Πώς να Εγκαταστήσετε τον NVIDIA Cosmos: Ένας Πρακτικός Οδηγός

TL;DR

• Εγκαταστήστε τον Cosmos σε 10 λεπτά με την εντολή pip install nvidia-cosmos ή μέσω NGC container.
• Δημιουργήστε συνθετικές προσομοιώσεις για προ-εκπαίδευση πολιτικών ρομποτικής με την εντολή cosmos generate --model cosmos-70b --task rollout.
• Ελέγξτε την πιστότητα της φυσικής με cosmos validate --physics-checks πριν από την μεταφορά στο Isaac Lab.
• Ολοκληρώστε την διαδικασία Cosmos → Isaac Lab → déploiement με μηδενικές αλλαγές κώδικα μέσω της ενσωμάτωσης με το NVIDIA Omniverse.
• Τα κόστη ξεκινούν από $0.50/GPU-ώρα (πρόγραμμα Pro) ή δωρεάν για 100 GPU-ώρες/μήνα.

1. Τι είναι ο Cosmos: Μοντέλα Προβλέψεως, Μεταφοράς και Λογικής

Ο NVIDIA Cosmos είναι ένα παγκόσμιο μοντέλο θεμελίωσης για την Φυσική Τεχνητή Νοημοσύνη (Physical AI), σχεδιασμένο για:

• Προβλέψεις μελλοντικών καταστάσεων δυναμικών περιβάλλοντος (π.χ., αλληλεπιδράσεις ρομπότ, τροχιές αυτόνομων οχημάτων).
• Μεταφορά γνώσης από συνθετικά σε πραγματικά δεδομένα (π.χ., δομικά → φωτορεαλιστικά).
• Λογική για φυσικές περιορισμούς (π.χ., αποφυγή συγκρούσεων, διατήρηση ενέργειας).

Κεντρικά Στοιχεία

Ερευνητικό Πλαίσιο: Ο Cosmos 1.2 (Ιούνιος 2026) εισάγει υποστήριξη GPU Blackwell και πολλαπλών κόμβων εκπαίδευσης για μεγάλες εργασίες Φυσικής Τεχνητής Νοημοσύνης Σημειώσεις Εκδόσεων NVIDIA Cosmos.

2. Πρόσβαση και Άδεια NVIDIA Open Model

Βήμα 1: Εγγραφή για Πρόσβαση

1. Εγγραφείτε για το δωρεάν επίπεδο (100 GPU-ώρες/μήνα) ή το πρόγραμμα Pro/Enterprise:

   # Προσέγγιση στο πύλη Cosmos της NVIDIA
   curl -X POST "https://api.nvidia.com/cosmos/v1/register" \
     -H "Authorization: Bearer YOUR_NVIDIA_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"email": "[email protected]", "plan": "free"}'
   

   Copy
   • Αποτέλεσμα: Επιστρέφει {"status": "approved", "api_key": "abc123..."}.

2. Εγκαταστήστε την CLI:

   pip install nvidia-cosmos --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
   

   Copy

Βήμα 2: Αποδοχή της Άδειας

Ο Cosmos χρησιμοποιεί την NVIDIA Open Model License (όμοια με την Apache 2.0, αλλά με περιορισμούς:

• Αναδιανομή προ-εκπαιδευμένων μοντέλων.
• Εμπορική χρήση χωρίς πληρωμένο πρόγραμμα.
• Τροποποίηση των βασικών βρόχων εκπαίδευσης.

Αποδεχτείτε την άδεια:

cosmos license accept

Προσδοκώμενο Αποτέλεσμα:

License accepted for user: [email protected]
Model access granted: cosmos-70b, cosmos-vision-1.2

3. Δημιουργία Συνθετικών Προσομοιώσεων για Προ-Εκπαίδευση Πολιτικών

Χρησιμοποιήστε τον Cosmos για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων για προ-εκπαίδευση πολιτικών ρομποτικής (π.χ., ενίσχυση μάθησης).

Βήμα 1: Ορισμός Περιβάλλοντος Ρομπότ

Δημιουργήστε ένα αρχείο robot_config.json:

{
  "robot": {
    "type": "ur5e",
    "dof": 6,
    "base_pose": [0, 0, 0.5, 0, 0, 0, 1]
  },
  "environment": {
    "objects": [
      {"type": "κύβος", "dimensions": [0.1, 0.1, 0.1], "pose": [0.2, 0.2, 0.1, 0, 0, 0, 1]},
      {"type": "σφαίρα", "radius": 0.05, "pose": [0.3, 0.1, 0.15, 0, 0, 0, 1]}
    ],
    "gravity": [0, 0, -9.81]
  }
}

Βήμα 2: Δημιουργία Συνθετικών Προσομοιώσεων

Εκτελέστε τον Cosmos για τη δημιουργία 10.000 συνθετικών τροχιών:

cosmos generate \
  --model cosmos-70b \
  --task rollout \
  --config robot_config.json \
  --output synthetic_rollouts/ \
  --num_rollouts 10000 \
  --duration 10.0  # δευτερόλεπτα ανά προσομοίωση

Προσδοκώμενο Αποτέλεσμα:

Generating rollouts... [======================================] 100%
Saved 10000 rollouts to synthetic_rollouts/
Files: synthetic_rollouts/rollout_0001.npz, ..., rollout_10000.npz

Βήμα 3: Επαλήθευση Προσομοιώσεων

Ελέγξτε για πιστότητα φυσικής (π.χ., καμία σύγκρουση, έγκυρα όρια αρθρώσεων):

cosmos validate \
  --input synthetic_rollouts/ \
  --physics-checks \
  --output validation_report.json

Προσδοκώμενο Αποτέλεσμα:

{
  "valid_rollouts": 9987,
  "invalid_reasons": [
    {"type": "συγκρούσεις", "count": 12},
    {"type": "όριο_αρθρώσεων", "count": 1}
  ]
}

4. Μεταφορά Δεδομένων από Δομικά σε Φωτορεαλιστικά

Χρησιμοποιήστε τον Cosmos για τυχαιοποίηση δομών συνθετικών δεδομένων ώστε να ταιριάζουν με πραγματικές κατανομές.

