【免费下载链接】cosmos-transfer2.5Cosmos-Transfer2.5, built on top of Cosmos-Predict2.5, produces high-quality world simulations conditioned on multiple spatial control inputs.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cosmos-transfer2.5点击查看免费下载Cosmos-Transfer2.5 是 NVIDIA 基于 Cosmos-Predict2.5 构建的世界模拟模型能够以深度、边缘、分割、可见性等多种空间控制视频为条件生成高质量仿真视频。本文带你从零开始用官方内置的Gradio Web 服务为它搭建一个支持多进程推理的可视化界面上传素材、粘贴 JSON 请求、一键生成视频全程无需手写推理脚本。一、先看懂多进程架构为什么是多进程Cosmos-Transfer2.5 的 Gradio 服务packages/cosmos-gradio/采用了前端界面进程 N 个模型工作进程的架构GradioApp 主进程负责渲染 Web 界面、校验 JSON 参数、把请求分发到工作进程并收集输出视频与状态信息gradio_app.pyModel Worker 进程每个 GPU 对应一个独立工作进程各自完整加载一次模型通过进程间通信IPC队列接收请求model_server.py超时自愈工作进程卡死或超时会触发自动重启服务不会整体挂掉。 这种设计的好处是界面始终保持响应多张 GPU 可以并行服务多个推理请求。二、环境准备与安装步骤1. 系统要求项目要求GPUNVIDIA AmpereRTX 30 系 / A100或更新架构驱动≥ 570.124.06兼容 CUDA 12.8.1系统Linux x86-64glibc ≥ 2.35如 Ubuntu ≥ 22.04详细清单见官方 docs/setup.md。2. 克隆仓库并安装依赖git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cosmos-transfer2.5 cd cosmos-transfer2.5 # 安装 uv 后同步依赖CUDA 12.8 环境用 cu128 uv python install uv sync --extracu128 source .venv/bin/activate Blackwell / DGX Spark / Jetson AGX 请改用uv sync --extracu130。3. 准备模型检查点获取一个具有Read权限的 Hugging Face Access Token安装并登录 HF CLIuv tool install -U huggingface_hub[cli]然后执行hf auth login接受 NVIDIA Open Model License Agreement。检查点会在首次推理时自动下载可通过HF_HOME环境变量修改缓存位置。三、一键启动 Gradio 服务官方提供了一键脚本 scripts/run_gradio.sh它会完成安装依赖 → 激活虚拟环境 → HF 认证 → 自动创建输出目录 → 启动服务并写日志。# 最简启动默认 multicontrol 模型、2 个 GPU 工作进程 bash scripts/run_gradio.sh脚本内部核心逻辑摘自 run_gradio.shexport GRADIO_APP${GRADIO_APP:-cosmos_transfer2/gradio/gradio_bootstrapper.py} export MODEL_NAME${MODEL_NAME:-multicontrol} export NUM_GPUS${NUM_GPUS:-2} PYTHONPATH. python3 $GRADIO_APP 21 | tee -a $LOG_FILE也可以不走脚本手动指定入口export MODEL_NAMEmulticontrol export NUM_GPUS2 PYTHONPATH. python3 cosmos_transfer2/gradio/gradio_bootstrapper.py启动成功后浏览器打开http://localhost:8080即可访问服务默认绑定0.0.0.0:8080支持上传最大 500MB 的文件。