Создание физической AI модели, такой как робот или автономное транспортное средство, требует непрерывного процесса обучения и адаптации. В статье описывается, как построить фабрику моделей физического AI с использованием NVIDIA Cosmos 3 на платформе Amazon SageMaker HyperPod. Этот процесс включает в себя генерацию синтетических данных, постобучение моделей восприятия и политики, а также оценку в замкнутом цикле.
Уникальность Cosmos 3 заключается в его дизайне Mixture-of-Transformers (MoT), который включает совместное внимание на уровне слоев и асимметрию между обучением и выводом. Эти особенности позволяют эффективно интегрировать систему с Amazon SageMaker HyperPod и Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), что значительно упрощает настройку кластеров и многотерабайтного хранилища.
Создание физической AI модели имеет важное значение для развития автономных технологий и улучшения взаимодействия AI систем с реальным миром. Непрерывный процесс обучения и адаптации позволяет моделям лучше понимать окружающую среду и принимать более обоснованные решения, что может привести к значительным прорывам в различных отраслях, включая транспорт и робототехнику.