Come iniziare con NVIDIA NeMo
Accelera la specializzazione, l'ottimizzazione e la governance degli agenti IA con una suite aperta di librerie e competenze degli agenti.
Il percorso dai modelli di IA alle applicazioni di IA per agenti
Strumenti e competenze per accelerare l'ottimizzazione degli agenti IA specializzati
Il ciclo di vita degli agenti IA è un processo completo per sviluppare e migliorare gli agenti IA nelle applicazioni di produzione. NeMo si integra con gli strumenti IA e i framework di agenti esistenti per ottimizzare gli agenti specializzati durante il loro ciclo di vita.
| Funzionalità | Utilizza questo strumento | Inizia |
|---|---|---|
| Crea applicazioni di IA per agenti utilizzando modelli aperti, altamente accurati e a risparmio energetico. | NVIDIA Nemotron
Utilizza modelli multimodali di ragionamento con IA avanzati con ponderazioni aperte, dati aperti e script. |
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| Crea, ottimizza e allinea modelli di IA generativa su scala con controllo e flessibilità a livello di codice. | Framework NeMo
Raccolta di librerie open source per la generazione di dati, la selezione dei dati, il pre-addestramento, il post-addestramento, l'apprendimento per rinforzo, la valutazione e il guardrailing di modelli multimodali, scalando da una singola GPU a migliaia. |
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| Prepara set di dati multimodali di grandi dimensioni per le pipeline di sviluppo dell'IA. | Nemo Curator
Esegui pulizia, filtraggio e preparazione dei dati multimodali con una libreria Python aperta e accelerata da GPU. |
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| Genera set di dati sintetici di alta qualità per addestrare, ottimizzare o valutare i modelli. | NeMo Data Designer
Progetta set di dati specifici di dominio da zero o esempi seed per eliminare i colli di bottiglia dei dati e accelerare lo sviluppo dell'IA. |
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| NeMo Anonymizer
Esegui un'anonimizzazione dei dati basata sul contesto per proteggere le PII, preservando le informazioni. |
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| Sintesi NeMo Safe
Genera versioni sicure e sintetiche dei tuoi set di dati sensibili senza mappatura uno-a-uno ai record originali. |
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| Addestra e specializza agenti con l'apprendimento per rinforzo (RL). | NeMo RL
Post-addestra e allinea i modelli su larga scala con tecniche RL avanzate. |
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| Definisci e gestisci ambienti RL scalabili per l'addestramento degli agenti. | NeMo Gym
Crea, gestisci e scala ambienti RL per generare dati di rollout di alta qualità e verificabili per l'addestramento RL necessario per la specializzazione degli agenti. |
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| Integra ed esponi API facili da usare per accelerare il fine-tuning e l'allineamento dei modelli per alimentare i flussi di lavoro basati su agenti. | Nemo Customizer
Microservizio per l'ottimizzazione e l'apprendimento per rinforzo facili e scalabili con dati di dominio proprietari. |
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| Valuta le prestazioni della pipeline di modelli e agenti. | Nemo Evaluator
Valuta le prestazioni di modelli e agenti con implementazione semplificata, supporto per i benchmark e solidità avanzata. |
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| Convalida la sicurezza di agenti e modelli prima del lancio. | NeMo Auditor
Esegui attività di red teaming e scansiona le vulnerabilità per il rafforzamento degli agenti e degli LLM prima della distribuzione. |
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| Assicurati che le risposte del tuo agente siano sicure e pertinenti. | NeMo Guardrails
Un livello di orchestrazione programmabile per garantire sicurezza, protezione e pertinenza dell'argomento al runtime. |
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| Distribuisci il modello per l'inferenza ad alte prestazioni. | NVIDIA NIM
Microservizi containerizzati per la distribuzione sicura e affidabile di modelli IA ovunque. |
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| Ottimizza gli harness degli agenti con intercettori, telemetria e guardrail. | NeMo Relay
Connetti e osserva gli harness per agenti black-box e general-purpose nella piattaforma NeMo. |
| Features | Use This Tool | Get Started |
|---|---|---|
| Build agentic AI applications using open, highly accurate, energy-efficient models. | <strong>NVIDIA Nemotron</strong><br> State-of-the-art open models for reasoning, RAG, speech, vision, and safety, to build enterprise-ready agentic AI applications. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://build.nvidia.com/search/models?filters=publisher%3Anvidia&q=Nemotron&ncid=no-ncid" target="_blank">Try Nemotron Models</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-nemotron-v3" target="_blank">Download Models</a></li> <li><a href="https://openrouter.ai/nvidia" target="_blank">Nemotron APIs on OpenRouter</a></li> </ul> </div> |
| Optimize model selection for quality, cost, and latency. | <strong>NeMo Switchyard</strong><br> Provides routing policies and model-selection logic for directing AI requests through existing inference infrastructure. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/gym/model-server/switchyard/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Switchyard" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> |
| Build, fine-tune, and align generative AI models at scale with code-level control and flexibility. | <strong>NeMo AutoModel</strong><br> Fine-tuning library for model customization of day-zero Hugging Face models. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/automodel/latest" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Automodel?tab=readme-ov-file#getting-started" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> |
