Cosmos开发者指南从模型配置到自定义推理管道开发【免费下载链接】CosmosCosmos is a world model development platform that consists of world foundation models, tokenizers and video processing pipeline to accelerate the development of Physical AI at Robotics AV labs. Cosmos is purpose built for physical AI. The Cosmos repository will enable end users to run the Cosmos models, run inference scripts and generate videos.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cosmos7/CosmosCosmos是NVIDIA推出的世界基础模型平台专为物理AI开发而设计。这个强大的平台提供了文本到世界Text2World和视频到世界Video2World的生成能力帮助开发者构建更智能的物理AI系统。本文将为您提供完整的Cosmos开发者指南从基础配置到高级自定义推理管道开发。 快速入门环境搭建与模型下载1. Docker环境配置Cosmos推荐使用Docker容器进行开发确保环境一致性# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cosmos7/Cosmos cd Cosmos # 构建Docker镜像并运行容器 docker build -t cosmos . docker run -d --name cosmos_container --gpus all --ipchost -it -v $(pwd):/workspace cosmos docker attach cosmos_container2. 模型权重下载Cosmos提供两种主要模型系列扩散模型和自回归模型。您可以根据需求选择下载# 下载扩散模型7B和14B大小 PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/scripts/download_diffusion.py \ --model_sizes 7B 14B \ --model_types Text2World Video2World # 下载自回归模型4B、5B、12B、13B大小 PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/scripts/download_autoregressive.py \ --model_sizes 4B 5B 12B 13B下载后的模型权重将存储在checkpoints/目录中包含完整的模型文件和配置文件。 模型架构深度解析Cosmos核心组件Cosmos平台由多个关键组件构成每个组件都有其特定的功能扩散模型Diffusion ModelsText2World从文本生成视觉世界Video2World从视频文本生成未来视觉世界支持7B和14B参数版本自回归模型Autoregressive Models基础模型从图像/视频输入生成世界Video2World模型从图像/视频文本输入生成世界支持4B、5B、12B、13B参数版本分词器Tokenizer连续视频分词器CV8x8x8离散视频分词器DV8x16x16支持高效视频编码和解码图Cosmos分词器的因果编码/解码架构通过3D Haar小波变换和因果注意力机制实现高效视频处理性能对比分析Cosmos在性能方面表现出色特别是在延迟优化方面图Cosmos分词器与其他主流分词器的延迟对比显示Cosmos在连续和离散视频处理中的显著优势 模型配置详解配置文件结构Cosmos使用模块化的配置系统位于cosmos1/models/diffusion/config/目录config/ ├── base/ # 基础配置 │ ├── conditioner.py # 条件器配置 │ ├── model.py # 模型基础配置 │ ├── net.py # 网络架构配置 │ └── tokenizer.py # 分词器配置 ├── inference/ # 推理配置 │ ├── cosmos-1-diffusion-text2world.py │ └── cosmos-1-diffusion-video2world.py ├── config.py # 主配置类 └── registry.py # 配置注册表自定义模型配置您可以通过修改配置文件来调整模型行为# 示例自定义扩散模型配置 from cosmos1.models.diffusion.config.config import Config from cosmos1.models.diffusion.config.base.model import DefaultModelConfig # 创建自定义配置 custom_config Config( modelDefaultModelConfig(), job{ project: custom_cosmos_project, group: experiment_1 } ) # 注册自定义网络配置 from cosmos1.models.diffusion.config.registry import register_configs register_configs()️ 推理管道开发指南基础推理脚本Cosmos提供了完整的推理脚本位于cosmos1/models/diffusion/inference/和cosmos1/models/autoregressive/inference/目录Text2World推理PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/models/diffusion/inference/text2world.py \ --checkpoint_dir checkpoints \ --diffusion_transformer_dir Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World \ --prompt A sleek, humanoid robot stands in a vast warehouse... \ --offload_prompt_upsamplerVideo2World推理PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/models/diffusion/inference/video2world.py \ --checkpoint_dir checkpoints \ --diffusion_transformer_dir Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Video2World \ --input_image_or_video_path cosmos1/models/diffusion/assets/v1p0/video2world_input0.jpg \ --num_input_frames 