Введение в NVIDIA NeMo - Инструментарий для разговорного искусственного интеллекта | AISC

YOUTUBE · 26.11.2025 04:41

Ключевые темы и таймкоды

Введение в Nemo

4:31

Видео рассказывает о Nemo, фреймворке для создания диалоговых решений искусственного интеллекта.
Nemo разработан компанией Nvidia и доступен на GitHub с открытым исходным кодом.

Работа с Nemo

6:07

Nemo работает поверх PyTorch и Lightning, предоставляет множество инструментов для обработки речи, НЛП и преобразования текста в речь.
Nemo также включает в себя инструменты для итерации моделей, настройки наборов данных и показателей.

Развертывание моделей

10:28

Nemo предлагает приложение для развертывания моделей, Jarvis, которое выполняет автоматическую оптимизацию, квантование, управление памятью и балансировку нагрузки.
Nemo доступен на GitHub с полностью открытым исходным кодом и активно развивается сообществом.

Автоматизированная смешанная точность

16:13

PyTorch может автоматически уменьшать точность в определенных случаях для ускорения работы.
Автоматизация масштабирования на несколько графических процессоров и многоузловые системы также упрощает работу.

Подготовка данных для тонкой настройки

19:07

Увеличение данных, добавление шума и артефактов.
Использование библиотеки DALI для сверхэффективной загрузки данных.

Доступные модели и языки

22:16

Английский, мандаринский, русский, немецкий, японский языки.
Исследовательская группа может внести свой вклад в разработку новых языков и моделей.

Преимущества использования nemo

25:50

Убирает большую часть шаблонов и упрощает быстрое выполнение итераций.
Платформа для проведения исследований и выпуска новых моделей.
Использование коллекций модулей упрощает работу и повторное использование.

Работа с Nemo

28:26

Обсуждение использования Nemo для выполнения различных задач, таких как обработка текста, машинное обучение и т.д.
Упоминание о том, что Nemo может быть использован для выполнения машинного перевода.

Развертывание и использование Nemo

32:07

Обсуждение возможности развертывания Nemo на облачных провайдерах, таких как AWS, Azure и Google Cloud.
Упоминание о наличии контейнеров Docker для Nemo, которые можно использовать для развертывания.

Новые модели и функции Nemo

35:45

Презентация новых моделей и функций, таких как распознавание речи, matchboxnet, распознавание громкоговорителей, диаризация громкоговорителей и улучшенное распознавание голосовой активности.
Упоминание о том, что новые модели и функции будут добавлены на регулярной основе.

Мегатрон и Нэмо

38:48

Мегатрон - фреймворк для обучения больших языковых моделей, таких как GPT-2 и Bird.
Нэмо - фреймворк для обучения и использования больших языковых моделей, таких как Мегатрон, Берт и другие.
Нэмо имеет предварительно обученные модели для Мегатрона, Берт и других.

Предварительное обучение и оптимизация

41:02

Предварительное обучение с нуля может дать лучшие результаты, чем использование предварительно обученных моделей.
Нэмо поддерживает различные версии моделей с разным словарным запасом и корпусами.

Использование Нэмо для задач НЛП

42:05

Нэмо используется для задач классификации намерений и распознавания именованных сущностей.
Нэмо может быть использован для обучения и использования двух моделей одновременно.

Загрузчики данных и оптимизация

46:37

Нэмо поддерживает множество форматов данных и форматов преобразования данных.
Нэмо использует итеративные и пакетные загрузчики данных для обучения моделей.
Нэмо также поддерживает оптимизацию моделей для использования на мобильных и периферийных устройствах.

Обсуждение будущих направлений работы с Nemo

50:49

Компания Nvidia рассматривает возможность отслеживания состояния диалога и машинного перевода.
Уделяется большое внимание машинному переводу и мультимодальным приложениям.

Использование моделей Nemo

53:42

Модель Nemo может быть использована в любом приложении, поддерживающем onyx.
Jarvis - простой способ внедрения новых моделей.

Развитие технологий глубокого обучения и машинного обучения

55:30

В ближайшие пару лет ожидается больше инструментов для упрощения рабочего процесса.
Инструменты машинного обучения должны быть более доступными для инженеров и людей без опыта в этой области.

Заключение

59:16

Видео содержит ссылки на ресурсы, связанные с Nemo, включая веб-сайт и репозиторий на GitHub.
Если у зрителей есть вопросы, они могут задать их в комментариях.