| <strong>NeMo Megatron Bridge</strong><br> High-performance model training at scale with Megatron-core. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/megatron-bridge/latest/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge?tab=readme-ov-file#-installation" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> | |
| Prepare large multimodal datasets for AI development pipelines. | <strong>NeMo Curator</strong><br> Clean, filter, and prepare multimodal data with an open, GPU-accelerated Python library. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/curator/latest/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA/NeMo-Curator" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Curator/tree/main/.claude/skills" target="_blank">Agent Skills</a></li> </ul> </div> |
| Generate high-quality synthetic datasets for training, fine-tuning, or evaluating models. | <strong>NeMo Data Designer</strong><br> Design domain-specific datasets from scratch or seed examples to eliminate data bottlenecks and accelerate AI development. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://nvidia-nemo.github.io/DataDesigner/latest/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner/tree/main/skills/data-designer" target="_blank">Agent Skills</a></li> </ul> </div> |
| Prepare and generate high-quality training and evaluation data while protecting sensitive information. | <strong>NeMo Anonymizer</strong><br> Perform context-aware data anonymization to protect PII while preserving insights. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://nvidia-nemo.github.io/Anonymizer/latest/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Anonymizer" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Anonymizer/tree/main/skills/anonymizer" target="_blank">Agent Skills</a></li> </ul> </div> |
| <strong>NeMo Safe Synthesizer</strong><br> Generate safe, synthetic versions of your sensitive datasets with no one-to-one mapping to original records. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://nvidia-nemo.github.io/Safe-Synthesizer/latest/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Safe-Synthesizer" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Safe-Synthesizer/blob/main/.agents/README.md" target="_blank">Agent Skills</a></li> </ul> </div> | |
| Test realistic user interactions before live traffic is available. | <strong>NeMo User Sim</strong><br> Generates diverse, multi-turn user trajectories for evaluation, remediation, and targeted training. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/UserSim" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> |
| Post-train models for specialized agent tasks with reinforcement learning. | <strong>NeMo RL</strong><br> Post-train and align models at scale with advanced reinforcement learning techniques. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/rl/latest/index.html" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/nemo-rl?version=v0.6.0" target="_blank">Download Container</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/RL" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/RL/tree/main/skills" target="_blank">Agent Skills</a></li> </ul> </div> |
| <strong>NeMo Gym</strong><br> Generate high-quality, verifiable rollout data using agentic environments for evaluating and optimizing models and agents with RL post-training. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/gym/main/about/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Gym" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Gym/tree/main/.claude/skills" target="_blank">Agent Skills</a></li> </ul> </div> | |
| Turn agent execution evidence into prioritized improvements. | <strong>NeMo Relay</strong><br> Captures structured traces of model requests, tool calls, and agent interactions alongside existing harnesses. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/relay/latest/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA/NeMo-Relay" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> |
| <strong>NeMo Compass</strong><br> Analyzes stored traces and evaluation evidence to produce a prioritized improvement backlog with supporting evidence. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/labs-trace-intel" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> | |
| Close evaluation gaps in domain-specific agent workflows. | <strong>NeMo Eval Author</strong><br> Creates custom evaluation tasks, metrics, and graders grounded in an agent’s purpose, code, and traces. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/labs-eval-author" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> |
| Integrate and expose easy-to-use APIs to accelerate model fine-tuning and alignment to power agentic workflows. | <strong>NeMo Customizer</strong><br> Microservice for easy and scalable fine-tuning and reinforcement learning with proprietary domain data. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/microservices/latest/fine-tune/index.html" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/nemo-microservices/containers/customizer" target="_blank">Download Microservice</a></li> </ul> </div> |
| Evaluate the performance of your model and agent pipeline. | <strong>NeMo Evaluator</strong><br> Evaluate model and agent performance with streamlined deployment, benchmark support, and advanced harnesses. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/evaluator/latest/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Evaluator" target="_blank">Access Open Source SDK</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/Evaluator/tree/main#agentic-skills" target="_blank">Agent Skills</a></li> <li><a href="https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/nemo-microservices/containers/evaluator" target="_blank">Download Microservice</a></li> </ul> </div> |
