NVIDIA发布 NVIDIA NeMo,加速语音和语言模型开发
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发布时间：2024-10-23 18:08
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时间：2024-11-01 18:36
这是一个更新版本的神经模块，旨在加速语音和语言模型的开发。文章中提到了NGC中预训练模型的更新信息，以及基于自定义数据集的模型微调，以及使用文本语音转换升级NeMo图和使用LibriSpeech数据集替换示例中的AN4数据集。
研究者构建最新的语音和语言模型需要快速进行新型网络架构的实验。这些实验可能侧重于通过修改现有网络架构来提高性能，也可能侧重于将语音和语言模型合并以构建高级端到端应用。
通常，这类工作从研究示例代码和模型库中的预训练模型开始。但是，通过这种方式复用代码和预训练模型可能会比较困难。
这些模型中的输入和输出、编码样式以及数据处理层可能不兼容。更糟糕的是，也许用户可以在其代码中连接这些模型，使其技术上“有效”，但实际上这些模型存在语义错误。用户需要花费大量的时间、精力和重复的代码，以确保模型可以安全地重复使用。
随着模型复杂性和模型复用的增加，这种方法将不再有效。
现在，我们将这种方法和构建复杂软件应用的方法进行对比。复杂软件应用的发展历程是一个抽象层次不断提高的过程：从机器代码到汇编语言，再到具有编译器和类型系统的结构化编程，再到面向对象编程。这些高级工具带来了更好的保护和代码重用性。
深度学习库也经历了类似的发展历程，CUDA和cuDNN等底层工具能够提供出色的性能，TensorFlow能够为人力成本花销提供高度的灵活性。但Keras和PyTorch等高级存储库的主要对象仍是tensor张量、简易操作和层。
NVIDIA NeMo是一个带有PyTorch后端的开源套件，能够进一步提高抽象层次。NeMo使用户可以使用可重用的组件轻松地建立复杂的神经网络架构。利用神经类型，这些组件之间会自动进行语义兼容性检查。
NeMo能够利用NVIDIA GPU上的Tensor Core核心，通过混合精度计算来获得最高性能。其包括了将训练扩展到多GPU系统和多节点集群的功能。
该套件的核心是神经模块概念。神经模块会获得一组输入后，计算出一组输出。用户可以将其视为介于层和整个神经网络之间某处的一个抽象。通常一个模块对应神经网络的一个概念部分，例如编码器、解码器或语言模型。
神经模块的输入和输出都具有神经类型，包括语义、Axis次序和输入/输出tensor张量的维数。这一归类使得NeMo可以安全地链接在一起，组成应用，比如在下文中所演示的自动语音识别（ASR）示例。
NeMo还带有用于ASR、NLP和TTS的可扩展模块集合。此类集合为数据加载、预处理，和训练不同的网络结构（包括Jasper、BERT、Tacotron 2和WaveGlow）提供了API操作。用户还可以基于自定义数据集，使用NVIDIA NGC中的预训练模型进行模型微调。
该套件是为解决NVIDIA应用研究团队所面临的挑战而设计的。NVIDIA希望通过将此项目开源，与整个语音、NLP和TTS研究者社区分享此项成果，并促进彼此之间的合作。
接下来将通过建立一个简单的ASR模型来说明如何使用NeMo。你将了解神经类型如何提供语义安全检查，以及如何以最轻松的方式将此工具横向扩展到多个GPU。
入门
NVIDIA/NeMoGitHub存储库概括列举了一般性要求和安装说明。该存储库提供了多种NeMo安装方式：
使用端到端自动语音识别介绍：Jupyter笔记本中的Jupyter笔记本示例了解如何在NeMo中使用pip命令设置环境并训练Jasper ASR模型。
Jasper
在此ASR示例中，用户将使用到一个名为Jasper的网络。Jasper是一个端到端的ASR模型，它无需任何附加对齐信息就能转录语音样本。更多信息，请参见Jasper：端到端卷积神经声学模型。
该模型的训练处理流程包括以下模块。每个逻辑块都对应一个神经模块。
Jupyter笔记本
在Jupyter笔记本中构建模型的步骤如下：
这里的步骤很少，因为用户此时所采用的是更高层次的抽象。
有关ASR介绍和逐步操作步骤，请参见端对端自动语音识别介绍：Jupyter笔记本。
在使用预训练模型基于自定义数据构建高精度模型的过程中，微调起着重要作用。这属于一种迁移学习技术。迁移学习能够将一项任务中所获得的知识迁移，转而应用于另一项类似任务的执行当中。
NGC中有几种预训练模型，用户会在启用NeMo微调用例时用到它们。接下来的部分对此进行更详细的介绍。若要了解如何通过示例微调模型，请参见通过NeMo快速启动不同语言的语音识别模型训练。
NeMo仅需一行代码就可将模型导出至NVIDIA Jarvis。导出格式有三种：PyTorch、TorchScript或ONNX。Jarvis通过导入模型生成TensorRT引擎并准备高性能的、生产就绪型推理模型，在Jarvis中使用TensorRT进行推理，在这一过程中可通过将模型量化为INT8来实现吞吐量的最大化。
NGC中有几种预训练模型可用于ASR、NLP和TTS，例如Jasper、QuartzNet、BERT以及Tacotron2和WaveGlow。这些模型经过了数千小时开源数据和专有数据的训练，具有很高的精度，并且需要在DGX系统上训练超过10万小时。
这些预训练模型基于多个开源和商业数据集构建，例如LibriSpeech、Mozilla Common Voice、AI-shell2 Mandarin Chinese、Wikipedia、BookCorpus和LJSpeech。这些数据集能够帮助模型更加深入地了解上下文，使它们可以在实时用例中有效运行。
所有预训练模型都支持下载，并且这些模型的代码都是开源的，因此用户可以使用自己的数据集训练模型，甚至可以在基础架构上构建新的模型。用户还可以使用NGC中有现成的模型脚本和容器对其用例进行模型微调。
