Fiziksel sistemler için yapay zekâ modelleri
NVIDIA tarafından geliştirilen Cosmos, robotlar ve otonom araçlar gibi fiziksel sistemler için dünya modelleri (world models), veri setleri ve araçlar sunan açık bir platformdur. Geliştiricilerin fiziksel yapay zekâ (physical AI) uygulamaları oluşturmasını kolaylaştıran bir altyapı sağlar.
Ne kazandırır?
- Fiziksel yapay zekâ uygulamaları için dünya modelleri, veri setleri ve araçlar sunar.
- Metin, görsel, ses ve eylem dizilerini birleşik bir mimaride işleyip üretebilir.
- Robotik ve otonom sistemler için tahminleme, planlama ve simülasyon yetenekleri sağlar.
Kurulum
uv pip install --torch-backend=cu130 \
"vllm-omni @ git+https://github.com/vllm-project/vllm-omni.git@main"Çalıştırma
curl -sS -X POST http://localhost:8000/v1/videos/sync \
--form-string "prompt=A small warehouse robot moves a blue box across a clean floor." \
--form-string 'extra_params={"guardrails":false,"use_resolution_template":false,"use_duration_template":false}' \
-o cosmos3_t2v.mp4Kod bilmiyorsanız
NVIDIA Cosmos platformunu kullanarak fiziksel yapay zekâ uygulamaları geliştirmek istiyorum. Cosmos 3 model ailesinin sunduğu yetenekleri, özellikle 'Reasoner' ve 'Generator' yüzeylerinin kullanım farklarını, bu modellerin robotik ve otonom sistemlerdeki görev planlama veya dünya simülasyonu gibi senaryolarda nasıl yapılandırılacağını teknik detaylarıyla açıkla. Ayrıca, kurulum aşamasında 'uv' aracı ve 'vllm-omni' kütüphanesi ile çalışma süreçlerini, CUDA sürücü gereksinimlerini göz önünde bulundurarak adım adım özetle.
Bağlantılar
İlgili sözlük terimleri
TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Yıldız ve sayılar keşif tarihindeki değerlerdir.