人工智能大模型机器人具身智能【免费下载链接】cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D2项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D2点击查看免费下载cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D2是一个开箱即用的机器人视觉-动作VLA策略模型它由 NVIDIA 的 Cosmos3-Nano 基座模型在 LIBERO-10 仿真基准上后训练而成标准场景成功率高达 93.9%。配合cosmos-framework的策略服务器policy server你只需 3 步就能把它部署成可推理的服务。这个仓库是什么一句话看懂这是一个训练检查点导出版本export不是完整的训练工程。它打包了7 个 bf16 safetensors 权重分片EMA 权重共约 30 GB、151.7 亿参数由model.safetensors.index.json索引模型配置config.json架构为Cosmos3OmniModel启用动作生成action_gen: true基于 Qwen3-VL-8B 语言骨干 扩散动作专家分词器与视觉处理器tokenizer.json、vocab.json、merges.txt、preprocessor_config.json、video_preprocessor_config.json均由仓库自带的Qwen3VLProcessor处理输入导出元数据export_manifest.json 与 checkpoint.json记录了导出来源、EMA 权重等加载信息关键指标数值标准场景成功率93.9 ± 0.8 %扰动场景成功率光照/纹理/相机抖动84.7 ± 2.3 %训练数据379 条真实 LIBERO-10 演示 1137 条合成重风格数据基座模型nvidia/Cosmos3-Nanorevisione59a53c2配套框架cosmos-frameworkv1.2.2commitc23e51f2授权NVIDIA Open Model License⚠️ 注意训练数据不在本仓库分发。原始 LIBERO-10 数据在nvidia/LIBERO_LeRobot_v3合成重风格数据需按官方 recipe 重新生成。3 步部署策略服务器第 1 步克隆仓库拿到完整权重仓库权重较大约 30 GB建议预留充足磁盘空间。如果通过 Git 获取记得先安装git-lfs并执行git lfs install否则 safetensors 分片只会是 135 字节的指针文件git lfs install git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D2 cd cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D2克隆完成后核对一下文件清单是否齐全7 个model-xxxxx-of-00007.safetensors分片、model.safetensors.index.json、config.json 以及各 tokenizer 配置文件。第 2 步准备环境并启动 cosmos-framework 策略服务器安装与本模型匹配版本的cosmos-frameworkv1.2.2commitc23e51f2并确认已启用 GPU 支持按cosmos-framework的策略服务器文档启动服务。该导出包的处理器processor已随仓库打包见 export_manifest.json 中processor_source.bundled: true因此无需额外下载 Qwen3-VL 的 processor 文件启动时指向本仓库根目录作为模型路径策略服务器会自动读取 config.json 中的架构定义Cosmos3OmniConfig/Cosmos3OmniModel和 checkpoint.json 中的加载参数如use_ema_weights: true。 提示模型为bfloat16精度显存按约 30 GB 权重 推理开销预留单卡显存不足时可按框架文档使用张量并行或 CPU offload 方案。第 3 步加载检查点并跑通第一个动作推理在策略服务器中加载本导出的检查点7 分片由 index 文件自动合并加载送入 LIBERO-10 风格的机器人观测图像/视频帧 指令处理器会按 video_preprocessor_config.json 定义的patch_size: 16、temporal_patch_size: 2对视觉输入做切块与归一化模型输出一段机器人动作max_action_dim为 64实际使用 LIBERO 的 7 维动作空间驱动仿真器执行一步控制即完成一次策略调用。验证是否部署成功的简单标准在 10 个 LIBERO-10 任务上各跑几局成功率应接近 README 中报告的93.9%量级具体数值以 README.md 为准。使用建议与注意事项对比实验先读 recipe官方提醒本模型属于受控合成数据研究中的D2 单元只有与对照单元control cell放在一起才具备解读意义2.5 个百分点以内的差异在训练随机种子波动范围内。扰动鲁棒性在随机化光照、纹理、天空盒和相机抖动下仍保持 84.7% 成功率说明该检查点对场景变化有一定泛化能力可放心用于非固定场景测试。文件溯源想知道某一层权重在哪个分片里打开 model.safetensors.index.json 的weight_map即可按张量名定位训练时的覆盖参数如关闭预训练权重加载记录在 checkpoint.json 的experiment_overrides中。常见问题FAQQ这个模型和nvidia/Cosmos3-Nano基座模型有什么区别A基座是通用世界模型本仓库是在 LIBERO-10 任务数据上后训练 1000 步iteration 1000 → 2000全局 batch 2048得到的任务策略版本可直接用于机器人动作推理。Q下载下来的 safetensors 只有 135 字节是怎么回事A说明没有正确拉取 Git LFS 文件。执行git lfs install后重新git lfs pull即可。Q为什么仓库里没有训练数据A数据体积大且需按官方 recipe 重放生成官方仅分发模型权重与配置。原始演示数据请从nvidia/LIBERO_LeRobot_v3获取。小结cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D2 提供了「克隆 → 启动策略服务器 → 加载验证」的最短部署路径。权重、配置、分词器全部随仓库打包配合cosmos-framework的策略服务器3 步即可把一个 LIBERO-10 成功率超 90% 的机器人策略跑起来。赞分享人工智能大模型机器人具身智能【免费下载链接】cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D2项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D2点击查看免费下载相关推荐如何快速部署cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D_half从零到策略服务器运行的完整指南如何快速部署cosmos3 nano libero10 sdg export D_half从零到策略服务器运行的完整指南 cosmos3 nano li人工智能大模型机器人具身智能微调NextAuth.js / Auth.js 官方 PostgreSQL 适配器 auth/pg-adapter 实战指南NextAuth.js / Auth.js 官方 PostgreSQL 适配器 auth/pg adapter 实战指南 导读 本文围绕 packages/a人工智能大模型具身智能机器人为什么合成数据能提升机器人策略cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S_best的Sim-Transfer重风格化数据研究深度解读为什么合成数据能提升机器人策略cosmos3 nano libero10 sdg export S_best的Sim Transfer重风格化数据研究深度解读人工智能具身智能机器人微调创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考