NVIDIA大语言模型落地的全流程解析

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导读   本文将分享 NVIDIA 在大语言模型领域的解决方案。 包括三部分内容： 1.  第一部分是关于 NeMo Framework。NeMo Framework 是 NVIDIA 大语言模型的全栈解决方案，它通过不同组件完成生成式 AI 各个环节的任务，包括数据预处理、分布式训练、模型微调、模型推理加速及部署（TensorRT-LLM及Triton）、检索增强生成（RAG）、护栏技术(Guardrails)等等。 2.  第二部分是关于 TensorRT-LLM。TensorRT 从 2016 年推出以来，一直在不断发展。随着进入 AI 2.0 大语言模型时代，NVIDIA 隆重推出了 TensorRT-LLM。在 TensorRT 的基础上，TensorRT-LLM 对 LLM 部分进行了相应的封装和增强。一个令人振奋的消息是，TensorRT-LLM 是开源的，采用 Apache-2.0 开源协议，对用户非常友好。 3.   第三部分是关于 RAG（Retrieval Augmented Generation），即检索增强生成。在使用大语言模型时，存在一个问题，即模型 ………………………………