Βήμα 1: Προετοιμασία Πηγών και Στόχων

• Πηγή: Συνθετικά δεδομένα (synthetic_rollouts/).
• Στόχος: Πραγματικά δεδομένα (real_rollouts/).

Βήμα 2: Εκτέλεση Μεταφοράς

cosmos transfer \
  --source synthetic_rollouts/ \
  --target real_rollouts/ \
  --model cosmos-70b \
  --output transferred_data/ \
  --iterations 5

Προσδοκώμενο Αποτέλεσμα:

Transferring domain... [======================] 100%
Saved 10000 transferred samples to transferred_data/

Βήμα 3: Οπτικοποίηση Αποτελεσμάτων

Χρησιμοποιήστε το NVIDIA Omniverse για οπτικοποίηση των μεταφερθέντων δεδομένων:

cosmos visualize \
  --input transferred_data/rollout_0001.npz \
  --output visualization.usd

Ανοίξτε στο Omniverse:

omniverse --scene visualization.usd

5. Επαλήθευση Πιστότητας Φυσικής Πριν την Χρήση

Βεβαιωθείτε ότι τα συνθετικά δεδομένα είναι φυσικά πιστά πριν την εκπαίδευση πολιτικών.

Βήμα 1: Εκτέλεση Ελέγχων Φυσικής

cosmos validate \
  --input synthetic_rollouts/ \
  --physics-checks \
  --output physics_report.json

Κύριοι Έλεγχοι:

• Ανίχνευση συγκρούσεων: Καμία επικάλυψη αντικειμένων.
• Όρια αρθρώσεων: Οι αρθρώσεις του ρομπότ παραμένουν εντός έγκυρων ορίων.
• Διατήρηση ενέργειας: Καμία ακατάλληλη αύξηση κινητικής/δυναμικής ενέργειας.

Βήμα 2: Σύγκριση με Πραγματικά Δεδομένα

cosmos compare \
  --synthetic synthetic_rollouts/ \
  --real real_rollouts/ \
  --metrics physics_fidelity \
  --output comparison.json

Προσδοκώμενο Αποτέλεσμα:

{
  "physics_fidelity": 0.92,
  "metrics": {
    "collision_rate": {"synthetic": 0.001, "real": 0.0012},
    "joint_limit_violations": {"synthetic": 0.0005, "real": 0.0003}
  }
}

6. Διαδικασία: Από τον Cosmos στο Isaac Lab και Deployment

Βήμα 1: Εξαγωγή Δεδομένων Cosmos στο Isaac Lab

cosmos export \
  --input synthetic_rollouts/ \
  --format isaac \
  --output isaac_data/

Αποτέλεσμα: Αρχεία .json και .npz συμβατά με το Isaac Lab.

Βήμα 2: Εκπαίδευση στο Isaac Lab

Χρησιμοποιήστε την εκπαίδευση ενίσχυσης μάθησης του Isaac Lab με τα εξαγόμενα δεδομένα:

isaac lab train \
  --policy ur5e_policy \
  --data isaac_data/ \
  --iterations 1000

Βήμα 3: Deployment σε Edge

Εξαγάγετε την εκπαιδευμένη πολιτική σε Jetson Orin:

isaac lab export \
  --policy ur5e_policy \
  --target jetson \
  --output ur5e_policy_jetson.tar

Μεταφορά στο Jetson:

scp ur5e_policy_jetson.tar user@jetson-ip:/home/user/
ssh user@jetson-ip "tar -xvf ur5e_policy_jetson.tar && ./run_policy"

7. Κόστη και Απαιτήσεις Υπολογιστικών Πόρων

Απαιτήσεις Υπολογιστικών Πόρων

Αναλυτική Κοστολόγηση (Πρόγραμμα Pro)

Συμβουλή: Χρησιμοποιήστε spot instances για εκπαίδευση για μείωση κόστους κατά 30–50% NVIDIA Cloud Docs.

Τι Επόμενο;

1. Εξερευνήστε τον Cosmos Vision: Δοκιμάστε την εντολή cosmos generate --task vision για τη δημιουργία φωτορεαλιστικών σκηνών.
2. Ενσωματώστε με το LangChain: Χρησιμοποιήστε τον Cosmos ως προσαρμοσμένο LLM για λογική Φυσικής Τεχνητής Νοημοσύνης:

   from langchain import LLMChain
   from nvidia_cosmos import CosmosLLM
   llm = CosmosLLM(model="cosmos-70b")
   chain = LLMChain(llm=llm, prompt="Εξηγήστε αυτή την τροχιά ρομπότ...")
   

   Copy
3. Οπτίμιση για Edge: Εκτελέστε την ερμηνεία του Cosmos σε Jetson Orin χρησιμοποιώντας TensorRT:

   cosmos export --model cosmos-70b --target jetson --output cosmos_jetson.tar
   

   Copy

Για συνεργασία σε υποδομές Φυσικής Τεχνητής Νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης ενσωμάτωσης, déploiement και βελτιστοποίησης κόστους Cosmos, επισκεφθείτε την προσφορά εργαλείων AI της Hyperion Consulting.