NVIDIA-NeMoは、主にPythonとJupyter Notebookで構築された公共のGitHubリポジトリを持つ組織です。NeMoやGuardrailsなどの注目されるリポジトリは、生成AIや大規模言語モデルに関連する研究開発を支援します。これにより、開発者は効率的にAIシステムを構築できます。
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)
NeMo Guardrails is an open-source toolkit for easily adding programmable guardrails to LLM-based conversational systems.
🎨 NeMo Data Designer: Generate high-quality synthetic data from scratch or from seed data.
Scalable toolkit for efficient model reinforcement
Scalable data pre processing and curation toolkit for LLMs
Developer Asset Hub for NVIDIA Nemotron — A one-stop resource for training recipes, usage cookbooks, datasets, and full end-to-end reference examples to build with Nemotron models
Evaluate and improve models and agents using environments
A project to improve skills of large language models
Training library for Megatron-based models with bidirectional Hugging Face conversion capability
🚀 Pytorch Distributed native training library for LLMs/VLMs with OOTB Hugging Face support
Agentic RL on Any Harness at Scale
Open-source library for scalable, reproducible evaluation of AI models and benchmarks.
A tool to configure, launch and manage your machine learning experiments.
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
🕵️ NeMo Anonymizer: Detect and protect PII through context-aware replacement and rewriting
State-of-the-art framework for fast, large-scale training and inference of diffusion models
Make the agents you ship faster, more accurate, and safer.
A library for exporting models including NeMo and Hugging Face to optimized inference backends, and deploying them for efficient querying
:shield: NeMo Safe Synthesizer: Create private, safe versions of sensitive tabular datasets.
CI/CD templates for NeMo-FW libraries
🔌 🎨 NeMo Data Designer Plugins
NeMo SDG-PGMs is a user-friendly Python library for building probabilistic graphical models (PGMs) to generate synthetic data
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
NVIDIA-NeMoは、生成AIや大規模言語モデルに関連する多様なリポジトリを構築しています。特に、NeMoやGuardrailsなどは、研究者や開発者向けのツールやフレームワークを提供しています。
NVIDIA-NeMoは主にPythonとJupyter Notebookを使用しています。これらの言語は、AIやデータサイエンスのプロジェクトにおいて広く利用されており、効率的な開発を可能にします。
はい、NVIDIA-NeMoのリポジトリはすべて公開されています。これにより、誰でもアクセスして利用でき、研究や開発のために貢献することが可能です。