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nebius/nebius-physical-ai

コーディングエージェントやnpa CLIから、シミュレーション、学習、データキュレーションなどのPhysical AIワークロードをNebius Kubernetes上で実行できるコントロールプレーン。

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スター
50
フォーク
19
未解決の Issue
36
最終コミット
2 時間前

これは何？

Nebius Physical AIは、Nebius Cloud上でPhysical AIワークロードを実行するためのコントロールプレーンです。npa CLIとPython SDKを使って、プロジェクトの設定、アクセス権の確認、GPU・CPUリソースの計画、コンテナ化されたツールや複数ステージのワークフローの送信、生成された成果物の確認ができます。ワークフローはYAMLの状態グラフとして定義し、各ステージでWorkbenchツールを呼び出して、その出力を後続のステージに渡します。SkyPilotがジョブをNebius Kubernetesにスケジュールし、Object Storageが入力データ、チェックポイント、メディア、実行状態を保存します。

Cosmosによる生成、動画の拡張とキュレーション、ニューラル3D再構成、LeRobotを使ったロボットポリシーの学習、Isaac Lab、Genesis、MJLabを使った強化学習など、幅広いタスクに対応しています。また、顧客側のGPUが不要なToken Factory経由のホステッド推論も利用できます。CodexやClaude Codeなどのコーディングエージェントから、リポジトリをチェックアウトして同じ操作を実行することもできます。

共有デプロイモードでは、チーム向けに個人用名前空間、GPU上限、スコープを限定したストレージが追加され、npa loginでサインインできます。

主な機能

  • 01コンテナ化されたツールの各ステージをつなぐYAMLワークフロー状態グラフで、ワークロードを記述できます。
  • 02SkyPilotを通じてGPU・CPUジョブをNebius Kubernetesに送信できます。
  • 03入力データ、チェックポイント、メディア、実行状態をS3互換のObject Storageに保存します。
  • 04設定、実行前チェック、リソース計画、実行状況の確認に使えるCLIとPython SDKを提供します。
  • 05ローカルGPUなしでToken Factory経由のホステッド推論を利用できます。
  • 06リソースを削除する前にプロジェクトのクリーンアップ内容を確認できる、ティアダウン用コマンドを備えています。

ユースケース

  • クラウドGPU上でCosmosモデルを使い、ロボット学習用動画を生成または拡張する。
  • 記録済みデータセットを使ってLeRobotでロボットポリシーを学習する。
  • NebiusのGPUノード上でIsaac LabまたはGenesisの強化学習ジョブを実行する。
  • ユーザーごとのGPU上限とスコープを限定したストレージを設定し、チームでWorkbenchエンドポイントを共有する。

クイックスタート

  1. 1

    リポジトリをクローンする

    git clone https://github.com/nebius/nebius-physical-ai.git
  2. 2

    チェックアウトから npa CLI をインストールする（Python 3.10 以降）

    pip install -e npa
  3. 3

    Nebius プロジェクトを設定する

    npa configure
  4. 4

    preflight で Nebius の認証を確認する

    npa workbench health preflight --checks nebius --json

使う前に知っておきたいこと

  • ワークロードの実行には、Nebius AI Cloud アカウントと Kubernetes のセットアップが必要です。
  • README に記載された対応プラットフォームによると、macOS、Linux、または WSL2 でのみ実行できます。
  • リモート GPU ワークロードには Nebius GPU とモデルへのアクセスが必要ですが、preflight ではどちらも確認されません。

トピック

#physical-ai#kubernetes#skypilot#robotics#gpu#workflow#object-storage#reinforcement-learning

よくある質問

nebius-physical-ai とは？
コーディングエージェントやnpa CLIから、シミュレーション、学習、データキュレーションなどのPhysical AIワークロードをNebius Kubernetes上で実行できるコントロールプレーン。 Nebius Physical AIは、Nebius Cloud上でPhysical AIワークロードを実行するためのコントロールプレーンです。npa CLIとPython SDKを使って、プロジェクトの設定、アクセス権の確認、GPU・CPUリソースの計画、コンテナ化されたツールや複数ステージのワークフローの送信、生成された成果物の確認ができます。ワークフローはYAMLの状態グラフとして定義し、各ステージでWorkbenchツールを呼び出して、その出力を後続のステージに渡します。SkyPilotがジョブをNebius Kubernetesにスケジュールし、Object Storageが入力データ、チェックポイント、メディア、実行状態を保存します。
nebius-physical-ai は無料で使えますか？ライセンスは？
nebius-physical-ai は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
nebius-physical-ai は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。nebius-physical-ai の最終コミットは 2026年10月22日 です。
nebius-physical-ai は何に使えますか？
クラウドGPU上でCosmosモデルを使い、ロボット学習用動画を生成または拡張する。 記録済みデータセットを使ってLeRobotでロボットポリシーを学習する。 NebiusのGPUノード上でIsaac LabまたはGenesisの強化学習ジョブを実行する。 ユーザーごとのGPU上限とスコープを限定したストレージを設定し、チームでWorkbenchエンドポイントを共有する。
nebius-physical-ai のインストール方法は？
リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/nebius/nebius-physical-ai.git チェックアウトから npa CLI をインストールする（Python 3.10 以降）: pip install -e npa Nebius プロジェクトを設定する: npa configure preflight で Nebius の認証を確認する: npa workbench health preflight --checks nebius --json
nebius-physical-ai はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/nebius/nebius-physical-ai

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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