大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！

背景介绍

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 NVIDIA/NeMo，该项目在 GitHub 有超过 12.8k Star。

一句话介绍该项目：A scalable generative AI framework built for researchers and developers working on Large Language Models, Multimodal, and Speech AI (Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech)

项目介绍

背景介绍

在当今快速发展的人工智能领域，研究者和开发人员面临着日益复杂和庞大的数据处理需求。特别是在大型语言模型（LLM）、多模态模型（MM）、自动语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）等领域，项目规模和技术挑战日趋增加。这不仅对模型的准确度和效率提出了更高的要求，同时也需要一个能够支持这些模型快速、可扩展开发和部署的框架。在这些复杂的应用场景中，开发者面临的核心痛点包括模型开发周期长、难以进行有效的模型定制化以及模型部署效率低下等问题。

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项目介绍

NVIDIA NeMo Framework 是一个为研究者和基于 PyTorch 的开发者设计的可扩展、云原生的生成式人工智能框架。它专注于大型语言模型（LLM）、多模态模型（MM）、自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）和计算机视觉（CV）领域。通过利用现有代码和预训练模型检查点，NeMo 旨在帮助用户高效地创建、定制和部署新的生成式 AI 模型。

NVIDIA NeMo 2.0 版本在其前身的基础上引入了若干重大改进，提升了灵活性、性能和可扩展性。主要改进包括：

• 基于 Python 的配置：从 YAML 文件过渡到基于 Python 的配置，提供了更多的灵活性和控制能力。
• 模块化抽象：采用 PyTorch Lightning 的模块化抽象，简化了适应性和实验性，便于开发者对不同组件进行修改和实验。

如何使用

为了开始使用 NVIDIA NeMo，用户可以通过以下步骤进行安装和使用：

1. 首先确保您的环境中安装了 PyTorch。
2. 使用 pip 安装 NeMo：

pip install nemo-toolkit

1. 在项目中按需求导入和使用对应的模块，例如，若您希望进行语音识别任务，可以：

import nemo
import nemo.collections.asr as nemo_asr

# 加载预训练模型
asr_model = nemo_asr.models.EncDecCTCModel.from_pretrained('模型名称')

# 使用模型
audio_signal, sample_rate = '您的音频文件路径', '相应的采样率'
transcription = asr_model.transcribe(paths2audio_files=[audio_signal], batch_size=1)
print(transcription)

项目推介

NVIDIA NeMo Framework 自发布以来，持续更新，目前状态活跃，持续引入新的功能和改进。这个框架背后的团队 —— NVIDIA，是全球领先的视觉计算技术发展者，保证了该项目的专业性和技术前沿性。

NVIDIA NeMo 已经能够在多个领域支持前沿的研究和开发工作，比如通过提供行业领先的自动语音识别（ASR）模型来加速语音识别的性能和精度。NeMo 提供的模型已成功帮助研究者和开发者在一系列重要任务中取得了突破，包括但不限于支持在 Amazon EKS 上加速生成式 AI 分布式训练工作负载、通过 Hybrid

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/NVIDIA/NeMo

开源项目作者：NVIDIA

开源协议：Apache License 2.0

以下是参与项目建设的所有成员：

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