一、NeMo 框架介绍

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NVIDIA NeMo 是基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 的一个开源训练框架,源代码完全公开在 GitHub 上。NeMo 的主要目标是使 AI 开发者能够快速构建对话式 AI 模型并开发相关应用。

NeMo 工具包主要包括 ASR、NLP 和 TTS 三个领域的模型和功能特性。我们提取了这三个模块的特性,并在 PyTorch 框架中实现了良好的功能提升,这些提升已经集成到 NeMo 的 Core 部分。

  • NeMo Core

NeMo Core 模块为 ASR、NLP 和 TTS 等应用提供了通用、便捷且易于使用的构建方式,使 AI 开发者能够迅速进行模型构建和训练。无论是模型构建,还是与训练过程相关的分布式训练、checkpoint 保存以及训练参数设置等,都集成在 NeMo Core 模块中。

  • NeMo Collection

基于 NeMo Core 的通用设计,我们针对对话式 AI 的三个方向 ASR、NLP 和 TTS,分别进行了模型和训练功能的集成,称为 NeMo Collection,每个 collection 都包含与特定领域相关的模块和模型。

  • NeMo Megatron

除了针对不同领域的集合(collection),NeMo 还在 NLP 领域特别支持大模型的相关训练。以前,英伟达有一个流行的大模型训练框架叫做 Megatron LM,后来我们将其中与大模型并行训练相关的技术迁移到了 NeMo 中,即 NeMo Megatron 模块。使得在 NeMo 中进行大模型相关训练更加方便。

  • 可高效使用 GPU

除了对 Speech AI 相关模型和训练过程的支持,NeMo 还对英伟达 GPU 在整个训练过程中进行了优化。这样在使用 NeMo 进行训练时,可以在英伟达 GPU 上高效地进行训练,大幅缩短整个模型训练的时间。

NeMo 是一个开源工具包,大家可以直接在 GitHub 上查看 NeMo 的开发文档和代码。以上是对 NeMo 的概述,接下来将介绍在 NeMo 中针对 ASR 和 TTS 模型的训练过程。

二、使用 NeMo 处理 ASR 和 TTS 任务

1. ASR 训练

NeMo 的主要开发目标之一是使 ASR 训练变得非常容易。主要包括三个步骤。

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首先是数据集的准备。因为 ASR 训练通常涉及大量音频数据,用户只需准备相关数据集,并提供一个符合 NeMo 格式的数据集 manifest 文件即可。在这个 manifest 文件中,用户需要指定每条数据的音频文件路径以及对应的文本。有了这个 jsonl 格式的数据集文件后,用户就可以通过 NeMo 的配置文件指定训练过程中的相关配置参数。

上图中绿色方框展示了 NeMo 中使用的配置文件示例,主要需要指定训练、验证和测试数据集,批处理大小、优化器、GPU 数量、训练时长和数据精度等参数,以及保存 checkpoint 的位置和方法等。这些通常是训练过程中需要指定的参数。

准备好数据集的 jsonl 文件和相应的配置文件后,就可以在 NeMo 中进行 ASR 训练了。在 NeMo 的 example 文件夹下,提供了 ASR 的训练脚本,例如 speech to text 的 CTC 模型训练脚本。只需在命令行中运行这个脚本并配置相应的配置文件即可。

总的来说,在 NeMo 中进行 ASR 训练非常简单,已经为大家准备好了相应的训练脚本,只需配置数据集和配置文件即可。

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在 NeMo 中,针对语音方面,不仅提供了丰富的 ASR 模型训练示例供大家直接使用,还准备了许多其他与 ASR 或语音相关的任务的训练脚本,使大家能够轻松地使用 NeMo 进行各种语音处理任务,包括语音预训练、VAD 检测、语音翻译以及语音分类等。与 ASR 训练过程类似,只需在 NeMo 的示例文件夹中找到相应的语音处理任务的训练脚本,准备好数据集,进行配置文件的设置,就可以开始语音任务的训练。

除了提供现成的 ASR 和其他语音处理任务的训练脚本,为了进一步方便大家进行 ASR 或其他语音任务的开发,NeMo 中还增加了对预训练 ASR 模型的支持。

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这样可以直接在 NeMo 中加载这些预训练好的 ASR 模型进行进一步的微调,或者在某些情况下进行推理应用。这些预训练模型保存在 NVIDIA GPU Cloud 上,用户可以在 NVIDIA GPU Cloud 网站上注册账号,然后在 NeMo 中下载和使用这些模型。英伟达为用户提供了许多预训练好的 ASR 模型:

