NVIDIA的开源工具包NVIDIA NeMo（神经模型）是朝着对话型AI发展迈出的革命性一步。它基于PyTorch，允许人们快速构建，训练和微调对话式AI模型。
随着世界变得越来越数字化，会话式人工智能是实现人与计算机之间通信的一种方式。诸如自动消息传递，语音识别，语音聊天机器人，文本到语音等一些引人入胜的技术背后的技术集。它广泛地包括了AI研究的三个领域：自动语音识别（ASR），自然语言处理（NLP）和语音合成（或文字转语音，TTS）。
对话式AI塑造了人机交互的路径，使其更易于访问和令人兴奋。诸如NVIDIA NeMo之类的会话式AI的最新进展有助于弥合机器与人类之间的鸿沟。
NVIDIA NeMo由两个子部分组成：NeMo Core和NeMo Collections。NeMo Core通常处理所有模型，而NeMo Collections处理模型的特定领域。在Nemo的语音集合（nemo_asr）中，您将找到用于语音识别，命令识别，说话者识别，说话者验证和语音活动检测的模型和各种构建块。NeMo的NLP集合（nemo_nlp）包含用于任务解答，标点符号，命名实体识别等任务的模型。最后，在NeMo的语音合成（nemo_tts）中，您将找到几个频谱图生成器和声码器，这将使您生成合成语音。
NeMo中有三个主要概念：模型，神经模块和神经类型。
- 模型包含有关训练，微调，神经网络实现，令牌化，数据扩充，基础架构详细信息（如GPU节点数等），优化算法等所有必要信息。
- 神经模块是一种编码器-解码器体系结构，由负责不同任务的概念性构建块组成。它代表了神经网络的逻辑部分，并构成了描述模型及其训练过程的基础。集合具有许多神经模块，可以在需要时重用。
- 神经模块的输入和输出使用神经类型进行输入。神经类型是一对，其中包含有关张量的轴布局及其元素的语义的信息。每个神经模块都有input_types和output_types属性，这些属性描述此模块接受的输入类型以及返回的输出类型。
即使NeMo基于PyTorch，它也可以有效地与其他项目一起使用，例如 PyTorch Lightning 和 Hydra。与Lightning的集成使使用Tensor Core更加容易地以混合精度训练模型，并且可以将训练扩展到多个GPU和计算节点。它还具有日志记录，检查点，过拟合检查等功能。Hydra还允许对脚本进行参数化，以使其井井有条。它使为用户简化日常任务变得更加容易。
GitHub：
https://github.com/NVIDIA/NeMo#tutorials
网址：
https://developer.nvidia.com/nvidia-nemo
