英伟达发布NeMo —— 一款用于创建、个性化及部署生成式AI模型的工具

NeMo指的是什么？

NVIDIA 推出了 NeMo 这一端到端云原生平台，专为创建、调整及部署生成式 AI 模型而设计。它涵盖了大型语言模型（LLMs）、多模态应用、语音识别和文本转语音（TTS）等多种技术领域。NeMo 通过模块化架构与高度灵活性的设计理念，允许用户根据特定需求挑选并个性化配置AI组件。此平台依托深度学习框架及优化的算法和技术，具备强大的多模态整合能力，并适用于金融、医疗保健、教育等众多行业场景中。支持分布式训练模式以加速模型训练过程，并且能够无缝集成到现有系统中，推动企业的数字化进程。

NeMo的核心特性

• 采用分块设计理念NeMo 拥有模块化组件，允许开发者自由组合与复用这些部分，以创建个性化的AI模型。
• 多种媒体格式兼容性支持能够应对并整合包括文字、图片及声音在内的多种数据形式，使其应用范围更加广阔。
• 深层次机器学习平台该系统采用PyTorch框架构建，利用深度学习的强大力量来解析复杂的资料模式。
• 改进算法性能包含了多种优化技术，例如自动调节学习速率及控制梯度大小，从而增强了模型训练过程中的效率与稳定性能。
• 分散式训练能够在多块GPU上开展模型训练工作，从而加快整个训练流程的速度。
• 预先训练的模型：供应各式预先训练的模型，助力开发者迅速开始项目并在此基础上实施调整。
• 全程一体化平台NeMo 涵盖了从数据准备到模型训练、推断及部署的整个过程，提供了完整的工具链和支持流程。

NeMo的核心技术机制

• 分块式结构NeMo 利用了模块化架构，允许开发人员挑选并整合预先制作的数据加载单元、模型部分、损耗函数及优化工具等组件来创建个性化的AI系统。
• 深度学习平台NeMo 以 PyTorch 为构建基础，凭借其强劲的深度学习能力，能够支持动态计算图及自动化梯度运算。
• 神经系统模块在 NeMo 里，“神经模块”作为构造复杂模型的基础组件，能够代表神经网络中的各个组成部分，包括但不限于层级结构、损失函数及评价标准。
• 神经系统类型NeMo 提出了“神经类型”的理念，旨在规定神经模块交互时所用的数据种类与布局，保证信息能够在各组件间顺畅且准确地传输。
• 平行与分散式训练NeMo 具备数据并行、模型并行及管道并行的能力，能够在多GPU与多计算节点之间分布执行模型训练任务，从而显著提升训练的效率与系统的可扩展性。
• 预先训练的模型NeMo 包含了大量的预训练模型资源，这些模型已经过大规模数据集的学习和优化，能够为新的任务提供基础，并可通过进一步调整以满足具体应用场景的需求。

NeMo项目的网址

• 官方网站项目版块访问链接以了解更多信息：https://www.nvidia.cn/ai-data-science/products/nemo/
• GitHub代码库：可在NVIDIA的GitHub仓库中找到NeMo项目的地址为 https://github.com/NVIDIA/NeMo

NeMo的使用情境

• 声音辨识技术将音频中的讲话转换成文字形式，适用于保存会议纪要、整理播客资料或记录讲座内容等场景。
• 语言的自动化处理技术涵盖文本归类、情绪评估、问题回答系统以及自动翻译等领域。
• 语音合成技术把文字转化为流畅的语音，适用于语音助理、音频书籍和广播通知等领域。
• 交互型人工智能开发聊天机器人与虚拟助理，应用于客户支持及智能家居管理等领域。
• 创意写作生成文章、叙述或其它形式的文本内容自动化。
• 医学图像解析：在协助诊断方面，例如检测X光片和CT影像里的不正常状况。