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使用 Cosmos 3 建立 Physical AI 模型工廠
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💡了解如何將 Cosmos 3 工作負載轉化為具韌性且可衡量的 Physical AI 生產流程。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
將合成資料生成、後訓練與閉環評估整合為單一持續流程
為什麼重要
此方法能協助機器人與 embodied AI 團隊從孤立的訓練工作，轉向可重複的模型生產流程。聚焦 GPU goodput，有助於找出原始 GPU 使用率指標無法反映的基礎架構瓶頸。
下一步行動
在 SageMaker HyperPod EKS 叢集上建立 Cosmos 3 三階段流程原型，並記錄每個階段的 GPU goodput。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •將合成資料生成、後訓練與閉環評估整合為單一持續流程
- •在 Amazon EKS 上使用 Amazon SageMaker HyperPod，提供持久且具韌性的基礎架構
- •以 GPU goodput 衡量實際訓練效率
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原始來源： AWS Machine Learning Blog ↗
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