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il y a 17 jours

NeMo : un outil pour la construction d'applications IA à l'aide de modules neuronaux

Oleksii Kuchaiev, Jason Li, Huyen Nguyen, Oleksii Hrinchuk, Ryan Leary, Boris Ginsburg, Samuel Kriman, Stanislav Beliaev, Vitaly Lavrukhin, Jack Cook, Patrice Castonguay, Mariya Popova, Jocelyn Huang, Jonathan M. Cohen
NeMo : un outil pour la construction d'applications IA à l'aide de modules neuronaux
Résumé

NeMo (Neural Modules) est un cadre outil indépendant du framework Python permettant de concevoir des applications d'intelligence artificielle grâce à la réutilisabilité, l'abstraction et la composition. NeMo repose sur des modules neuronaux, des blocs conceptuels de réseaux de neurones prenant des entrées typées et produisant des sorties typées. Ces modules représentent généralement des couches de données, des encodeurs, des décodeurs, des modèles linguistiques, des fonctions de perte ou des méthodes de combinaison des activations. NeMo facilite la combinaison et la réutilisation de ces composants tout en assurant un contrôle de correction sémantique grâce à son système de types neuronaux. L'outil inclut des collections extensibles de modules prédéfinis pour la reconnaissance automatique de la parole et le traitement du langage naturel. En outre, NeMo offre une prise en charge intégrée de l'entraînement distribué et de la précision mixte sur les dernières GPU NVIDIA. NeMo est open-source : https://github.com/NVIDIA/NeMo

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