Modèles d'intelligence artificielle pour les systèmes physiques
Développée par NVIDIA, Cosmos est une plateforme ouverte qui fournit des modèles mondiaux, des ensembles de données et des outils pour les systèmes physiques tels que les robots et les véhicules autonomes. Il fournit une infrastructure qui permet aux développeurs de créer plus facilement des applications physiques d'IA.
Mises à jour
- 2 août 2026: Étoiles 9,173 → 11,343, dernière version Cosmos3 (1 juin 2026).
Ce que ça vous apporte
- Il fournit des modèles mondiaux, des ensembles de données et des outils pour les applications physiques d'IA.
- Il peut traiter et produire des séquences textuelles, visuelles, audio et d’action dans une architecture unifiée.
- Fournit des capacités de prévision, de planification et de simulation pour les systèmes robotiques et autonomes.
Installation
uv pip install --torch-backend=cu130 \
"vllm-omni @ git+https://github.com/vllm-project/vllm-omni.git@main"Exécution
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.mp4Si vous ne codez pas
Je souhaite développer des applications d'intelligence artificielle physique à l'aide de la plateforme NVIDIA Cosmos. Expliquez en détail technique les capacités offertes par la famille de modèles Cosmos 3, en particulier les différences dans l'utilisation des surfaces « Reasoner » et « Generator », et comment ces modèles peuvent être configurés dans des scénarios tels que la planification de mission ou la simulation du monde dans des systèmes robotiques et autonomes. Résumez également le processus de travail avec l'outil « uv » et la bibliothèque « vllm-omni » pendant la phase d'installation, étape par étape, en tenant compte des exigences du pilote CUDA.
Dépôt : https://github.com/NVIDIA/cosmos. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.
Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.
Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.
Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.
Termes liés du glossaire
Liens
TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-06-05 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.