一次情報で読む、いまのAI
← すべてのニュース

Cosmos 3をSageMaker HyperPodで

目線

物理AIやロボット向けモデル工場をAWS上で組む開発者がパイプライン設計の参考にできる

対象

Physical AI・ロボット学習パイプライン構築者

使える場面

  • 合成データ生成からpost-trainingまでの連続実行
  • closed-loop評価の自動化

試すなら

ブログの手順をSageMaker HyperPod環境で確認する

確認点

GPU goodputを指標としたクラスタ運用前提

背景

Physical AIシステムは単発学習ではなく連続パイプラインが必要との前提で、AWSが構築例を公開した。

何が変わったか

  • NVIDIA Cosmos 3による合成データ生成・post-training・closed-loop評価を実装
  • 永続的で耐障害性のあるSageMaker HyperPod(Amazon EKS上)クラスタを利用
  • GPU goodputを主要な指標として運用

使える場面・影響

Physical AIのモデル工場をクラウド上で再現しやすくなり、実験から評価までのループを回しやすくなる。

一次ソース