  • 涵盖多种语言:英语、法语、意大利语、西班牙语、中文、德语等。
  • 不同的模型结构:囊括了业界流行的各种 ASR 模型结构,如 Fastconformer、Squeezeformer,以及一些 CTC、Transducer、不同的损失函数等等。
  • 预训练语音任务:除了 ASR 模型,英伟达还在 NGC 上为用户提供了其他一些语音任务(语音分类任务、说话人识别任务等)的预训练 checkpoint,用户可以直接下载并使用。

英伟达提供的这些开源 ASR 模型在 NeMo 中可以直接使用,并且它们都展现出非常出色的语音识别效果。

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这张图中截取了最新的 HuggingFace Audio Open ASR Leaderboard 上的结果。

通过这张表,大家可以发现排名前几位的 ASR 模型中有数个来自英伟达,它们采用了不同的结构和损失函数,例如 Fastconformer、Conformer、CTC 和 Transducer,代表了模型的多样性。

无论采用何种模型结构和损失函数,这些模型在 Leaderboard 上都取得了非常好的性能,包括平均词错误率(WER)和实时率(RTF)。因此,欢迎大家使用 NeMo 框架,从英伟达的 NGC 上下载这些预训练 ASR 模型,在 NeMo 中进行进一步的微调或推理应用。

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业界一些最新的 ASR 模型,NeMo 中都提供了支持,例如常见的 Conformer 和最新的 Fastconformer、Squeezeformer 等模型结构,在 NeMo 中都有现成的模型配置和相应的预训练 checkpoint 供下载使用。

在解码器和损失函数方面,NeMo 实现了常见的算法,包括 CTC、RNNT、Transduser 等,还包括 CTC 和 RNN transducer 混合的损失计算。此外,针对传统的 CTC,NeMo 提出了多种变种实现方式,其中一些更适用于流式语音识别,能够提高识别精度和流式识别效果。

对于英伟达最新的 ASR 研究成果,NeMo 也提供了支持。这里介绍两个最新的研究成果。

首先是 Multi-blank Transducer 算法,相对于传统的 Transducer 算法,引入了一个能够代表多个 blank 的新符号,通过这个符号可以表示语音中多个帧的空白帧。这种表示方式可以显著提升推理时的计算速度,并可在多个测试集上提高识别精度。

另一个是 Token and Duration Transducers 算法,它是针对传统的 RNN transducer 的一种改进方法,可以同时预测每一帧的 token 和 duration。这种方式,通过额外的 duration 信息,可以提升 transducer 解码的速度,并提供更准确的识别精度。

对于这两项新的英伟达在 ASR 方面的研究工作感兴趣的同学,可以详细阅读这两篇工作,相应的代码实现也可以在 NeMo 中找到。欢迎大家在 NeMo 中尝试这两个来自英伟达的最新 ASR 的研究成果。

NeMo 中还提供了一些 ASR 训练过程中可能用到的工具,其中值得一提的一个工具是 Speech Data Explorer。

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Speech Data Explorer 的主要作用是方便用户对其语音训练数据进行分析和理解。可以对整个数据集的文本信息进行统计,生成音频频谱的直方图。并且可以对其音频数据集进行详细分析,包括观察其视图形状、频谱信息,并带有一个音频播放器,用户可以通过该音频播放器聆听该音频的实际声音。同时,还可以对训练结果进行分析。使用 NeMo 进行模型训练时,在训练过程中可能会生成一些测试结果文件。这些结果文件也可以通过 Speech Data Explorer 导入,使用户能够方便地对模型训练过程中的结果进行分析,包括计算识别错误率,显示识别结果等。

2. 对 TTS 任务的支持

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通常,TTS 模型的训练涉及多个模块,如上图右侧图所示,其中包括文本归一化模块、G2P 模块(将文本转换为发音单元或音素)以及频谱生成和波形生成模块。

NeMo 对 TTS 整个训练 pipeline 的各个模块都提供了良好的支持:

  • 模型:NeMo 支持业界常见的频谱生成模型,如 FastPitch、RAD-TTS 模型和 Tacotron2 模型。
  • 声码器:NeMo 支持 Hifi-GAIN 模型、UnivNet 模型和 WaveGlow 模型。
  • 开源模型:在 NeMo 中还有一些由其他开发者贡献的开源模型实现,其中包括端到端模型 VITS,它结合了频谱生成和声码器两种模型的共同训练,以实现更好的音频生成效果。
  • 预训练模型:NeMo 还在英伟达的 NGC 上为用户提前准备了一些预训练的 checkpoint,用户可以直接在 NeMo 中加载并用于推理或进一步调优。

三、NeMo 对 NLP 和 LLM 的支持

NeMo 支持多种 NLP 训练任务和 LLM 训练。尤其是大模型训练相关的功能在今年有了很大的改进。

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支持的 NLP 任务包括:机器翻译、标点模型、标记分类,以及意图和槽位识别等。

