Avaliações e Detalhes do Produto 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É muito importante converter textos em discursos e Nemo é uma ferramenta agradável e fácil para isso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É muito útil, mas pede pagamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A coisa mais útil sobre o Nemo é permitir que os desenvolvedores utilizem recursos integrados e modelos de aprendizado profundo com muitos recursos que vão desde tarefas de PNL até tarefas de fala. O fluxo de código é fácil de entender para iniciantes. Além disso, eles nos forneceram muita documentação clara para cada tarefa, que os desenvolvedores podem usar e seguir facilmente. A Nvidia publicou outro recurso útil para implantar modelos como Triton Inference Server. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No entanto, parece que se você está trabalhando em idiomas com poucos recursos, como o vietnamita, é necessário entender o fluxo de trabalho e modificá-los; isso permitirá utilizar os modelos pré-treinados. Além disso, no Nemo, os colaboradores priorizam os modelos da equipe da Nvidia; você deve esperar que eles atualizem novos ou modelos SOTA. Espero que a equipe da Nvidia lance mais recursos, como reconhecimento de fala em tempo real, conversão de texto em fala, ... para ajudar desenvolvedores como eu em ambientes de produção. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É de código aberto e construído com base no PyTorch, suportando Reconhecimento de Fala, Processamento de Linguagem Natural e Reconhecimento de Voz. Treinar os modelos é fácil, pois requer menos linhas de código para implantar o modelo treinado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ainda há espaço para melhorias no modelo pré-treinado, pois ainda não identifica corretamente as palavras/pronúncia. Às vezes é uma questão de sorte. Além disso, requer uma quantidade substancial de memória para executar os modelos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.