NeMo

人工智能训练和部署平台

NVIDIA NeMo 大语言模型生成式AI 多模态模型语音识别 Github 开源项目热门

NeMo框架是NVIDIA开发的一款云原生生成式AI框架，专为研究人员和使用PyTorch的开发者设计，支持大型语言模型、多模态模型、自动语音识别等多个领域。该框架能够利用现有代码和预训练的模型检查点，帮助用户高效创建和定制新的生成式AI模型。通过广泛的教程和文档，用户可以轻松开始使用NeMo框架，无论是在任何云端还是本地环境中。

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介绍知识库相关项目

NeMo-Framework-Launcher - 云原生工具助力大规模AI模型高效训练

AI模型训练GithubNeMo Framework云原生工具分布式计算大规模语言模型开源项目

NeMo-Framework-Launcher是一个用于启动NeMo Framework训练作业的云原生工具。它专注于生成式AI模型的基础模型训练，集成了模型并行、分布式优化和混合精度训练等技术。该工具简化了在云端或本地集群上的训练流程，支持集群配置、数据处理、模型训练、微调和评估。适用于GPT、BERT和T5等模型，可扩展至数千GPU，支持大规模语言模型训练。

NeMo-Aligner - NVIDIA开发的大规模语言模型对齐工具包

AI训练GithubNVIDIANeMo-Aligner开源项目模型对齐语言模型

NeMo-Aligner是NVIDIA开发的语言模型对齐工具包，支持SteerLM、DPO和RLHF等算法，用于调整模型以提高安全性和实用性。基于NeMo Toolkit构建，支持大规模GPU并行处理，提供监督微调和奖励模型训练等功能。与NeMo生态系统兼容，便于模型部署和进一步定制。

NeMo-Curator - 提供GPU加速的大型语言模型数据集优化与管理解决方案

GPU加速GithubNeMo CuratorPython库大语言模型开源项目数据集准备

NeMo Curator 是一款专为大型语言模型（LLM）设计的开源Python库，通过结合Dask和RAPIDS等技术，实现GPU加速的数据集准备与管理。其功能包括数据下载、语言识别、文本清理、质量过滤、文档去重和个人信息保护等模块，为多种LLM任务提供快速、灵活和可扩展的解决方案，显著提升数据处理效率与模型质量。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct - NVIDIA定制的大型语言模型Nemotron-70B-Instruct提高AI回应有用性

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-InstructNVIDIANeMo框架人工智能大语言模型开源项目模型

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA基于Llama 3.1开发的大型语言模型，旨在提高AI生成回应的实用性。该模型在Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench等评估基准中表现优异。通过RLHF技术和HelpSteer2-Preference数据集训练，Nemotron-70B-Instruct在多个自动对齐基准测试中名列前茅，性能超越了GPT-4和Claude 3.5 Sonnet等先进模型。

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络

NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

nnom - 适用于微控制器的神经网络库

GithubMicrocontrollerNNoMNeural Network开源项目灵活性高性能

NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库，支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构，可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗，同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层（RNN）支持，并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示，NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。

NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台

GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台

Neum AI是一个数据平台，帮助开发者利用检索增强生成（RAG）技术。它从现有数据源提取数据，生成向量嵌入，并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构，处理数十亿数据点，内置数据连接器和实时同步功能，确保数据最新，并支持元数据混合检索，提供全面的RAG解决方案。

yomo - 开源LLM函数调用框架和地理分布式AI应用构建平台

AIGithubQUICYoMo地理分布式开源项目无服务器架构

YoMo是一个开源的地理分布式AI应用构建平台，采用QUIC协议及有状态无服务器架构，提升AI应用的效率和安全性，优化用户体验。

neon - 深度学习框架，兼容多硬件，实现高效模型训练

GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架

neon是Intel推出的深度学习框架，旨在实现最佳性能，兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本，支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能，集成Intel Math Kernel Library，用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。

gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境

DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目

GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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