এনভিআইডিএ নিমো ফ্রেমওয়ার্ক

স্পেসিফিকেশন

• পণ্যের নাম: NVIDIA NeMo ফ্রেমওয়ার্ক
• প্রভাবিত প্ল্যাটফর্ম: উইন্ডোজ, লিনাক্স, ম্যাকওএস
• প্রভাবিত সংস্করণ: ২৪ এর আগের সকল সংস্করণ
• নিরাপত্তা ঝুঁকি: CVE-2025-23360
• ঝুঁকি মূল্যায়নের বেস স্কোর: ৭.১ (সিভিএসএস ভার্সন ৩.১)

পণ্য ব্যবহারের নির্দেশাবলী

নিরাপত্তা আপডেট ইনস্টলেশন:
আপনার সিস্টেমকে সুরক্ষিত রাখতে, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

1. GitHub-এর NeMo-Framework-Launcher Releases পৃষ্ঠা থেকে সর্বশেষ সংস্করণটি ডাউনলোড করুন।
2. আরও তথ্যের জন্য NVIDIA পণ্য সুরক্ষায় যান।

নিরাপত্তা আপডেটের বিবরণ:
নিরাপত্তা আপডেটটি NVIDIA NeMo ফ্রেমওয়ার্কের একটি দুর্বলতা মোকাবেলা করে যা কোড কার্যকর করতে পারে এবং ডেটা ক্ষতির কারণ হতে পারে।ampering।

সফটওয়্যার আপগ্রেড:
যদি আপনি আগের ব্রাঞ্চ রিলিজ ব্যবহার করেন, তাহলে নিরাপত্তা সমস্যা সমাধানের জন্য সর্বশেষ ব্রাঞ্চ রিলিজে আপগ্রেড করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।

ওভারview

NVIDIA NeMo ফ্রেমওয়ার্ক হল একটি স্কেলেবল এবং ক্লাউড-নেটিভ জেনারেটিভ AI ফ্রেমওয়ার্ক যা গবেষক এবং ডেভেলপারদের জন্য তৈরি করা হয়েছে যা বড় ভাষার মডেল, মাল্টিমোডাল, এবং Speech AI সম্পর্কে (যেমন স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং টেক্সট-টু-স্পিচ)। এটি ব্যবহারকারীদের বিদ্যমান কোড এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল চেকপয়েন্টগুলিকে কাজে লাগিয়ে দক্ষতার সাথে নতুন জেনারেটিভ এআই মডেল তৈরি, কাস্টমাইজ এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে।

সেটআপ নির্দেশাবলী: নিমো ফ্রেমওয়ার্ক ইনস্টল করুন

বৃহৎ ভাষা মডেল এবং বহুমুখী মডেল
নিমো ফ্রেমওয়ার্ক লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এবং মাল্টিমোডাল মডেল (এমএম) তৈরির জন্য এন্ড-টু-এন্ড সহায়তা প্রদান করে। এটি প্রাঙ্গনে, ডেটা-সেন্টারে, অথবা আপনার পছন্দের ক্লাউড প্রদানকারীর সাথে ব্যবহারের নমনীয়তা প্রদান করে। এটি এসএলইউআরএম বা কুবারনেটস সক্ষম পরিবেশেও কার্যকরকরণ সমর্থন করে।

ডেটা কিউরেশন
নিমো কিউরেটর [1] একটি পাইথন লাইব্রেরি যা ডেটা মাইনিং এবং সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশনের জন্য মডিউলগুলির একটি স্যুট অন্তর্ভুক্ত করে। এগুলি স্কেলেবল এবং GPU-এর জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, যা LLM-গুলিকে প্রশিক্ষণ বা সূক্ষ্ম-টিউন করার জন্য প্রাকৃতিক ভাষার ডেটা কিউরেট করার জন্য আদর্শ করে তোলে। NeMo কিউরেটরের সাহায্যে, আপনি ব্যাপক কাঁচামাল থেকে দক্ষতার সাথে উচ্চ-মানের টেক্সট বের করতে পারেন web তথ্য সূত্র।

প্রশিক্ষণ এবং কাস্টমাইজেশন

নিমো ফ্রেমওয়ার্ক দক্ষ প্রশিক্ষণ এবং কাস্টমাইজেশনের জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে এলএলএম এবং মাল্টিমোডাল মডেল। এতে কম্পিউট ক্লাস্টার সেটআপ, ডেটা ডাউনলোডিং এবং মডেল হাইপারপ্যারামিটারের জন্য ডিফল্ট কনফিগারেশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা নতুন ডেটাসেট এবং মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণের জন্য সামঞ্জস্য করা যেতে পারে। প্রাক-প্রশিক্ষণের পাশাপাশি, NeMo তত্ত্বাবধানে থাকা ফাইন-টিউনিং (SFT) এবং প্যারামিটার এফিশিয়েন্ট ফাইন-টিউনিং (PEFT) কৌশল যেমন LoRA, Ptuning এবং আরও অনেক কিছু সমর্থন করে।

