RepositoryPython
NVlabs

NVlabs/alpamayo-recipes

Developer Hub for NVIDIA Alpamayo, containing ready-to-use recipes for fine-tuning, reinforcement-learning post-training, quantization, and deployment.

216stars
49forks
3issues
5views

Thành tựu nổi bật

Những danh hiệu mới nhất của dự án

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: quantization

#1 Repository Của Tuần

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: reasoning

#1 Repository Của Tuần

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: recipes

#1 Repository Của Tuần

🚗 Công thức thực hành Alpamayo từ NVIDIA — từ fine-tuning tới triển khai Physical AI

Bộ tài nguyên ready-to-use giúp developer nhanh chóng xây dựng, tùy biến và triển khai ứng dụng Alpamayo.

Alpamayo Recipes là trung tâm phát triển (Developer Hub) do NVlabs tạo ra, tập trung cung cấp các công thức thực hành đã được kiểm chứng cho hệ sinh thái Alpamayo — mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được thiết kế đặc biệt cho lĩnh vực trí tuệ thể chất (Physical AI) và xe tự lái. Dự án hỗ trợ cả triển khai cục bộ lẫn môi trường sản xuất, là điểm khởi đầu chính thức cho bất kỳ ai muốn khám phá và triển dụng Alpamayo trong dự án của mình.

✨ Điểm nổi bật

  • Supervised Fine-Tuning (SFT): hỗ trợ cả Alpamayo 1 và 1.5 với HuggingFace Trainer + DeepSpeed.
  • Reinforcement Learning (RL) Post-Training: sử dụng Cosmos-RL / GRPO để tinh luyện mô hình sau giai đoạn SFT.
  • Quantization: tối ưu mô hình với Model Optimizer Toolkit, hỗ trợ FP8 và NVFP4 + FP8 Mixed Precision.
  • Hỗ trợ đa phiên bản: cập nhật liên tục cho Alpamayo v1, v1.5 và các phiên bản tiếp theo.
  • Công cụ hỗ trợ chuyển đổi: chuyển đổi checkpoint giữa các phiên bản, từ định dạng release sang training, hoặc từ Cosmos-RL sang HuggingFace.
  • Dataset PAI: công cụ tải và lọc dữ liệu Physical AI AV từ HuggingFace.

💡 Vì sao đáng chú ý

Không chỉ là tập hợp các script, Alpamayo Recipes cung cấp toàn bộ pipeline làm việc từ huấn luyện, tinh luyện, tối ưu đến triển khai — mang lại trải nghiệm end-to-end trọn vẹn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp đang phát triển ứng dụng trí tuệ thể chất, nơi cần tích hợp sâu với hệ sinh thái phần cứng và phần mềm của NVIDIA.


#Alpamayo #AutonomousDriving #FineTuning #Quantization #TiniX

Similar Projects

Discover other similar projects and AI models.

RepositoryPython
NVlabs/alpamayo

NVIDIA Alpamayo 1 Nano is an open 10B reasoning VLA model for autonomous vehicles that pairs driving trajectories with Chain-of-Causation reasoning.

2.1k
Sep 9, 2026
RepositoryPython
NVlabs/alpasim

AlpaSim is an open-source autonomous vehicle simulation platform designed for development and testing of end-to-end AV policies

1.3k
Oct 20, 2026
RepositoryPython
NVlabs/alpamayo1.5

NVIDIA Alpamayo 1.5 Nano is an open 10B reasoning VLA model for autonomous vehicles with reinforcement-learning enhanced reasoning, navigation guidance, and visual question answering.

372
Sep 9, 2026
RepositoryPython
NVlabs/alpamayo2

NVIDIA Alpamayo 2 Super is an open 34B multi-task foundation model designed to supercharge autonomous vehicle development.

290
Oct 7, 2026
Modelimage-text-to-text
orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored

Qwen3.8-27B-Uncensored The full-precision BF16 abliterated (refusal-removed) build of Qwen's Qwen3.8-27B — the source for fine-tuning, post-training & quantization One Gateway. Every Model. — Route Smarter · Ship Safer · Spend Less. Run via API...

♥0
18.3k
Aug 27, 2026
RepositoryPython
hiyouga/LlamaFactory

Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)

75.7k
Oct 21, 2026
RepositoryPython
ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide

Python sample codes and documents about Autonomous vehicle control algorithm. This project can be used as a technical guide book to study the algorithms and the software architectures for beginners.

1.9k
Oct 26, 2026
RepositoryPython
NVlabs/VoxFormer

Official PyTorch implementation of VoxFormer [CVPR 2023 Highlight]

1.2k
Dec 7, 2023
RepositoryPython
Charmve/OccNet-Course

国内首个占据栅格网络全栈课程《从BEV到Occupancy Network,算法原理与工程实践》,包含训练数据制作、训练和端侧部署。Surrounding Semantic Occupancy Perception Course for Autonomous Driving (docs, ppt and source code) 在线课程主页:http://111.229.117.200:8100/ (作者独立搭建)

800
Jun 25, 2026