Reseñas y detalles del producto de NeMo

It gives single unified application for training, deploying and building a conversation AI bots using either already available or finetuning a model. It also gives flexibility to fine tune a LLM using same application. It has almost all the widely used LLM models for use with just one single API key. Since it uses NVIDIA GPU at its peaks, the performance is far better than other RAG building frameworks and it outperforms my previous experience from mistral ai use with bare langchain integration. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Docs are clear but it can still be betterm especially the index part and there should be appendix at the end which can be referred later on to quickly look for deployment processes for quickly jumping to that page, this is especailly useful here as the application is in early phase and the only support for now is the given documentations and not wide community forum. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo más útil de Nemo es que permite a los desarrolladores utilizar características integradas y modelos de aprendizaje profundo con muchas funciones que van desde tareas de PLN hasta tareas de habla. El flujo de código es fácil de entender para los principiantes. Además, nos proporcionaron mucha documentación clara para cada tarea, que los desarrolladores pueden usar y seguir fácilmente. Nvidia ha publicado otro recurso útil para implementar modelos como Triton Inference Server. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sin embargo, parece que si estás trabajando en idiomas con pocos recursos como el vietnamita, tienes que entender el flujo de trabajo y modificarlos; esto permitirá utilizar los modelos preentrenados. Además, en Nemo, los colaboradores priorizan los modelos del equipo de Nvidia; deberías esperar a que actualicen nuevos modelos o modelos SOTA. Espero que el equipo de Nvidia lance más funciones como el reconocimiento de voz en tiempo real, la conversión de texto a voz, ... para ayudar a desarrolladores como yo en un entorno de producción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es de código abierto y está construido sobre el backend de PyTorch, compatible con el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz. Entrenar los modelos es muy sencillo ya que requiere menos líneas de código para desplegar el modelo entrenado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía hay margen de mejora en el modelo preentrenado ya que aún no identifica correctamente las palabras/pronunciación. A veces es un acierto o error. Además, requiere una memoria sustancial para ejecutar los modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.