NeMo-তে প্রশিক্ষণ চালু করার জন্য দুটি বিকল্প রয়েছে - NeMo 2.0 API ইন্টারফেস ব্যবহার করে অথবা NeMo Run ব্যবহার করে।

• নিমো রানের সাথে (প্রস্তাবিত): NeMo Run বিভিন্ন কম্পিউট পরিবেশে পরীক্ষা-নিরীক্ষার কনফিগারেশন, সম্পাদন এবং ব্যবস্থাপনাকে সহজতর করার জন্য একটি ইন্টারফেস প্রদান করে। এর মধ্যে রয়েছে আপনার ওয়ার্কস্টেশনে স্থানীয়ভাবে বা বড় ক্লাস্টারগুলিতে কাজ চালু করা - SLURM সক্ষম বা ক্লাউড পরিবেশে Kubernetes উভয় ক্ষেত্রেই।
  • নিমো রানের সাথে প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং PEFT কুইকস্টার্ট
• NeMo 2.0 API ব্যবহার করে: এই পদ্ধতিটি ছোট মডেলগুলির সাথে জড়িত একটি সহজ সেটআপের সাথে ভাল কাজ করে, অথবা যদি আপনি নিজের কাস্টম ডেটালোডার লিখতে, লুপ প্রশিক্ষণ দিতে, অথবা মডেল স্তর পরিবর্তন করতে আগ্রহী হন। এটি আপনাকে কনফিগারেশনের উপর আরও নমনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণ দেয় এবং প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে কনফিগারেশনগুলি প্রসারিত এবং কাস্টমাইজ করা সহজ করে তোলে।
  • ট্রাNeMo 2.0 API দিয়ে Quickstart চালু করা হচ্ছে
  • NeMo 1.0 থেকে NeMo 2.0 API-তে স্থানান্তরিত হচ্ছে

প্রান্তিককরণ

• নিমো-অ্যালাইনার [1] দক্ষ মডেল অ্যালাইনমেন্টের জন্য একটি স্কেলেবল টুলকিট। এই টুলকিটটিতে অত্যাধুনিক মডেল অ্যালাইনমেন্ট অ্যালগরিদম যেমন SteerLM, DPO, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ফ্রম হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF) এবং আরও অনেক কিছুর জন্য সমর্থন রয়েছে। এই অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহারকারীদের ভাষা মডেলগুলিকে আরও নিরাপদ, ক্ষতিকারক এবং সহায়ক করে তুলতে সারিবদ্ধ করতে সক্ষম করে।
• সমস্ত NeMo-Aligner চেকপয়েন্ট NeMo ইকোসিস্টেমের সাথে ক্রস-সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা আরও কাস্টমাইজেশন এবং ইনফারেন্স স্থাপনের সুযোগ করে দেয়।

একটি ছোট GPT-2B মডেলে RLHF-এর তিনটি পর্যায়ের ধাপে ধাপে কর্মপ্রবাহ:

• এসএফটি প্রশিক্ষণ
• পুরষ্কার মডেল প্রশিক্ষণ
• পিপিও প্রশিক্ষণ

এছাড়াও, আমরা বিভিন্ন অন্যান্য অভিনব সারিবদ্ধকরণ পদ্ধতির জন্য সমর্থন প্রদর্শন করি:

• ডিপিও: RLHF এর তুলনায় একটি হালকা অ্যালাইনমেন্ট অ্যালগরিদম, যার লস ফাংশন সহজ।
• স্ব-খেলা ফাইন-টিউনিং (স্পিন)
• স্টিয়ারএলএম: কন্ডিশনড-এসএফটি-ভিত্তিক একটি কৌশল, যার আউটপুট স্টিয়ারেবল।

আরও তথ্যের জন্য ডকুমেন্টেশনটি দেখুন: সারিবদ্ধকরণ ডকুমেন্টেশন

মাল্টিমোডাল মডেল

• NeMo ফ্রেমওয়ার্ক বিভিন্ন বিভাগে অত্যাধুনিক মাল্টিমোডাল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের জন্য অপ্টিমাইজড সফ্টওয়্যার সরবরাহ করে: মাল্টিমোডাল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ ফাউন্ডেশন, টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল এবং নিউরাল রেডিয়েন্স ফিল্ড (NeRF) ব্যবহার করে 2D জেনারেশনের বাইরে।
• প্রতিটি বিভাগ নির্দিষ্ট চাহিদা এবং ক্ষেত্রের অগ্রগতি পূরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, টেক্সট, ছবি এবং 3D মডেল সহ বিস্তৃত ডেটা টাইপ পরিচালনা করার জন্য অত্যাধুনিক মডেলগুলি ব্যবহার করে।

