GB10（aarch64）で Cosmos-Predict2.5 を動かす：uv + cu130 環境構築メモ

NVIDIA GB10（aarch64）で cosmos-predict2.5 を uv で動かす手順

CUDA 13.0 / torch cu130 / Hugging Face 認証 / examples/inference.py 実行まで

TL;DR

• GB10（aarch64）でも cosmos-predict2.5 はほぼ無改造で動作
• 重要ポイントは (1) git lfs pull / (2) uv sync + CUDA extra(cu130)
• サンプル実行: uv run --extra cu130 -- python examples/inference.py ...

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動作確認環境（Tested）

• Machine: MSI EdgeXpert（MS-C931 / NVIDIA GB10 platform）
• Architecture: aarch64
• OS: Ubuntu 24.04.3 LTS
• GPU: NVIDIA GB10（compute capability 12.1）
• Driver: 580.126.09
• CUDA Toolkit: 13.0（nvcc 13.0.88）
• Python: 3.10.x
• Package manager: uv
• PyTorch: 2.9.0+cu130

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1. 前提：必要なツールを入れる

sudo apt update
sudo apt install -y git git-lfs

• NVIDIA Driver / CUDA 13.0 はインストール済み前提
• uv は公式手順でインストール（参照）: https://docs.astral.sh/uv/

2. リポジトリ取得（※ git lfs 必須）

git clone https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2.5
cd cosmos-predict2.5

git lfs install
git lfs pull

3. uv + Python 環境構築（cu130 extra を使う）

uv venv --python 3.10
uv sync --extra cu130 --all-groups

4. Hugging Face のログイン（必須）

cosmos-predict2.5 は Hugging Face 上のモデルを取得して動作します。
HF トークンでログイン＋モデルページでのアクセス承諾/申請が必要です。

4.1 トークン作成（Read 権限で OK）

• トークン作成ページ: https://huggingface.co/settings/tokens
• Read 権限の token を作成

4.2 CLI ログイン（uv 環境から実行）

uv run --extra cu130 hf auth login

• プロンプトに token を貼り付けてログインします

4.3 モデルのアクセス権

• モデルによっては「利用規約への同意」や「アクセス申請」が必要です。
• 対象モデルのページを開く（例）: https://huggingface.co/nvidia/Cosmos-Predict2.5-14B
• 「Agree」「Request access」「Accept」等をクリック
• 承認後にログインしているshellから実行すると自動でダウンロードされます

5. examples/inference.py でサンプルを動かす（ここまで）

まずヘルプで引数を確認します:

uv run --extra cu130 python examples/inference.py --help

次に、同梱されているサンプル（robot_pouring）を実行します（Video2World）:

PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True,max_split_size_mb:128 \
  uv run --extra cu130 python examples/inference.py \
  -i assets/base/robot_pouring.json \
  -o outputs/base_video2world \
  --inference-type=video2world

• 出力は outputs/base_video2world/ 以下に生成されます（ログに出力パスが出ます）
• モデル取得で止まる場合は、前章の HF ログイン / アクセス承諾 を見直してください

まとめ

• GB10 + aarch64 でも cosmos-predict2.5 はほぼ無改造で動作
• 重要なのは以下の3点:
  • git lfs pull
  • uv sync --extra cu130 と uv run --extra cu130 の徹底
  • Hugging Face のログインとモデルアクセス権（承諾/申請）

参考リンク

• cosmos-predict2.5 リポジトリ: https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2.5
• NVIDIA Cosmos Predict2.5 Quickstart Guide: https://docs.nvidia.com/cosmos/latest/predict2.5/quickstart_guide.html
• Hugging Face token 作成: https://huggingface.co/settings/tokens