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NeMo学习资料汇总 - NVIDIA的可扩展生成式AI框架

RayRay
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NeMo简介

NeMo(NVIDIA Neural Modules)是NVIDIA开发的一个可扩展的生成式AI框架,专为研究人员和PyTorch开发者在大语言模型(LLM)、多模态模型(MM)、自动语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)和计算机视觉(CV)等领域工作而设计。它旨在帮助用户通过利用现有代码和预训练模型检查点,高效地创建、定制和部署新的生成式AI模型。

NeMo Framework Overview

核心特性

  1. 支持大语言模型、多模态模型、语音识别、语音合成和计算机视觉等多个AI领域
  2. 提供丰富的预训练模型和示例脚本
  3. 支持分布式训练和多种并行化策略
  4. 集成NVIDIA Transformer Engine和Megatron Core,实现高效的模型训练
  5. 支持模型对齐、参数高效微调等先进技术

快速入门

  1. 安装NeMo:
pip install nemo_toolkit['all']

  1. 使用预训练模型: NeMo提供了丰富的预训练模型,可以在Hugging Face Hub和NVIDIA NGC上找到。只需几行代码即可生成文本、图像、转录音频或合成语音。

  2. 运行教程: NeMo提供了大量教程,可以在Google Colab或NGC NeMo Framework容器中运行。

深入学习

  1. 官方文档:

  1. 示例脚本: NeMo提供了一套完整的示例脚本,支持多GPU/多节点训练,可用于从头训练NeMo模型或微调现有模型。

  2. NeMo Framework Launcher: NeMo Framework Launcher是一个云原生工具,用于在CSP和Slurm集群上启动端到端的NeMo Framework训练作业。它包括广泛的配方、脚本、实用程序和文档,用于训练NeMo LLM。

  3. 模型部署与优化:

社区资源

  1. NeMo讨论板: 可以在这里提问、讨论或查看FAQ。

  2. NeMo相关出版物: 提供了使用NeMo框架的研究论文列表。

  3. NVIDIA博客:

通过以上资源,您可以全面了解NeMo框架,并快速上手开发自己的AI模型。无论您是初学者还是专业研究人员,NeMo都为您提供了强大的工具和丰富的学习材料,助力您在生成式AI领域取得突破性进展。

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