Recensioni e Dettagli del Prodotto Nvidia NeMo

Fornisce un'unica applicazione unificata per l'addestramento, il dispiegamento e la costruzione di bot di conversazione AI utilizzando modelli già disponibili o perfezionando un modello. Offre anche la flessibilità di perfezionare un LLM utilizzando la stessa applicazione. Ha quasi tutti i modelli LLM ampiamente utilizzati per l'uso con una sola chiave API. Poiché utilizza la GPU NVIDIA al massimo delle sue capacità, le prestazioni sono di gran lunga superiori rispetto ad altri framework di costruzione RAG e supera la mia precedente esperienza con l'uso di mistral ai con l'integrazione di base di langchain. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I documenti sono chiari ma possono ancora essere migliorati, specialmente la parte dell'indice, e ci dovrebbe essere un'appendice alla fine a cui si può fare riferimento in seguito per cercare rapidamente i processi di distribuzione per saltare rapidamente a quella pagina. Questo è particolarmente utile qui poiché l'applicazione è in fase iniziale e l'unico supporto per ora è la documentazione fornita e non un ampio forum della comunità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È molto importante convertire i testi in discorsi e Nemo è uno strumento bello e facile per farlo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È molto utile ma richiede un pagamento Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa più utile di Nemo è permettere agli sviluppatori di utilizzare funzionalità integrate e modelli di deep learning con molte caratteristiche che spaziano dall'NLP ai compiti di Speech. Il flusso del codice è facile da comprendere per i principianti. Inoltre, ci hanno fornito molta documentazione chiara per ogni compito, che gli sviluppatori possono facilmente usare e seguire. Nvidia ha pubblicato un'altra risorsa utile per distribuire modelli come Triton Inference Server. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Tuttavia, sembra che se stai lavorando in lingue a bassa risorsa come il vietnamita, devi comprendere il flusso di lavoro e modificarlo; questo permetterà di utilizzare i modelli pre-addestrati. Inoltre, in Nemo, i contributori danno priorità ai modelli del team Nvidia; dovresti aspettare che aggiornino nuovi modelli o modelli SOTA. Spero che il team Nvidia rilasci più funzionalità come il riconoscimento vocale in tempo reale, la sintesi vocale, ... per aiutare sviluppatori come me in ambienti di produzione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È open source e costruito su backend PyTorch, supportando il Riconoscimento Vocale, l'Elaborazione del Linguaggio Naturale e il Riconoscimento della Voce. Addestrare i modelli è un gioco da ragazzi poiché richiede meno righe di codice per distribuire il modello addestrato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

C'è ancora margine di miglioramento nel modello pre-addestrato poiché non identifica ancora correttamente le parole/la pronuncia. A volte è un colpo di fortuna. Inoltre, richiede una memoria sostanziale per eseguire i modelli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.