英伟达推出NeMo 极大简化自定义生成式AI开发

为了帮助全球开发者、企业更好的开发定制大模型和产品，例如，聊天机器人、编程代码助手等。NVIDIA宣布推出了Curator、NeMoCustomizer和NeMoEvaluator等微服务的早期访问计划。

这些微服务涵盖了从数据整理、定制到评估的所有开发阶段，简化了用户构建自定义生成式AI模型的流程。体验地址:

NVIDIA NeMo是一个端到端的平台，可用于在任何地方开发定制的生成式AI，包括用于训练、微调、检索增强生成、防护栏、数据策划和预训练模型的工具。它在技术堆栈的各个层面提供服务，从框架到API端点。

作为NVIDIA CUDA-X 微服务的一部分，NeMo API端点是建立在NVIDIA库之上的，为企业提供了一个简单的路径，可以开始构建定制的生成式AI。在早期访问计划中，开发人员可以请求访问 NeMo Curator、NeMo Customizer 和 NeMo Evaluator 微服务。

这些微服务共同使企业能够构建企业级定制生成式人工智能，并更快地将解决方案推向市场。NeMo Curator 微服务帮助开发人员筛选数据进行预训练和微调，而 NeMo Customizer 则实现微调和对齐。最后，借助 NeMo Evaluator，开发人员可以评估这些模型与学术或自定义基准的对比情况，并确定改进的方向。

NeMo Curator 是一种可扩展且支持 GPU 加速的数据整理微服务，用于为预训练和定制生成式AI模型准备高质量数据集。Curator 简化了数据整理任务，如数据下载、文本提取、清洗、质量过滤、精确/模糊去重以及多语言下游任务净化。

NeMo Customizer 是一个高性能、可扩展的微服务，简化了特定领域用例的大语言模型的微调和对齐。该微服务支持两种流行的参数高效微调技术 LoRA 和 p-tuning。

为了帮助开发者评估定制大模型，英伟达 NeMo Evaluator（评估器）可自动评估各种学术和定制基准上的定制生成式AI模型，适用于任何云或数据中心。NeMo Evaluator 支持通过一组选定的学术基准进行自动评估，包括超越模仿游戏基准（BIG-Bench）、多语言、大型代码评估工具和毒性。

支持对自定义数据集进行评估，NeMo Evaluator 提供的指标包括准确率、召回率导向的摘要评估（ROUGE）、F1 和精确匹配。还可以利用大语言模型作为评判标准，对模型响应进行全面评估。开发人员通过使用 NVIDIA API 目录中支持的任何 NVIDIA NIM 支持的大语言模型来评估 MT-Bench 数据集上的模型性能。