NeMo
2024年 4月 22日
借助 NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器提升 Meta Llama 3 性能
我们很高兴地宣布支持 Meta Llama 3 系列车型,通过 NVIDIA TensorRT LLM 加速和优化 LLM 推理性能。
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2024年 4月 19日
测量多流工作负载的 GPU 占用率
随着新一代产品的推出, NVIDIA GPU 的性能也变得越来越强大。这种提升通常有两种形式。每个流多处理器 (SM) (GPU 的主力)…
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2024年 4月 18日
借助 NVIDIA NeMo Parakeet ASR 模型突破语音识别的界限
NVIDIA NeMo Parakeet 是一个端到端平台,用于在任何地方(任何云端和本地)大规模开发多模态生成式 AI 模型,
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2024年 4月 18日
NVIDIA NeMo Canary 模型的语音识别和翻译新标准
NVIDIA NeMo 是一种端到端平台,用于开发和部署多模态 生成式 AI 模型。它可以随时随地进行大规模模型部署。
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2024年 4月 2日
使用 NVIDIA TensorRT-LLM 调整和部署 LoRA LLM
大型语言模型 (LLM) 可以从大量文本中学习,并为各种任务和领域生成流畅、一致的文本,从而彻底改变自然语言处理 (NLP)。然而,
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2024年 3月 27日
借助 NVIDIA NeMo Evaluator 简化 LLM 的准确性评估
大型语言模型 (LLM) 从处理复杂的编码任务到创作引人入胜的故事,再到翻译自然语言,已展示出非凡的功能。企业正在定制这些模型,
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2024年 3月 27日
借助 NVIDIA NeMo 定制器轻松微调和对齐 LLM
随着 大型语言模型(LLM) 在企业 AI 应用中获得更多吸引力,定制化模型 理解和集成特定行业术语、
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2024年 3月 27日
借助 NVIDIA NeMo Curator 扩展和整理用于 LLM 训练的高质量数据集
大型语言模型 (LLM) 是提高运营效率和推动创新的强大工具。NVIDIA NeMo 微服务 旨在简化构建和部署模型的流程。
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2024年 3月 18日
借助 NVIDIA NeMo 微服务简化自定义生成式 AI 开发
在全球范围内,企业正在意识到 生成式 AI 模型。他们竞相在聊天机器人、虚拟助理、编码副驾驶等各种应用中采用这些模型。
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2024年 3月 18日
借助 NVIDIA NeMo Retriever,将企业数据转换为可行见解
在每个行业和每个工作职能部门,生成式 AI 正在激发组织内部的潜力,它将数据转化为知识,并使员工能够更高效地工作。
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2024年 3月 18日
借助加速以太网网络和网络存储扩展企业 RAG
在生成式人工智能中,机器不仅可以从数据中学习,还可以生成类似人类的文本、图像、视频等。检索增强生成 (RAG) 是一种突破性的方法。
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2024年 3月 6日
借助 NVIDIA FLARE 2.4,在几分钟内将机器学习转变为联邦学习
协同学习 (FL) 受到加速采用的原因在于其分布式、保护隐私的特性。在医疗健康和金融服务等领域,协同学习 (FL) 作为一种隐私增强技术,
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2024年 2月 28日
使用 StarCoder2 释放您的 LLM 编码潜力
编码在数字时代至关重要,但它也可能繁琐且耗时。正因如此,许多开发者都在寻找方法,借助 NVIDIA DLSS 3 和 NVIDIA DLSS…
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2024年 2月 28日
针对药物研发优化 OpenFold 训练
从氨基酸序列预测 3D 蛋白质结构一直是生物信息学领域由来已久的重要问题。近年来,基于深度学习的计算方法不断涌现,并已显示出有希望的结果。
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2024年 2月 23日
评估适用于企业级 RAG 的 Retriever
关于设计和评估的对话 检索增强生成(RAG) 系统是一个漫长而多方面的讨论。即使我们单独研究检索,开发者也会有选择地使用许多技术,
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2024年 1月 16日
NVIDIA NeMo ASR 发布了对荷兰语和波斯语的新支持
为了打破语音识别的障碍,NVIDIA NeMo自豪地推出了专为 AI 领域中常被忽视的荷兰语和波斯语设计的预训练模型。
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