1图Video2World模型的输入图像示例展示高速公路驾驶场景自定义推理管道您可以基于现有管道创建自定义推理逻辑# cosmos1/models/diffusion/inference/custom_pipeline.py from cosmos1.models.diffusion.inference.world_generation_pipeline import ( DiffusionText2WorldGenerationPipeline, DiffusionVideo2WorldGenerationPipeline ) class CustomWorldGenerationPipeline: def __init__(self, model_typetext2world, **kwargs): if model_type text2world: self.pipeline DiffusionText2WorldGenerationPipeline(**kwargs) elif model_type video2world: self.pipeline DiffusionVideo2WorldGenerationPipeline(**kwargs) # 自定义初始化逻辑 self.custom_config kwargs.get(custom_config, {}) def generate_with_custom_params(self, input_data, **generation_params): 自定义生成方法 # 预处理输入 processed_input self._preprocess_input(input_data) # 应用自定义参数 generation_params.update(self.custom_config) # 调用基础生成方法 result self.pipeline.generate(processed_input, **generation_params) # 后处理输出 return self._postprocess_output(result) def _preprocess_input(self, input_data): 自定义输入预处理 # 实现自定义预处理逻辑 return input_data def _postprocess_output(self, output_data): 自定义输出后处理 # 实现自定义后处理逻辑 return output_data批量处理优化对于大规模视频生成任务Cosmos支持高效的批量处理# 批量处理配置示例 batch_config { batch_size: 4, max_workers: 2, video_save_folder: outputs/batch_results, enable_parallel_processing: True } # JSONL输入文件格式 # Text2World: {prompt: prompt1} # Video2World: {visual_input: path/to/video1.mp4} # Video2World无提示上采样: {prompt: prompt1, visual_input: path/to/video1.mp4}⚡ 性能优化技巧内存优化策略根据GPU内存容量选择合适的卸载策略卸载策略7B Text2World14B Text2World推荐GPU仅卸载提示上采样器74.0 GB 80.0 GBH100/A100卸载提示上采样器 安全护栏57.1 GB70.5 GBA100 80GB全模型卸载24.4 GB39.0 GBRTX 3090/4090# 低内存GPU配置示例 PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/models/diffusion/inference/text2world.py \ --checkpoint_dir checkpoints \ --diffusion_transformer_dir Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World \ --prompt $PROMPT \ --offload_tokenizer \ --offload_diffusion_transformer \ --offload_text_encoder_model \ --offload_prompt_upsampler \ --offload_guardrail_models推理时间优化不同模型的推理时间参考模型类型推理时间单H100输出帧数Diffusion 7B Text2World~380秒121帧Diffusion 14B Text2World~590秒121帧Autoregressive 4B~62秒33帧Autoregressive 12B~119秒33帧 高级配置与微调模型微调支持Cosmos支持多种后训练任务可通过NeMo框架实现通用后训练在自定义数据集上微调模型指令控制为机器人操作训练文本指令到视频的映射动作控制基于动作向量预测下一帧相机控制添加相机姿态条件生成3D一致视频多视图生成从文本提示生成同步多视图视频自定义训练配置# cosmos1/models/diffusion/nemo/post_training/general.py from nemo.collections.diffusion.models import CosmosDiffusionModel # 加载预训练模型 model CosmosDiffusionModel.from_pretrained( Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World, checkpoint_dircheckpoints ) # 配置训练参数 training_config { max_epochs: 10, batch_size: 4, learning_rate: 1e-5, warmup_steps: 100, gradient_accumulation_steps: 8 } # 准备自定义数据集 dataset_config { data_dir: path/to/custom/dataset, resolution: (704, 1280), num_frames: 121, fps: 24 }️ 安全与护栏系统Cosmos内置了强大的安全护栏系统确保生成内容的安全性安全组件AEGIS系统内容安全评估面部模糊过滤器自动检测并模糊人脸视频内容安全过滤器检测不当内容阻止列表系统过滤敏感内容# 安全配置示例 from cosmos1.models.guardrail import GuardrailSystem guardrail GuardrailSystem( checkpoint_dircheckpoints/Cosmos-1.0-Guardrail, enable_face_blurTrue, enable_content_safetyTrue, blocklist_enabledTrue ) # 应用安全护栏 safe_output guardrail.process(generated_video) 监控与调试日志系统配置Cosmos使用统一的日志系统位于cosmos1/utils/log.pyfrom cosmos1.utils import log # 配置日志级别 log.set_log_level(INFO) # 自定义日志处理器 