nebius/nebius-physical-ai

这是什么？

核心功能

• 01以 YAML 状态图定义工作流，串联容器化的工具阶段。
• 02通过 SkyPilot 将 GPU 与 CPU 任务提交到 Nebius Kubernetes。
• 03将输入数据、检查点、媒体文件和运行状态存放在 S3 兼容的对象存储中。
• 04提供命令行与 Python SDK，用于配置、预检、规划和查看运行结果。
• 05支持通过 Token Factory 调用托管推理接口，无需本地 GPU。
• 06清理命令默认只预览待删除资源，加上确认参数后才真正删除。

适用场景

• 在云端 GPU 上使用 Cosmos 模型生成或扩充机器人训练视频。
• 基于录制的数据集，使用 LeRobot 训练机器人策略。
• 在 Nebius GPU 节点上运行 Isaac Lab 或 Genesis 强化学习任务。
• 团队共享 Workbench 服务，为每位用户设置 GPU 上限和受限存储。

快速上手

1. 1

   克隆代码仓库

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

   从代码目录安装 npa 命令行工具（需要 Python 3.10+）

   pip install -e npa
3. 3

   配置你的 Nebius 项目

   npa configure
4. 4

   使用预检命令检查 Nebius 认证

   npa workbench health preflight --checks nebius --json

使用前须知

• !需要 Nebius AI Cloud 账户和 Kubernetes 环境才能运行工作负载。
• !根据 README 列出的平台，仅支持 macOS、Linux 或 WSL2。
• !远程 GPU 工作负载需要 Nebius GPU 和模型访问权限，预检不会验证这两项。

标签

常见问题

nebius-physical-ai 是什么？

让编码智能体和 npa 命令行在 Nebius Kubernetes 上运行物理 AI 任务的控制平面。 Nebius Physical AI 是一个在 Nebius Cloud 上运行物理 AI 任务的控制平面。通过 npa 命令行和 Python SDK，可以配置项目、检查访问权限、规划 GPU 与 CPU 资源，并提交容器化工具和多阶段工作流，随后查看输出结果。工作流以 YAML 状态图定义，每个阶段调用一个 Workbench 工具，前一阶段的输出作为后续阶段的输入。SkyPilot 负责把任务调度到 Nebius Kubernetes 上，输入数据、检查点、媒体文件和运行状态则保存在 Object Storage 中。

nebius-physical-ai 可以免费使用吗？用的什么许可证？

nebius-physical-ai 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

nebius-physical-ai 还在维护吗？

活跃维护中。nebius-physical-ai 最近一次提交是在 2026年10月22日。

nebius-physical-ai 适合用来做什么？

在云端 GPU 上使用 Cosmos 模型生成或扩充机器人训练视频。 基于录制的数据集，使用 LeRobot 训练机器人策略。 在 Nebius GPU 节点上运行 Isaac Lab 或 Genesis 强化学习任务。 团队共享 Workbench 服务，为每位用户设置 GPU 上限和受限存储。

nebius-physical-ai 怎么安装和运行？

克隆代码仓库: git clone https://github.com/nebius/nebius-physical-ai.git 从代码目录安装 npa 命令行工具（需要 Python 3.10+）: pip install -e npa 配置你的 Nebius 项目: npa configure 使用预检命令检查 Nebius 认证: npa workbench health preflight --checks nebius --json

在哪里获取 nebius-physical-ai？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/nebius/nebius-physical-ai