Avis et détails du produit Nvidia NeMo

Il offre une application unifiée unique pour former, déployer et construire des bots d'IA conversationnelle en utilisant soit un modèle déjà disponible, soit en ajustant un modèle. Il offre également la flexibilité d'affiner un LLM en utilisant la même application. Il dispose de presque tous les modèles LLM largement utilisés, accessibles avec une seule clé API. Comme il utilise le GPU NVIDIA à son maximum, la performance est bien meilleure que celle des autres cadres de construction RAG et il surpasse mon expérience précédente avec l'utilisation de mistral ai avec une intégration langchain simple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les documents sont clairs mais ils peuvent encore être améliorés, surtout la partie index, et il devrait y avoir une annexe à la fin qui peut être consultée plus tard pour rechercher rapidement les processus de déploiement afin de sauter rapidement à cette page. Cela est particulièrement utile ici car l'application est en phase initiale et le seul support pour l'instant est la documentation fournie et non un large forum communautaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est très important de convertir les textes en discours et Nemo est un outil agréable et facile pour le faire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est très utile mais demande un paiement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La chose la plus utile à propos de Nemo est de permettre aux développeurs d'utiliser des fonctionnalités intégrées et des modèles d'apprentissage profond avec de nombreuses fonctionnalités allant du traitement du langage naturel aux tâches de reconnaissance vocale. Le flux de code est facile à comprendre pour les débutants. De plus, ils nous ont fourni beaucoup de documentation claire pour chaque tâche, que les développeurs peuvent facilement utiliser et suivre. Nvidia a publié une autre ressource utile pour déployer des modèles en tant que Triton Inference Server. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cependant, il semble que si vous travaillez dans des langues à faibles ressources comme le vietnamien, vous devez comprendre le flux de travail et les modifier ; cela permettra d'utiliser les modèles pré-entraînés. De plus, chez Nemo, les contributeurs priorisent les modèles de l'équipe Nvidia ; vous devez attendre qu'ils mettent à jour de nouveaux modèles ou des modèles SOTA. J'espère que l'équipe Nvidia publiera plus de fonctionnalités telles que la reconnaissance vocale en temps réel, la synthèse vocale, ... pour aider les développeurs comme moi dans un environnement de production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est open source et construit sur le backend PyTorch, prenant en charge la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. L'entraînement des modèles est un jeu d'enfant car il nécessite moins de lignes de code pour déployer le modèle entraîné. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a encore une marge d'amélioration pour le modèle pré-entraîné car il n'identifie toujours pas correctement les mots/la prononciation. C'est parfois aléatoire. De plus, il nécessite une mémoire substantielle pour exécuter les modèles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.