支持大模型训练:引入了高效的模型并行方法、分布式优化实现、混合精度等特性,以提高在 GPU 上训练大模型的效率,以及支持微调功能。

1. 3D 模型并行训练

为了高效训练大模型,我们提供了一种 3D 模型并行的方法。

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所谓的 3D 指的是三个不同维度的并行:Tensor Parallelism、Pipeline Parallelism 和 Sequence Parallelism。通过这些不同的模型并行方式,可以在多个 GPU 上加载大型模型,实现更大规模的 LLM 训练。通过这种高效且特殊优化的实现,即使在使用成百上千的 GPU 进行大型模型训练时,NeMo 也能保持高效的训练效率。

在使用 NeMo 进行大型模型训练时,训练效率能够实现近似于线性的并行效率提升。

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在进行大型模型训练时,训练所需的时间与使用的 GPU 数量成反比。无论是训练较小的 5B 模型还是最大的 175B 模型,其在成百个 GPU 上的模型并行效率都非常高,训练时间基本上与使用的 GPU 数量成反比。也就是说,当 GPU 数量翻倍时,NeMo 可以确保达到训练时间减半的效果。这展示了 NeMo 在针对大型模型训练方面的高效算法和实现。

2. NeMo 中的预训练大模型

在 NeMo 中,提供了预训练的大模型,使用户能够在一些场景中直接在这些预训练好的大模型的 checkpoint 上进行进一步地使用或微调等工作。

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目前,在 NeMo 中,开源了一系列不同阶段训练手段产生的 8B 大小的大模型,包括 Nemotron 8B 不同版本的模型。这些版本包括从预训练而来的基础模型,经过指令微调的 SFT 模型,以及经过强化学习对齐人类偏好的版本。此外,还有通过我们英伟达提出的 SteerLM 对齐方法对齐的版本。我们还提供了 QA 版本的模型,以进行额外的优化。

这一系列 8B 的 checkpoint 都是在包含大约 3.5T token 的大规模数据上训练得到的,训练数据涵盖了约 53 种人类语言和约 37 种编程语言。这些 8B 的模型都可以从英伟达的 NGC 网站或 HuggingFace 上下载获取。

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NeMo 中还提供了一个名为"Llama2-70B-SteerLM-Chat"的开源模型。这个模型基于开源的 Llama2-70B 模型,在其基础上使用了英伟达提出的 SteerLM 的对齐方式,进行了基于人类反馈的进一步微调。

通过 SteerLM 的对齐微调,我们发现相对于原始的 Llama2-70B CHAT 模型,它在 MT-Bench Leaderboard 上取得了更高的分数,表现更好。这个模型也已经开源,可以在 HuggingFace 上找到,您可以从 HuggingFace 下载并加载到 NeMo 中使用,或者直接在英伟达的 AI Playground 网站上在线试用。

关于 SteerLM 对齐算法的详细信息,可以参考相应的论文。SteerLM 是一种比强化学习更简单且更易用的对齐方法。

3. NeMo 中的微调方法

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在 NeMo 中还提供了许多用于大型模型微调的方法。目前在业界,大型模型微调的方法可以从简单到复杂大致分为四类:

  • 最简单的是直接进行 few-shot 或系统消息的 Prompt Engineering。
  • 稍微进一步的是 Prompt Tuning 或 PTuning 的方法,它们会对 Prompt 进行额外的学习。
  • 更复杂一些的是 Parameter Efficient Fine-Tuning 的方法,即只对模型新增的一小部分额外权重进行微调,包括各种 Adapters 方法或 LoRA 都属于这种微调。
  • 更进一步的是,为了取得更好的效果,对整个模型进行全参数微调,包括 SFT、强化学习等。

这些从简单到复杂的大型模型微调方法,目前在 NeMo 中都有很好的支持,可以在NeMo 中加载开源的 Pre-trained checkpoint,并根据具体场景进行进一步的微调。

4. NeMo Aligner

前面提到的是一些比较简单的微调方法,可以直接在 NeMo 中完成,但对于一些较为复杂的大模型微调方法,在 NeMo 中提供了额外的支持,并整合到了 NeMo Aligner 中。

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在 NeMo Aligner 中,实现了包括强化学习等较为复杂的全参数模型微调方法。通过 NeMo Aligner,我们设计了高效但稍微复杂的训练模式,该训练模式能够确保在成百甚至上千个 GPU 上实现相对高效的微调计算效率。结合我们在预训练时尝试过的一些模型并行方法,包括 tensor 并行或 pipeline 并行等,通过 NeMo Aligner,我们提供了对这些方法的良好支持。

