NVIDIA NeMo — модульный фреймворк для разработки, настройки и развертывания генеративных и других моделей искусственного интеллекта, ориентированный на исследователей и разработчиков, использующих PyTorch. Платформа предоставляет набор библиотек и инструментов для создания языковых, мультимодальных и речевых моделей разной сложности, включая архитектуры для обучения с нуля, дообучения предобученных моделей и конвейеры для подготовки данных, оценки качества и оптимизации производительности. NeMo стремится упростить эксперименты с моделями за счёт модульной архитектуры, повторно используемых компонентов и интеграции с экосистемой вычислений и ускорения NVIDIA.
В рамках NeMo реализованы компоненты для работы с текстом, речью и мультимодальными данными, а также утилиты для обработки датасетов, токенизации, создания пайплайнов обучения и развертывания на разнообразном оборудовании. Фреймворк поддерживает масштабирование обучения на нескольких GPU и в распределённых средах, включает инструменты для оптимизации моделей под реальное использование и совместим с существующими NLP и ASR-конструкциями. История разработки связана с усилиями по созданию удобной платформы для воспроизводимых исследований и промышленного использования моделей, при этом акцент делается на гибкости и расширяемости.
- Модульность: архитектура, разделяющая модели на взаимозаменяемые модули (энкодеры, декодеры, токенизаторы, датасеты).
- Поддержка мультимодальности: инструменты для объединения текстовых, аудио- и визуальных данных в единой тренировочной среде.
- Интеграция с PyTorch: совместимость с нативными компонентами PyTorch и привычными пайплайнами обучения.
- Инструменты для ASR и TTS: готовые блоки для автоматического распознавания речи и синтеза речи с возможностью дообучения.
- Fine-tuning предобученных моделей: механизмы для эффективной адаптации крупных предобученных моделей к специализированным задачам.
- Поддержка распределённого обучения: масштабирование тренировок на нескольких GPU и узлах с учётом производительности NVIDIA-оборудования.
- Пайплайны обработки данных: утилиты для токенизации, аугментации, валидации и подготовки больших датасетов.
- Инструменты оптимизации: методы для сжатия, квантования и ускорения вывода моделей в продуктивной среде.
- Воспроизводимость и отладка: средства логирования, мониторинга метрик и сохранения контрольных точек для управляемых экспериментов.
- Экосистема и расширяемость: возможность интеграции сторонних библиотек и кастомных компонентов для специфичных научных и прикладных задач.