log.add_file_handler(cosmos_debug.log, levelDEBUG) log.add_console_handler(levelINFO) # 记录推理过程 log.info(开始视频生成...) log.debug(f模型配置: {model_config}) log.warning(内存使用接近阈值)性能监控import torch import time from cosmos1.utils.device import get_gpu_memory_usage class PerformanceMonitor: def __init__(self): self.start_time None self.memory_usage [] def start(self): self.start_time time.time() self.memory_usage.append(get_gpu_memory_usage()) def checkpoint(self, stage_name): elapsed time.time() - self.start_time memory get_gpu_memory_usage() self.memory_usage.append(memory) log.info(f{stage_name} - 耗时: {elapsed:.2f}s, 内存: {memory}MB) def generate_report(self): return { total_time: time.time() - self.start_time, peak_memory: max(self.memory_usage), avg_memory: sum(self.memory_usage) / len(self.memory_usage) } 提示工程最佳实践文本提示优化有效的提示可以显著提升生成质量描述单一场景专注于单一场景避免不必要的镜头切换丰富的细节提供详细的视觉描述避免相机控制指令当前版本对相机控制指令支持有限提示长度推荐使用约120个单词的提示词提示上采样器Cosmos提供了提示上采样器可以自动扩展简短提示# 启用提示上采样默认 --disable_prompt_upsampler False # 禁用提示上采样使用原始提示 --disable_prompt_upsampler图自回归模型的输入图像示例展示城市驾驶场景 部署与生产建议生产环境配置硬件要求GPUNVIDIA H100/A100推荐RTX 3090/4090最小内存至少24GB GPU内存存储100GB SSD用于模型权重软件依赖# 基础依赖 pip install torch torchvision torchaudio pip install nvidia-pyindex pip install nvidia-tensorrt # Cosmos特定依赖 pip install -r requirements.txt容器化部署# 自定义Dockerfile FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:24.01-py3 WORKDIR /workspace COPY . . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt RUN python cosmos1/scripts/download_diffusion.py --model_sizes 7B CMD [python, cosmos1/models/diffusion/inference/text2world.py, \ --checkpoint_dir, checkpoints, \ --diffusion_transformer_dir, Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World]性能监控与扩展# 性能监控脚本 import psutil import GPUtil from prometheus_client import start_http_server, Gauge # 定义监控指标 gpu_memory_gauge Gauge(cosmos_gpu_memory_mb, GPU memory usage in MB) inference_time_gauge Gauge(cosmos_inference_time_seconds, Inference time in seconds) success_rate_gauge Gauge(cosmos_success_rate, Success rate of generation) class MonitoringSystem: def __init__(self, port9090): start_http_server(port) def update_metrics(self, gpu_memory, inference_time, success): gpu_memory_gauge.set(gpu_memory) inference_time_gauge.set(inference_time) # 更新成功率 if success: success_rate_gauge.inc() 未来发展方向即将推出的功能根据项目路线图Cosmos将支持更多高级功能指令控制训练为机器人操作训练文本指令到视频的映射动作控制微调基于动作向量的帧预测相机控制增强3D一致的视频生成多视图生成同步多摄像头视频生成轨迹控制车辆轨迹控制的多视图生成社区贡献指南Cosmos是开源项目欢迎社区贡献代码贡献遵循Apache 2.0许可证问题报告使用GitHub Issues功能请求通过Pull Request提交文档改进帮助完善文档和示例 学习资源官方文档模型配置文档推理脚本文档后训练指南示例代码基础推理示例批量处理示例自定义管道开发故障排除内存不足使用模型卸载选项生成质量差优化提示词调整温度参数推理速度慢检查GPU配置使用适当的批处理大小通过本指南您应该已经掌握了Cosmos世界基础模型平台的核心概念、配置方法和自定义开发技巧。无论您是构建自动驾驶仿真系统、机器人视觉模拟还是其他物理AI应用Cosmos都提供了强大的工具和灵活的架构来支持您的项目需求。【免费下载链接】CosmosCosmos is a world model development platform that consists of world foundation models, tokenizers and video processing pipeline to accelerate the development of Physical AI at Robotics AV labs. Cosmos is purpose built for physical AI. The Cosmos repository will enable end users to run the Cosmos models, run inference scripts and generate videos.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cosmos7/Cosmos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Cosmos开发者指南：从模型配置到自定义推理管道开发