স্থাপনা এবং অনুমান
নিমো ফ্রেমওয়ার্ক এলএলএম অনুমানের জন্য বিভিন্ন পথ প্রদান করে, বিভিন্ন স্থাপনার পরিস্থিতি এবং কর্মক্ষমতার চাহিদা পূরণ করে।

NVIDIA NIM এর সাথে স্থাপন করুন

• নিমো ফ্রেমওয়ার্ক NVIDIA NIM-এর মাধ্যমে এন্টারপ্রাইজ-স্তরের মডেল স্থাপনার সরঞ্জামগুলির সাথে নির্বিঘ্নে সংহত হয়। এই ইন্টিগ্রেশনটি NVIDIA TensorRT-LLM দ্বারা চালিত, যা অপ্টিমাইজড এবং স্কেলেবল ইনফারেন্স নিশ্চিত করে।
• NIM সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, NVIDIA দেখুন webসাইট

TensorRT-LLM অথবা vLLM দিয়ে স্থাপন করুন

• NeMo ফ্রেমওয়ার্ক দুটি ইনফারেন্স অপ্টিমাইজড লাইব্রেরি, TensorRT-LLM এবং vLLM-এ মডেল রপ্তানি করার জন্য স্ক্রিপ্ট এবং API অফার করে এবং NVIDIA Triton ইনফারেন্স সার্ভারের সাথে রপ্তানি করা মডেল স্থাপন করে।
• অপ্টিমাইজড পারফরম্যান্সের প্রয়োজন এমন পরিস্থিতিতে, NeMo মডেলগুলি TensorRT-LLM ব্যবহার করতে পারে, যা NVIDIA GPU-তে LLM ইনফারেন্স ত্বরান্বিত এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি বিশেষ লাইব্রেরি। এই প্রক্রিয়ায় nemo.export মডিউল ব্যবহার করে NeMo মডেলগুলিকে TensorRT-LLM-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ একটি ফর্ম্যাটে রূপান্তর করা জড়িত।
  • এলএলএম স্থাপন শেষview
  • NIM-এর সাথে NeMo লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল স্থাপন করুন
  • TensorRT-LLM এর সাথে NeMo লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল স্থাপন করুন
  • vLLM এর সাথে NeMo লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল স্থাপন করুন

সমর্থিত মডেল

বড় ভাষার মডেল

বড় ভাষার মডেল

বড় ভাষার মডেল	প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং এসএফটি	পিইএফটি	প্রান্তিককরণ	FP8 প্রশিক্ষণ অভিসৃতি	টিআরটি/টিআরটিএলএলএম	আলিঙ্গন মুখ থেকে & থেকে রূপান্তর করুন	মূল্যায়ন
লামা৩ ৮বি/৭০বি, লামা৩.১ ৪০৫বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (আংশিকভাবে যাচাই করা হয়েছে)	হ্যাঁ	উভয়	হ্যাঁ
মিক্সট্রাল ৮x৭বি/৮x২২বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	হ্যাঁ	উভয়	হ্যাঁ
নেমোট্রন ৩ ৮বি	হ্যাঁ	x	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	x	উভয়	হ্যাঁ
নেমোট্রন ৩ ৮বি	হ্যাঁ	x	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	x	উভয়	হ্যাঁ
বাইচুয়ান২ ৭বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	x	উভয়	হ্যাঁ
চ্যাটজিএলএম৩ ৬বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	x	উভয়	হ্যাঁ
জেমা ২বি/৭বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	হ্যাঁ	উভয়	হ্যাঁ
জেমা২ ২বি/৯বি/২৭বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	x	উভয়	হ্যাঁ
Mamba2 130M/370M/780M/1.3B/2.7B/8B/ Hybrid-8B	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	x	x	হ্যাঁ
Phi3 মিনি 4k	x	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	x	x	x
Qwen2 0.5B/1.5B/7B/72B	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	হ্যাঁ	উভয়	হ্যাঁ
স্টারকোডার ১৫বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	হ্যাঁ	উভয়	হ্যাঁ
স্টারকোডার২ ৩বি/৭বি/১৫বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	হ্যাঁ	উভয়	হ্যাঁ
বার্ট ১১০ এম/৩৪০ এম	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	হ্যাঁ (যাচাই করা হয়নি)	x	উভয়	x
টি৫ ২২০এম/৩বি/১১বি	হ্যাঁ	হ্যাঁ	x	x	x	x	x