| Validate agent and model safety before launch. | <strong>garak</strong><br> Red-team and scan vulnerabilities for hardening agents and LLMs prior to deployment. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://github.com/NVIDIA/garak" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> |
| Ensure your agent’s responses are safe and on-topic. | <strong>NeMo Guardrails</strong><br> A programmable orchestration layer for ensuring safety, security, and topical relevance at runtime. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/latest/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/collections/nvidia/nemoguard" target="_blank">Try Hugging Face Models</a></li> <li><a href="https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/nemo-microservices/containers/guardrails" target="_blank">Download Microservice</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails" target="_blank">Access Open Source Toolkit</a></li> </ul> </div> |
| Switch agent harnesses without rebuilding integrations. | <strong>NeMo Fabric</strong><br> Provides one consistent interface to configure, run, and collect normalized results from agents across supported harnesses. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo/fabric/about-nemo-fabric/overview" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA/NeMo-Fabric" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> |
| Test agent improvements and review performance and safety before production. | <strong>NeMo Helix</strong><br> Connects evaluation, experimentation, optimization, and safety checks in repeatable workflows through NeMo and third-party plugins. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nemo-helix/documentation/home/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/nemo-helix" target="_blank">Access Open Source Code</a></li> </ul> </div> |
| Deploy your model for high-performance inference. | <strong>NVIDIA NIM<sup>TM</sup></strong><br> Containerized microservices for secure and reliable deployment of AI models anywhere. | <div class="nv-text"> <ul> <li><a href="https://docs.nvidia.com/nim/" target="_blank">Documentation</a></li> <li><a href="https://build.nvidia.com/explore/discover" target="_blank">Try NIM Microservices</a></li> </ul> </div> |
FAQ
NVIDIA NeMo è una suite aperta di librerie e competenze basata sugli agenti per accelerare la specializzazione, l'ottimizzazione e la governance degli agenti IA.
NeMo si integra con gli strumenti IA e i framework di agenti esistenti per ottimizzare gli agenti specializzati in qualsiasi ambiente cloud, on-premise o ibrido.
NeMo è disponibile open source e supportato come parte di NVIDIA AI Enterprise. I dettagli su prezzi e licenze sono disponibili qui.
NeMo può essere utilizzato per personalizzare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i modelli linguistici visivi (VLM), il riconoscimento vocale automatico (ASR) e i modelli di sintesi vocale (TTS).
NVIDIA AI Enterprise include il supporto NVIDIA Business-Standard. Per ulteriori servizi e supporto disponibili, come il supporto NVIDIA Business-Critical, un account manager tecnico, formazione e servizi professionali, consulta la Guida al supporto e ai servizi NVIDIA Enterprise.
Il framework NVIDIA NeMo è un framework di IA generativa open source creato per ricercatori e sviluppatori che cercano un controllo granulare e una flessibilità a livello di codice per creare in modo efficiente modelli di IA generativa su scala. Supporta il pre-addestramento, il post-addestramento e l'apprendimento per rinforzo dei modelli di IA generativa multimodale.
I microservizi NVIDIA NeMo sono un'offerta modulare API-first pronta per le aziende progettata sul framework NeMo, per consentire agli sviluppatori di personalizzare e distribuire agenti IA su scala in modo semplice e rapido. Semplifica la messa a punto dei modelli, la valutazione, la gestione dei limiti e la generazione di dati sintetici. Si integrano perfettamente nelle piattaforme IA esistenti, consentendo alle aziende di accelerare lo sviluppo di agenti IA personalizzati e ottimizzarli continuamente attraverso i flussi di lavoro del volano di dati.
NeMo Curator è una libreria open source che migliora la precisione dei modelli di IA generativa selezionando set di dati multimodali di alta qualità. Consiste in un insieme di moduli Python espressi come API che utilizzano Dask, cuDF, cuGraph e Pytorch per scalare le attività di gestione dei dati, come il download dei dati, l'estrazione del testo, la pulizia, il filtraggio, la deduplicazione esatta/sfocata e la classificazione del testo a migliaia di core di calcolo
NeMo Data Designer è un microservizio appositamente progettato (disponibile anche come libreria aperta) per gli sviluppatori di IA che fornisce un modo programmatico per generare dati sintetici attraverso schemi configurabili e modelli di generazione basati sull'IA. È progettato per integrarsi perfettamente nel flusso di lavoro di sviluppo dell'IA.
NeMo Anonymizer è una libreria aperta che supporta l'anonimizzazione dei dati basata sul contesto all'interno del testo libero. Dopo aver rilevato entità sensibili, puoi etichettarle, modificarle, eseguire l'hash, sostituirle o riscriverle completamente.
NeMo Safe Synthesizer è una libreria aperta per la generazione di versioni sintetiche di set di dati sensibili. Crea record completamente nuovi senza una mappatura uno a uno rispetto all'originale. Sblocca informazioni sui tuoi dati, mantenendo la privacy dei dati.
NeMo Customizer è un microservizio ad alte prestazioni e scalabile che semplifica la personalizzazione e l'allineamento degli LLM per i casi d'uso specifici di dominio utilizzando tecniche avanzate di messa a punto e apprendimento per rinforzo.
