NVIDIA OSMO
NVIDIA OSMO 是一个开源的 agentic operator，用于支持通过提示（prompt）驱动的 physical AI 开发。它将训练集群、仿真环境和边缘环境统一到一个由 YAML 定义的引擎中，在云端或本地基础设施上统一管理数据集、依赖项和算力调度。
以 CLI 形式交付并配合 agent 上下文文件使用，OSMO 可以让你的 AI 编码智能体“升级”为 physical AI 平台专家，对整个开发环境具备完整的态势感知。你的编码智能体不仅可以提交任务，还能对整条流水线进行推理、查询正在运行的工作流、检查可用 GPU 资源，并实时监控平台活动。
从自然语言提示到完整流水线的运行（涵盖合成数据、训练，以及 SIL 和 HIL 评估），全程不需要基础设施方面的专业知识。
工作原理
你可以在一个 YAML 文件中定义完整的 physical AI 流水线，OSMO 会处理所有后续工作——在异构 GPU 集群之间进行调度、解析任务依赖、管理基于内容寻址的数据集，并在全球范围内跨云端和本地基础设施编排工作流。
OSMO 以 CLI 的形式提供，并配合为你常用编码智能体准备的 agent 上下文文件使用，它能让你的编码智能体摇身一变成为 physical AI 基础设施专家——能够理解和推理整条流水线、查询工作流状态、检查 GPU 资源容量，并在具备实时态势感知的前提下执行操作。
NVIDIA OSMO 的优势
OSMO 可带来以下优势，从而降低机器人开发的门槛：
端到端编排
在没有 Kubernetes 经验的情况下，为所有内容 (从数据生成到 RL、训练和模拟验证) 部署单个无代码 YAML 工作流，并在节点之间共享加速集群以进行多阶段运行。
集中式控制面板
在支持 x86、Arm 和 NVIDIA GPU 的 Kubernetes 集群上部署和编排多阶段工作负载。这些工作负载可部署在本地和主要云服务提供商 (CSP) 上。
为你的编码智能体注入基础设施能力
具备平台感知能力的工作流可以对整条流水线进行推理、监控执行过程、检查资源容量，并确保模型部署过程可追踪、可审计。
通过开放标准确保安全
使用 OIDC 保护您的身份验证、帐户、注册表、存储和机密解决方案。
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常见问题解答
1. NVIDIA OSMO 的用途是什么？
OSMO 是专为物理 AI 打造的开源编排器。它允许开发者在异构计算环境中构建、运行和扩展多阶段工作流程，包括数据生成、训练、仿真、评估和硬件在环测试。
2. OSMO 能否取代模拟器或训练框架？
不。OSMO 负责编排这些组件，但不会取代它们。它运行 NVIDIA Isaac Sim™、基于 PyTorch 的训练作业和强化学习框架等工具，作为端到端工作流程的一部分。
3. OSMO 能否将模型部署到生产机器人中？
不是直接的。OSMO 准备经过训练的策略、数据集和构件，但部署到生产系统不在其范围内。用户可以将 OSMO 输出与其首选的部署运行时或机器人堆栈集成。
4. OSMO 是 MLOps 平台吗？
不。OSMO 不包括实验控制面板、构件注册表或工作流即代码接口。其工作重点是物理 AI 开发的工作流执行、数据集版本控制、数据沿袭和计算编排。
5. OSMO 可以在何处运行？是否仅限于云环境？
OSMO 不是供应商锁定的。它支持本地集群、云提供商 (例如 AWS、Azure 和 GCP) 、多云环境、NVIDIA Jetson™ 和 ARM 边缘硬件以及混合计算设置。所有这些工作负载均可调度。
6. 使用 OSMO 是否需要 Kubernetes 或基础架构专业知识？
不。工作流在简单的 YAML 文件中定义，而 OSMO 则将底层基础设施抽象化。用户无需编写 Kubernetes 清单或管理集群配置，即可大规模运行物理 AI 工作负载。
7. 我为什么要使用 OSMO 而不是 SLURM？
SLURM 是一种通用型 HPC 作业调度程序。OSMO 专为物理 AI 和机器人工作流而构建，这些工作流需要 SLURM 无法处理的数据集管理、模拟器集成、异构硬件和多阶段工作流。