Cosmos开发者指南从模型配置到自定义推理管道开发【免费下载链接】CosmosCosmos is a world model development platform that consists of world foundation models, tokenizers and video processing pipeline to accelerate the development of Physical AI at Robotics AV labs. Cosmos is purpose built for physical AI. The Cosmos repository will enable end users to run the Cosmos models, run inference scripts and generate videos.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cosmos7/CosmosCosmos是NVIDIA推出的世界基础模型平台专为物理AI开发而设计。这个强大的平台提供了文本到世界Text2World和视频到世界Video2World的生成能力帮助开发者构建更智能的物理AI系统。本文将为您提供完整的Cosmos开发者指南从基础配置到高级自定义推理管道开发。 快速入门环境搭建与模型下载1. Docker环境配置Cosmos推荐使用Docker容器进行开发确保环境一致性# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cosmos7/Cosmos cd Cosmos # 构建Docker镜像并运行容器 docker build -t cosmos . docker run -d --name cosmos_container --gpus all --ipchost -it -v $(pwd):/workspace cosmos docker attach cosmos_container2. 模型权重下载Cosmos提供两种主要模型系列扩散模型和自回归模型。您可以根据需求选择下载# 下载扩散模型7B和14B大小 PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/scripts/download_diffusion.py \ --model_sizes 7B 14B \ --model_types Text2World Video2World # 下载自回归模型4B、5B、12B、13B大小 PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/scripts/download_autoregressive.py \ --model_sizes 4B 5B 12B 13B下载后的模型权重将存储在checkpoints/目录中包含完整的模型文件和配置文件。 模型架构深度解析Cosmos核心组件Cosmos平台由多个关键组件构成每个组件都有其特定的功能扩散模型Diffusion ModelsText2World从文本生成视觉世界Video2World从视频文本生成未来视觉世界支持7B和14B参数版本自回归模型Autoregressive Models基础模型从图像/视频输入生成世界Video2World模型从图像/视频文本输入生成世界支持4B、5B、12B、13B参数版本分词器Tokenizer连续视频分词器CV8x8x8离散视频分词器DV8x16x16支持高效视频编码和解码图Cosmos分词器的因果编码/解码架构通过3D Haar小波变换和因果注意力机制实现高效视频处理性能对比分析Cosmos在性能方面表现出色特别是在延迟优化方面图Cosmos分词器与其他主流分词器的延迟对比显示Cosmos在连续和离散视频处理中的显著优势 模型配置详解配置文件结构Cosmos使用模块化的配置系统位于cosmos1/models/diffusion/config/目录config/ ├── base/ # 基础配置 │ ├── conditioner.py # 条件器配置 │ ├── model.py # 模型基础配置 │ ├── net.py # 网络架构配置 │ └── tokenizer.py # 分词器配置 ├── inference/ # 推理配置 │ ├── cosmos-1-diffusion-text2world.py │ └── cosmos-1-diffusion-video2world.py ├── config.py # 主配置类 └── registry.py # 配置注册表自定义模型配置您可以通过修改配置文件来调整模型行为# 示例自定义扩散模型配置 from cosmos1.models.diffusion.config.config import Config from cosmos1.models.diffusion.config.base.model import DefaultModelConfig # 创建自定义配置 custom_config Config( modelDefaultModelConfig(), job{ project: custom_cosmos_project, group: experiment_1 } ) # 注册自定义网络配置 from cosmos1.models.diffusion.config.registry import register_configs register_configs()️ 推理管道开发指南基础推理脚本Cosmos提供了完整的推理脚本位于cosmos1/models/diffusion/inference/和cosmos1/models/autoregressive/inference/目录Text2World推理PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/models/diffusion/inference/text2world.py \ --checkpoint_dir checkpoints \ --diffusion_transformer_dir Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World \ --prompt A sleek, humanoid robot stands in a vast warehouse... \ --offload_prompt_upsamplerVideo2World推理PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/models/diffusion/inference/video2world.py \ --checkpoint_dir checkpoints \ --diffusion_transformer_dir Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Video2World \ --input_image_or_video_path cosmos1/models/diffusion/assets/v1p0/video2world_input0.jpg \ --num_input_frames 