四、关键环境变量配置表服务的全部部署配置由DeploymentEnv类从环境变量或.env文件读取定义见 deployment_env.py环境变量默认值作用MODEL_NAMEmulticontrol选择部署哪个模型见下表NUM_GPUS2启动的工作进程数即 GPU 数WORKSPACE_DIRoutputs/工作目录OUTPUT_DIR/UPLOADS_DIRoutputs/模型名_gradio生成结果 / 上传文件存放位置LOG_FILE带时间戳的日志路径界面内日志查看器读取的文件WORKER_TIMEOUT3600工作进程超时时间秒DISABLE_GUARDRAILSFalse是否禁用安全护栏支持的 MODEL_NAME 取值模型名到工作进程的映射见 gradio_bootstrapper.pyMODEL_NAME界面标题最低 GPUvis/depth/edge/seg/multicontrol单/多控制转移Control2World1multiview多视角7 相机车载必须为 8robot/multiview-agibot-depthedge/vis/segAgiBot 机器人多视角4robot/multiview-many-camera全光多相机1⚠️ 注意multiview模式强制要求NUM_GPUS8否则启动时直接报错退出。五、使用 Web 界面生成视频打开http://localhost:8080后界面包含四大功能区见 gradio_ui.py文件上传区上传本地图片/视频系统返回服务器路径直接填入 JSON 请求即可JSON 请求区预填了当前模型的示例请求sample_data.py展开 Request Format Help 可查看完整参数 Schema结果区点击Generate Video后在线播放生成视频并显示状态信息日志查看器实时滚动显示LOG_FILE中的推理日志排错无需离开浏览器。一个典型的控制转移请求长这样{ name: robot_edge, prompt_path: assets/robot_example/robot_prompt.txt, video_path: assets/robot_example/robot_input.mp4, guidance: 3, edge: { control_path: assets/robot_example/edge/robot_edge.mp4, control_weight: 1.0 } } 除了网页服务还暴露了 API 端点generate和generate_default_request方便脚本化批量调用。六、常见问题排查症状解决方法CUDA 驱动版本不足更新 NVIDIA 驱动nvidia-smi \| grep CUDA Version:验证No space left on device用UV_CACHE_DIR、PIP_CACHE_DIR、HF_HOME把缓存指到大容量目录fatal error: Python.huv python install --reinstall后重建虚拟环境OOM 显存不足换 2B 模型、增加多卡NUM_GPUS或降低分辨率端口被占用修改 gradio_server.py 中server_port8080后重启更多排查技巧见 docs/troubleshooting.md。七、小结通过本文你已经掌握了 Cosmos-Transfer2.5 Gradio Web 服务的完整部署流程✅ 环境安装uv sync --extracu128 HF Token 登录✅ 一键启动bash scripts/run_gradio.sh默认 2 GPU 多进程推理✅ 按需配置MODEL_NAME切换单控制/多控制/多视角模型NUM_GPUS控制并行工作进程数✅ 使用体验浏览器中上传素材 → 编辑 JSON → 在线预览视频与日志。整个界面源码位于 cosmos_transfer2/gradio/框架文档见 packages/cosmos-gradio/README.md如需接入自己的模型只需实现模型类 工厂函数 参数校验三件套即可复用这套多进程 Web 服务。赞分享【免费下载链接】cosmos-transfer2.5Cosmos-Transfer2.5, built on top of Cosmos-Predict2.5, produces high-quality world simulations conditioned on multiple spatial control inputs.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cosmos-transfer2.5点击查看免费下载相关推荐如何快速部署LightSeq高性能Triton推理服务完整指南如何快速部署LightSeq高性能Triton推理服务完整指南 LightSeq是一个高性能的序列处理和生成库能够显著加速Transformer、GPT等模从零打造你的AI聊天机器人小智ESP32项目终极指南从零打造你的AI聊天机器人小智ESP32项目终极指南 你是否曾梦想拥有一个能听懂你说话、还能和你聊天的智能伙伴现在通过小智ESP32这个开源项目这个梦想人工智能AI 应用语音交互助手物联网嵌入式智能硬件MCP 服务IDM-VTON代码实现原理深入理解虚拟试穿的核心算法IDM VTON代码实现原理深入理解虚拟试穿的核心算法 IDM VTONImproving Diffusion Models for Authentic V上一篇3DS宝可梦存档管理神器PKSM一站式管理你的全世代精灵收藏下一篇3个必用功能Snap Hutao让原神玩家效率翻倍的终极开源工具箱创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考