ตอนนี้มีโมเดล Cosmos3-Edge, Cosmos3-Nano และ Cosmos3-Super พร้อมให้บริการแล้วบน Amazon SageMaker JumpStart
โมเดล Cosmos3-Edge, Cosmos3-Nano และ Cosmos3-Super ของ NVIDIA พร้อมใช้งานแล้วบน Amazon SageMaker JumpStart ซึ่งช่วยขยายพอร์ตโฟลิโอของโมเดลพื้นฐานที่มีให้ลูกค้า AWS ใช้งาน โมเดลทั้งสามนี้ประกอบกันเป็นตระกูล Cosmos 3 ซึ่งเป็นโมเดลออมนิโมดัลแบบโลกเปิดระดับแนวหน้าสำหรับ AI เชิงกายภาพ ช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างหุ่นยนต์ ยานพาหนะอัตโนมัติ และ AI ด้านการมองเห็นที่สามารถรับรู้ ใช้เหตุผล วางแผน และกระทำสิ่งต่างๆ ในโลกจริงได้
โมเดลเหล่านี้ช่วยตอบโจทย์ความท้าทายด้าน AI เชิงกายภาพในด้านต่างๆ ด้วยความสามารถเฉพาะทาง:
Cosmos3-Edge ออกแบบมาเพื่อการควบคุมหุ่นยนต์บนอุปกรณ์และการใช้เหตุผลด้วยภาพแบบเรียลไทม์บนฮาร์ดแวร์ Edge โมเดลออมนิแบบ 4B พารามิเตอร์นี้ (พร้อมตัวให้เหตุผลแบบ Nemotron 2B) ทำงานที่ความละเอียดสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์ (640×360) ให้การใช้เหตุผลแบบเรียลไทม์และสร้างการกระทำ 32 รายการต่อการอนุมานที่ 15 Hz บน NVIDIA Jetson Thor โดยรองรับวิดีโอความละเอียด 256p และ 480p ที่ 12–30 FPS นำความสามารถด้าน AI เชิงกายภาพที่ล้ำสมัยมาสู่ระบบแบบฝังตัวโดยตรง
Cosmos3-Nano โดดเด่นในด้านการสร้างโลกที่คำนึงถึงหลักฟิสิกส์และการใช้เหตุผลเชิงฟิสิกส์ในฐานะโมเดลออมนิโมดัลขนาดกะทัดรัดแบบ 16B พารามิเตอร์ โมเดลนี้ประมวลผลการผสมผสานของข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และลำดับการกระทำ เพื่อสร้างเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน ทำให้หุ่นยนต์และ AI Agent ด้านงานภาพสามารถใช้เหตุผลโดยอาศัยความรู้เดิม ความเข้าใจทางฟิสิกส์ และสามัญสำนึกได้ รองรับการใช้เหตุผลแบบ Chain-of-thought ผ่านข้อความ รูปภาพ และวิดีโอที่มีความละเอียดสูงสุดถึง 720p
Cosmos3-Super มอบการสร้างและการจำลองโลกที่มีความแม่นยำสูงสุดในตระกูล Cosmos 3 ด้วย 64B พารามิเตอร์ ระบบนี้ประมวลผลและสร้างภาษา รูปภาพ วิดีโอ เสียง และลำดับการกระทำร่วมกันภายในสถาปัตยกรรม Mixture-of-Transformers ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว รองรับความละเอียดสูงสุด 720p ในอัตราส่วนภาพหลายรูปแบบ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจำลองขนาดใหญ่ การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ และเวิร์กโฟลว์ด้านการเรียนรู้เชิงนโยบาย
ด้วย SageMaker JumpStart ลูกค้าสามารถติดตั้งใช้งานโมเดลใดก็ได้เหล่านี้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง เพื่อรองรับกรณีการใช้งาน AI เฉพาะของตน
ในการเริ่มต้นใช้งานโมเดลเหล่านี้ ให้ไปที่แคตตาล็อกโมเดล SageMaker JumpStart ในคอนโซล SageMaker หรือใช้ SageMaker Python SDK เพื่อติดตั้งใช้งานโมเดลไปยังบัญชี AWS ของคุณ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการติดตั้งใช้งานและการใช้โมเดลพื้นฐานบน SageMaker JumpStart ได้ที่เอกสารประกอบของ Amazon SageMaker JumpStart