1图Video2World模型的输入图像示例展示高速公路驾驶场景自定义推理管道您可以基于现有管道创建自定义推理逻辑# cosmos1/models/diffusion/inference/custom_pipeline.py from cosmos1.models.diffusion.inference.world_generation_pipeline import ( DiffusionText2WorldGenerationPipeline, DiffusionVideo2WorldGenerationPipeline ) class CustomWorldGenerationPipeline: def __init__(self, model_typetext2world, **kwargs): if model_type text2world: self.pipeline DiffusionText2WorldGenerationPipeline(**kwargs) elif model_type video2world: self.pipeline DiffusionVideo2WorldGenerationPipeline(**kwargs) # 自定义初始化逻辑 self.custom_config kwargs.get(custom_config, {}) def generate_with_custom_params(self, input_data, **generation_params): 自定义生成方法 # 预处理输入 processed_input self._preprocess_input(input_data) # 应用自定义参数 generation_params.update(self.custom_config) # 调用基础生成方法 result self.pipeline.generate(processed_input, **generation_params) # 后处理输出 return self._postprocess_output(result) def _preprocess_input(self, input_data): 自定义输入预处理 # 实现自定义预处理逻辑 return input_data def _postprocess_output(self, output_data): 自定义输出后处理 # 实现自定义后处理逻辑 return output_data批量处理优化对于大规模视频生成任务Cosmos支持高效的批量处理# 批量处理配置示例 batch_config { batch_size: 4, max_workers: 2, video_save_folder: outputs/batch_results, enable_parallel_processing: True } # JSONL输入文件格式 # Text2World: {prompt: prompt1} # Video2World: {visual_input: path/to/video1.mp4} # Video2World无提示上采样: {prompt: prompt1, visual_input: path/to/video1.mp4}⚡ 性能优化技巧内存优化策略根据GPU内存容量选择合适的卸载策略卸载策略7B Text2World14B Text2World推荐GPU仅卸载提示上采样器74.0 GB 80.0 GBH100/A100卸载提示上采样器 安全护栏57.1 GB70.5 GBA100 80GB全模型卸载24.4 GB39.0 GBRTX 3090/4090# 低内存GPU配置示例 PYTHONPATH$(pwd) python cosmos1/models/diffusion/inference/text2world.py \ --checkpoint_dir checkpoints \ --diffusion_transformer_dir Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World \ --prompt $PROMPT \ --offload_tokenizer \ --offload_diffusion_transformer \ --offload_text_encoder_model \ --offload_prompt_upsampler \ --offload_guardrail_models推理时间优化不同模型的推理时间参考模型类型推理时间单H100输出帧数Diffusion 7B Text2World~380秒121帧Diffusion 14B Text2World~590秒121帧Autoregressive 4B~62秒33帧Autoregressive 12B~119秒33帧 高级配置与微调模型微调支持Cosmos支持多种后训练任务可通过NeMo框架实现通用后训练在自定义数据集上微调模型指令控制为机器人操作训练文本指令到视频的映射动作控制基于动作向量预测下一帧相机控制添加相机姿态条件生成3D一致视频多视图生成从文本提示生成同步多视图视频自定义训练配置# cosmos1/models/diffusion/nemo/post_training/general.py from nemo.collections.diffusion.models import CosmosDiffusionModel # 加载预训练模型 model CosmosDiffusionModel.from_pretrained( Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World, checkpoint_dircheckpoints ) # 配置训练参数 training_config { max_epochs: 10, batch_size: 4, learning_rate: 1e-5, warmup_steps: 100, gradient_accumulation_steps: 8 } # 准备自定义数据集 dataset_config { data_dir: path/to/custom/dataset, resolution: (704, 1280), num_frames: 121, fps: 24 }️ 安全与护栏系统Cosmos内置了强大的安全护栏系统确保生成内容的安全性安全组件AEGIS系统内容安全评估面部模糊过滤器自动检测并模糊人脸视频内容安全过滤器检测不当内容阻止列表系统过滤敏感内容# 安全配置示例 from cosmos1.models.guardrail import GuardrailSystem guardrail GuardrailSystem( checkpoint_dircheckpoints/Cosmos-1.0-Guardrail, enable_face_blurTrue, enable_content_safetyTrue, blocklist_enabledTrue ) # 应用安全护栏 safe_output guardrail.process(generated_video) 监控与调试日志系统配置Cosmos使用统一的日志系统位于cosmos1/utils/log.pyfrom cosmos1.utils import log # 配置日志级别 log.set_log_level(INFO) # 