nebius/nebius-physical-ai

Что это?

Ключевые возможности

• 01Описывает задачи как графы состояний рабочих процессов в YAML, связывающие этапы с контейнеризированными инструментами.
• 02Отправляет задачи на GPU и CPU в Nebius Kubernetes через SkyPilot.
• 03Хранит входные данные, контрольные точки, медиафайлы и состояние запусков в Object Storage, совместимом с S3.
• 04Предоставляет CLI и Python SDK для настройки, предварительных проверок, планирования и просмотра запусков.
• 05Поддерживает хостируемый инференс через Token Factory без локального GPU.
• 06Включает команды очистки, которые перед удалением ресурсов показывают, что именно будет удалено из проекта.

Сценарии использования

• Генерация или аугментация видео для обучения роботов с помощью моделей Cosmos на облачных GPU.
• Обучение роботизированной политики с LeRobot на записанном наборе данных.
• Запуск задач обучения с подкреплением в Isaac Lab или Genesis на узлах Nebius с GPU.
• Совместное использование командой конечной точки Workbench с ограничениями на GPU для каждого пользователя и изолированным хранилищем.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

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

   Установите CLI npa из checkout (Python 3.10 или новее)

   pip install -e npa
3. 3

   Настройте проект Nebius

   npa configure
4. 4

   Проверьте аутентификацию Nebius с помощью preflight

   npa workbench health preflight --checks nebius --json

Что важно знать

• !Для запуска рабочих нагрузок требуется аккаунт Nebius AI Cloud и настроенный Kubernetes.
• !Согласно списку платформ в README, запуск возможен только в macOS, Linux или WSL2.
• !Для удаленных рабочих нагрузок с GPU нужны GPU Nebius и доступ к моделям; preflight не проверяет ни то ни другое.

Темы

Частые вопросы

Что такое nebius-physical-ai?

Плоскость управления, позволяющая coding-агентам и CLI npa запускать задачи в области физического ИИ — симуляцию, обучение и подготовку данных — в Nebius Kubernetes. Nebius Physical AI — это плоскость управления для запуска задач в области физического ИИ в Nebius Cloud. CLI npa и Python SDK позволяют настроить проект, проверить доступ, спланировать ресурсы GPU и CPU, отправить контейнеризированные инструменты и многоэтапные рабочие процессы, а также изучить полученные артефакты. Рабочие процессы описываются в YAML в виде графов состояний: на каждом этапе вызывается инструмент Workbench, а его результаты передаются следующим этапам. SkyPilot планирует выполнение задач в Nebius Kubernetes, а Object Storage хранит входные данные, контрольные точки, медиафайлы и состояние запусков.

nebius-physical-ai можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

nebius-physical-ai распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

nebius-physical-ai всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в nebius-physical-ai — 22 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать nebius-physical-ai?

Генерация или аугментация видео для обучения роботов с помощью моделей Cosmos на облачных GPU. Обучение роботизированной политики с LeRobot на записанном наборе данных. Запуск задач обучения с подкреплением в Isaac Lab или Genesis на узлах Nebius с GPU. Совместное использование командой конечной точки Workbench с ограничениями на GPU для каждого пользователя и изолированным хранилищем.

Как установить nebius-physical-ai?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/nebius/nebius-physical-ai.git Установите CLI npa из checkout (Python 3.10 или новее): pip install -e npa Настройте проект Nebius: npa configure Проверьте аутентификацию Nebius с помощью preflight: npa workbench health preflight --checks nebius --json

Где скачать nebius-physical-ai?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/nebius/nebius-physical-ai