NeMo Auditor sonda gli LLM offline, in batch, con una vasta gamma di attacchi automatizzati e prompt edge-case per rilevare le vulnerabilità di sicurezza e incolumità. È basato sulla libreria aperta NVIDIA Garak ed è progettato per essere collegato ai flussi di lavoro di valutazione e alle pipeline CI/CD, in modo che i team possano eseguire regolarmente audit e utilizzare i report risultanti per rafforzare i modelli e le distribuzioni nel tempo.
NeMo Evaluator fornisce un benchmarking scalabile per le applicazioni di IA generativa, tra cui LLM, pipeline RAG e agenti IA. È dotato di un SDK open source per una sperimentazione flessibile con oltre 100 benchmark, oltre a un microservizio cloud-native che automatizza i flussi di lavoro di valutazione di livello aziendale utilizzando il punteggio LLM-as-a-judge e metriche specializzate delle prestazioni.
NeMo Guardrails consente agli sviluppatori di applicare guardrail programmabili agli LLM e alle applicazioni di IA per agenti. Include una suite di modelli NVIDIA Nemotron Safety per la sicurezza dei contenuti, le PII, il rilevamento del jailbreak e il controllo degli argomenti con capacità di ragionamento avanzate e supporto multilingue e multimodale. Con NeMo Guardrails, le organizzazioni possono controllare l'accesso ai dati agentici, come rispondere e a quali strumenti e fonti di dati possono accedere per garantire controlli di sicurezza e conformità alle politiche personalizzati.
NeMo RL è una libreria open source per algoritmi di apprendimento per rinforzo avanzati e post-addestramento scalabile per ottimizzare e allineare gli agenti IA su scala aziendale.
NeMo Gym è una libreria open source per creare ambienti di addestramento con apprendimento per rinforzo (RL) per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). NeMo Gym fornisce l'infrastruttura per sviluppare ambienti, scalare la raccolta di rollout e integrarsi facilmente con il tuo framework di addestramento preferito. Aiuta a generare i dati necessari per l'addestramento RL per fornire agli agenti e ai modelli IA competenze specifiche per dominio.
NeMo Retriever è una libreria open source, con modelli Nemotron RAG, per creare pipeline scalabili per estrarre dati multimodali da documenti complessi, che offre una precisione superiore fino al 50% e un'estrazione multimodale dei PDF 15 volte più veloce.
NeMo Relay è un livello di integrazione per connettere harness di agenti black-box e general-purpose alla piattaforma NeMo. Aiuta i team a portare flussi di lavoro di agenti esistenti in NeMo in modo che possano utilizzare le capacità della piattaforma per l'ottimizzazione, la valutazione e il miglioramento continuo senza ricostruire il proprio stack di agenti da zero.
NVIDIA NIM, parte di NVIDIA AI Enterprise, è un runtime di facile utilizzo progettato per accelerare la distribuzione dell'IA generativa nelle aziende. Questo microservizio versatile supporta un ampio spettro di modelli di intelligenza artificiale, dai modelli di community open source ai modelli NVIDIA AI Foundation, oltre a quelli di IA personalizzati su misura. Creato sulle solide fondamenta dei motori di inferenza, è progettato per facilitare al massimo l'inferenza IA su larga scala, garantendo che le applicazioni IA possano essere distribuite su cloud, data center e workstation.
La generazione aumentata di recupero è una tecnica che consente agli LLM di creare risposte dalle informazioni più recenti collegandole alla base di conoscenza dell'azienda. NeMo opera con vari strumenti di terze parti e della community, tra cui Milvus, Llama Index e LangChain, per estrarre frammenti di informazioni pertinenti dal database vettoriale e fornirli all'LLM per generare risposte in linguaggio naturale. Visita la pagina Chatbot IA che usano flussi di lavoro RAG per iniziare a creare chatbot IA di qualità di produzione in grado di rispondere con precisione alle domande sui dati aziendali.
Gli NVIDIA Blueprints sono flussi di lavoro di riferimento completi basati su modelli e librerie aperti NVIDIA Nemotron. Ogni blueprint include codice di riferimento, strumenti di distribuzione, guide per la personalizzazione e un'architettura di riferimento, per accelerare la distribuzione di soluzioni di IA come agenti IA e digital twin, dal prototipo alla produzione.
NVIDIA AI Enterprise riunisce microservizi, framework e librerie per lo sviluppo dell'IA con orchestrazione avanzata delle GPU e gestione dell'infrastruttura in una suite software commerciale completamente supportata, pronta per la produzione. Distribuisci i principali strumenti open source e modelli IA con sicurezza, migliora la produttività e il time-to-value ed esegui carichi di lavoro IA su larga scala con un utilizzo ottimizzato delle risorse.