Hoe je NVIDIA Cosmos instelt: Een praktische handleiding

Samenvatting

• Installeer Cosmos in 10 minuten met pip install nvidia-cosmos of via een NGC-container.
• Genereer synthetische rollouts voor robotica beleidsvoorbereiding met cosmos generate --model cosmos-70b --task rollout.
• Valideer de fysieke nauwkeurigheid met cosmos validate --physics-checks voordat je het doet in Isaac Lab.
• Pipeline Cosmos → Isaac Lab → implementatie met geen codewijzigingen via NVIDIA Omniverse-integratie.
• Kosten beginnen bij $0,50 per GPU-uur (Pro-plan) of gratis voor 100 GPU-uren per maand.

1. Wat Cosmos Is: Modellen voor Voorspellen, Overdragen en Redeneren

NVIDIA Cosmos is een wereldwijde foundation model voor Physical AI, ontworpen om:

• Voorspellen van toekomstige toestanden in dynamische omgevingen (bijv. robotinteracties, autonome voertuigbanen).
• Overdragen van kennis van synthetische naar echte data (bijv. structureel → fotorealistisch).
• Redeneren over fysieke beperkingen (bijv. botsingsvermijding, energiebehoud).

Kerncomponenten

Onderzoekscontext: Cosmos 1.2 (juni 2026) introduceert Blackwell GPU-ondersteuning en multi-node training voor grootschalige Physical AI-workloads NVIDIA Cosmos Release Notes.

2. Toegang en de NVIDIA Open Model Licentie

Stap 1: Registreren voor Toegang

1. Schrijf je in voor een gratis tier (100 GPU-uren per maand) of een Pro/Enterprise-plan:

   # Navigeer naar het NVIDIA Cosmos-portaal
   curl -X POST "https://api.nvidia.com/cosmos/v1/register" \
     -H "Authorization: Bearer JE_NVIDIA_API_SLEUTEL" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"email": "[email protected]", "plan": "free"}'
   

   Copy
   • Uitvoer: Geeft {"status": "approved", "api_key": "abc123..."} terug.

2. Installeer de CLI:

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

   Copy

Stap 2: Accepteer de Licentie

Cosmos gebruikt de NVIDIA Open Model Licentie (vergelijkbaar met Apache 2.0, maar met beperkingen op:

• Herverdeling van voortrainde modellen.
• Commercieel gebruik zonder betaald plan.
• Wijziging van kern-trainingslussen.

Accepteer de licentie:

cosmos license accept

Verwachte uitvoer:

Licentie geaccepteerd voor gebruiker: [email protected]
Modeltoegang verleend: cosmos-70b, cosmos-vision-1.2

3. Genereren van Synthetische Rollouts voor Beleidvoorbereiding

Gebruik Cosmos om synthetische data te genereren voor robotica-beleidvoorbereiding (bijv. versterkte leeromgevingen).

Stap 1: Definieer een Robotomgeving

Maak een robot_config.json:

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

Stap 2: Genereer Synthetische Rollouts

Voer Cosmos uit om 10.000 synthetische banen te genereren:

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

Verwachte uitvoer:

Genereren van rollouts... [======================================] 100%
10000 rollouts opgeslagen in synthetic_rollouts/
Bestanden: synthetic_rollouts/rollout_0001.npz, ..., rollout_10000.npz

Stap 3: Valideer Rollouts

Controleer op fysieke plausibiliteit (bijv. geen botsingen, geldige gewrichtsgrenzen):

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

Verwachte uitvoer:

{
  "valid_rollouts": 9987,
  "invalid_reasons": [
    {"type": "collision", "count": 12},
    {"type": "joint_limit", "count": 1}
  ]
}

4. Cosmos Overdracht voor Structurele-naar-Fotoréalistische Data

Gebruik Cosmos om synthetische data te randomiseren binnen domeinen om echte distributies te matchen.

Stap 1: Bereid Bron- en Doelbestanden voor

• Bron: Synthetische data (synthetic_rollouts/).
• Doel: Echte data (real_rollouts/).

Stap 2: Voer Overdracht Uit

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

Verwachte uitvoer:

Overdracht van domein... [======================] 100%
10000 overgedragen monsters opgeslagen in transferred_data/

Stap 3: Visualiseer Resultaten

Gebruik NVIDIA Omniverse om de overgedragen data te visualiseren:

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

Open in Omniverse:

omniverse --scene visualization.usd

5. Valideren van Fysieke Nauwkeurigheid Voordat Je Het Vertrouwt

Zorg ervoor dat synthetische data fysiek plausibel is voordat je beleidsmodellen traint.

Stap 1: Voer Fysieke Controles Uit

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

Belangrijke Controles:

• Botsingsdetectie: Geen overlapping tussen objecten.
• Gewrichtsgrenzen: Robotgewrichten blijven binnen geldige bereiken.
• Energiebehoud: Geen onfysieke pieken in kinetische/potentiële energie.

Stap 2: Vergelijk met Echte Data

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

Verwachte uitvoer:

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

6. Pipeline: Cosmos naar Isaac Lab naar Implementatie

Stap 1: Exporteer Cosmos Data naar Isaac Lab

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

Uitvoer: Isaac Lab-compatibele .json en .npz bestanden.

Stap 2: Train in Isaac Lab

Gebruik de RL-training van Isaac Lab met geëxporteerde data:

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

Stap 3: Implementeren op de Edge

Exporteer het getrainde beleid naar een Jetson Orin:

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

Verplaats naar Jetson:

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

7. Kosten en Compute Overwegingen

Computevereisten

Kostenspecificatie (Pro-plan)

Tip: Gebruik spot-instances voor training om kosten met 30–50% te verlagen NVIDIA Cloud Docs.

Wat Komt Er Nog?

1. Experimenteren met Cosmos Vision: Probeer cosmos generate --task vision voor fotorealistische scenesynthese.
2. Integreren met LangChain: Gebruik Cosmos als een custom LLM voor Physical AI-redeneren:

   from langchain import LLMChain
   from nvidia_cosmos import CosmosLLM
   llm = CosmosLLM(model="cosmos-70b")
   chain = LLMChain(llm=llm, prompt="Leg deze robotbaan uit...")
   

   Copy
3. Optimaliseren voor Edge: Implementeer Cosmos-inferentie op Jetson Orin met TensorRT:

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

   Copy

Voor advies over Physical AI-infrastructuur, inclusief Cosmos-integratie, implementatie en kostoptimalisatie, bezoek Hyperion Consulting’s AI-tools-advies.