目前,NeMo Aligner 仍处于早期版本,其中的微调功能将不断增加。您可以专门前往 NeMo Aligner 的 GitHub 仓库,尝试使用这些更高级或更复杂的大模型微调方法。

5. 端到端的大模型开发 - NeMo Framework

刚才提到的无论是 NeMo 还是 NeMo Aligner,都是专注于大模型训练的功能支持。如果我们考虑的更多,整个训练的流程实际上还包括一些前后处理的步骤,包括数据处理、模型推理监控等等。NVIDIA 提供了相应的工具,助力端到端的大模型开发。这些功能当前都集成在 NeMo Framework 框架中。

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NeMo Framework 不仅包含模型训练,还包括预训练时的数据处理、训练后的推理加速以及在部署时监控模型输出等等。相较于 NeMo,NeMo Framework 提供了一个更加全面、更加完整的大模型开发全流程的支持。您可以访问 NeMo Framework 的网站申请试用。除了对大模型的支持之外,NeMo Framework 还包含对一些流行的多模态模型的支持,包括 Stable Diffusion、Vision Transformer 等等。当前,对于多模态的支持仍处于早期访问阶段。

四、总结

简要总结一下 NVIDIA 的 NeMo 框架。

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NVIDIA NeMo 是一个基于 PyTorch 的开源框架,专注于语音人工智能和大型模型的训练。NeMo 框架提供了多项功能,方便用户快速构建、训练以及进行对话式人工智能模型的微调。在 NeMo 中,为自动语音识别(ASR)和文本到语音合成(TTS)提供了业界流行的多个模型和相应的算法支持。此外,还提供了许多预训练的 checkpoint,方便用户直接下载和使用。

NeMo 框架专注于支持大模型的大规模训练。通过 NeMo Megatron,确保即使在数百甚至上千个 GPU 上,大模型的训练过程仍然能够高效进行。此外,NVIDIA 还开源了一系列大小为 8B 的大模型。同时,针对开源的 Llama2-70B 模型,提供了一个额外的对齐版本,用户可以在 NVIDIA GPU Cloud(NGC)或 HuggingFace 上下载并尝试使用。另外,还提供了 NeMo Aligner 工具包,和端到端大模型训练框架 NeMo Framework。

以上就是本次分享的内容,谢谢大家。

五、问答环节

Q1:Device 和 Epoch 如何设置大小更合适?

A1:Device 主要是在训练时设置所使用的 GPU 数量。通常情况下,我们希望充分利用所有可用的 GPU,以加快训练进程。而 Epoch 的选择可能更多地取决于数据集的大小和模型的规模。通常,我们会设置一个初始较大的 Epoch 值,然后在训练过程中通过监控训练损失或验证精度来进行调整。当模型训练趋于收敛时,可以提前结束训练。

Q2:安装使用 NeMo 的方式都有哪些?

A2:NeMo 目前是在 GitHub 上以开源形式提供的,因此可以直接在 GitHub 上下载源代码并进行使用。此外,我们还提供了一个 Python 包,可以通过运行 pip install NeMo 来直接安装 NeMo 包。另外,英伟达还提供了一些预先配置好的 Docker 镜像,可以在 NGC 上直接下载这些 NeMo 的 Docker 镜像,这样使用起来也更加方便。

Q3:对电脑的配置要求是多少

A3:因为 NeMo 主要是基于 Pytorch 和 Pytorch Lightning 底层的这个框架去上层进行上层封装的,所以在一般的英伟达的 GPU 上都是可以去支持的。并没有其他的过多要求。

Q4:ASR 和 TTS 框架都能用新的数据微调,那模型框架能修改吗?

A4:不管是 ASR 还是 TTS,您都可以使用英伟达提供的一些预训练模型,然后在您的新数据上进行微调。此外,如果您希望进行模型框架的更改,也是支持的,不过这个过程可能会稍微复杂一些。您可能需要在代码层面手动修改模型的结构,以实现对模型框架的修改。

Q5:NeMo 目前是否适用所有的语言类 NLP 类模型,覆盖的百分比大概多少?

A5:百分比可能不太容易精确计算,但是 NeMo 框架中支持行业内一些主要的云端模型。在语音领域,包括各种 Conformer 模型以及不同的损失函数如 CTC 和 transducer 等,都得到了支持。对于自然语言处理(NLP),NeMo 框架在传统的 NLP 模型上也提供了良好的支持,包括语音翻译、BERT、Transformer等。

Q6:LLM 模型训练有 baseline 实验的 pipeline 吗?

A6:可以参阅 NeMo Framework,在那里面有一个比较完整的针对大模型的baseline 的 pipeline,从数据的处理一直到后续的训练,以及它达到的 loss 情况,还有训练效率的情况等等,在 NeMo Framework 中都可以获取到。

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