自定义日志处理器 log.add_file_handler(cosmos_debug.log, levelDEBUG) log.add_console_handler(levelINFO) # 记录推理过程 log.info(开始视频生成...) log.debug(f模型配置: {model_config}) log.warning(内存使用接近阈值)性能监控import torch import time from cosmos1.utils.device import get_gpu_memory_usage class PerformanceMonitor: def __init__(self): self.start_time None self.memory_usage [] def start(self): self.start_time time.time() self.memory_usage.append(get_gpu_memory_usage()) def checkpoint(self, stage_name): elapsed time.time() - self.start_time memory get_gpu_memory_usage() self.memory_usage.append(memory) log.info(f{stage_name} - 耗时: {elapsed:.2f}s, 内存: {memory}MB) def generate_report(self): return { total_time: time.time() - self.start_time, peak_memory: max(self.memory_usage), avg_memory: sum(self.memory_usage) / len(self.memory_usage) } 提示工程最佳实践文本提示优化有效的提示可以显著提升生成质量描述单一场景专注于单一场景避免不必要的镜头切换丰富的细节提供详细的视觉描述避免相机控制指令当前版本对相机控制指令支持有限提示长度推荐使用约120个单词的提示词提示上采样器Cosmos提供了提示上采样器可以自动扩展简短提示# 启用提示上采样默认 --disable_prompt_upsampler False # 禁用提示上采样使用原始提示 --disable_prompt_upsampler图自回归模型的输入图像示例展示城市驾驶场景 部署与生产建议生产环境配置硬件要求GPUNVIDIA H100/A100推荐RTX 3090/4090最小内存至少24GB GPU内存存储100GB SSD用于模型权重软件依赖# 基础依赖 pip install torch torchvision torchaudio pip install nvidia-pyindex pip install nvidia-tensorrt # Cosmos特定依赖 pip install -r requirements.txt容器化部署# 自定义Dockerfile FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:24.01-py3 WORKDIR /workspace COPY . . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt RUN python cosmos1/scripts/download_diffusion.py --model_sizes 7B CMD [python, cosmos1/models/diffusion/inference/text2world.py, \ --checkpoint_dir, checkpoints, \ --diffusion_transformer_dir, Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World]性能监控与扩展# 性能监控脚本 import psutil import GPUtil from prometheus_client import start_http_server, Gauge # 定义监控指标 gpu_memory_gauge Gauge(cosmos_gpu_memory_mb, GPU memory usage in MB) inference_time_gauge Gauge(cosmos_inference_time_seconds, Inference time in seconds) success_rate_gauge Gauge(cosmos_success_rate, Success rate of generation) class MonitoringSystem: def __init__(self, port9090): start_http_server(port) def update_metrics(self, gpu_memory, inference_time, success): gpu_memory_gauge.set(gpu_memory) inference_time_gauge.set(inference_time) # 更新成功率 if success: success_rate_gauge.inc() 未来发展方向即将推出的功能根据项目路线图Cosmos将支持更多高级功能指令控制训练为机器人操作训练文本指令到视频的映射动作控制微调基于动作向量的帧预测相机控制增强3D一致的视频生成多视图生成同步多摄像头视频生成轨迹控制车辆轨迹控制的多视图生成社区贡献指南Cosmos是开源项目欢迎社区贡献代码贡献遵循Apache 2.0许可证问题报告使用GitHub Issues功能请求通过Pull Request提交文档改进帮助完善文档和示例 学习资源官方文档模型配置文档推理脚本文档后训练指南示例代码基础推理示例批量处理示例自定义管道开发故障排除内存不足使用模型卸载选项生成质量差优化提示词调整温度参数推理速度慢检查GPU配置使用适当的批处理大小通过本指南您应该已经掌握了Cosmos世界基础模型平台的核心概念、配置方法和自定义开发技巧。无论您是构建自动驾驶仿真系统、机器人视觉模拟还是其他物理AI应用Cosmos都提供了强大的工具和灵活的架构来支持您的项目需求。【免费下载链接】CosmosCosmos is a world model development platform that consists of world foundation models, tokenizers and video processing pipeline to accelerate the development of Physical AI at Robotics AV labs. Cosmos is purpose built for physical AI. The Cosmos repository will enable end users to run the Cosmos models, run inference scripts and generate videos.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cosmos7/Cosmos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