 

দৃষ্টি ভাষার মডেল

 

এম্বেডিং মডেল

 

ওয়ার্ল্ড ফাউন্ডেশন মডেল

দ্রষ্টব্য
NeMo ডিফিউশন এবং অটোরিগ্রেসিভ আর্কিটেকচার উভয়ের জন্য প্রাক-প্রশিক্ষণ সমর্থন করে। text2world ভিত্তি মডেল।

Speech AI সম্পর্কে

কথোপকথনমূলক এআই মডেল তৈরি করা একটি জটিল প্রক্রিয়া যার মধ্যে নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলির মধ্যে মডেলগুলি সংজ্ঞায়িত করা, নির্মাণ করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। এই প্রক্রিয়াটিতে সাধারণত উচ্চ স্তরের নির্ভুলতা অর্জনের জন্য বেশ কয়েকটি পুনরাবৃত্তির প্রয়োজন হয়। উচ্চ নির্ভুলতা অর্জন, বিভিন্ন কাজ এবং ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটার সূক্ষ্ম-টিউনিং, প্রশিক্ষণের কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করা এবং অনুমান স্থাপনের জন্য মডেল প্রস্তুত করার জন্য প্রায়শই একাধিক পুনরাবৃত্তি জড়িত থাকে।

NeMo ফ্রেমওয়ার্ক স্পিচ এআই মডেলগুলির প্রশিক্ষণ এবং কাস্টমাইজেশনের জন্য সহায়তা প্রদান করে। এর মধ্যে রয়েছে অটোমেটিক স্পিচ রিকগনিশন (ASR) এবং টেক্সট-টু-স্পিচ (TTS) সংশ্লেষণের মতো কাজ। এটি NVIDIA রিভার সাথে এন্টারপ্রাইজ-স্তরের উৎপাদন স্থাপনার জন্য একটি মসৃণ রূপান্তর প্রদান করে। ডেভেলপার এবং গবেষকদের সহায়তা করার জন্য, NeMo ফ্রেমওয়ার্কে অত্যাধুনিক প্রাক-প্রশিক্ষিত চেকপয়েন্ট, পুনরুৎপাদনযোগ্য স্পিচ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য সরঞ্জাম এবং স্পিচ ডেটাসেটের ইন্টারেক্টিভ অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। স্পিচ এআই-এর জন্য NeMo ফ্রেমওয়ার্কের উপাদানগুলি নিম্নরূপ:

প্রশিক্ষণ এবং কাস্টমাইজেশন
নিমো ফ্রেমওয়ার্কে স্পিচ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং কাস্টমাইজ করার জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু রয়েছে (এএসআর, বক্তৃতা শ্রেণীবিভাগ, স্পিকার স্বীকৃতি, স্পিকার ডায়ারাইজেশন, এবং টিটিএস) পুনরুৎপাদনযোগ্য পদ্ধতিতে।

SOTA প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল

• নিমো ফ্রেমওয়ার্ক অত্যাধুনিক রেসিপি এবং বেশ কয়েকটির পূর্ব-প্রশিক্ষিত চেকপয়েন্ট প্রদান করে এএসআর এবং টিটিএস মডেল, সেইসাথে কীভাবে লোড করতে হয় তার নির্দেশাবলী।
• বক্তৃতা সরঞ্জাম
• নিমো ফ্রেমওয়ার্ক ASR এবং TTS মডেল তৈরির জন্য উপযোগী কিছু সরঞ্জাম সরবরাহ করে, যার মধ্যে রয়েছে:
  • নিমো ফোর্সড অ্যালাইনার (এনএফএ) টোকেন-, শব্দ- এবং সেগমেন্ট-স্তরের টাইমস্ট তৈরির জন্যampNeMo-এর CTC-ভিত্তিক স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন মডেল ব্যবহার করে অডিওতে বক্তৃতার সারাংশ।
  • স্পিচ ডেটা প্রসেসর (SDP), স্পিচ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ সহজ করার জন্য একটি টুলকিট। এটি আপনাকে একটি কনফিগারেশনে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ক্রিয়াকলাপ উপস্থাপন করতে দেয় file, বয়লারপ্লেট কোড কমানো এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং ভাগাভাগিযোগ্যতার অনুমতি দেওয়া।
  • স্পিচ ডেটা এক্সপ্লোরার (SDE), একটি ড্যাশ-ভিত্তিক web স্পিচ ডেটাসেটের ইন্টারেক্টিভ অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য অ্যাপ্লিকেশন।
  • ডেটাসেট তৈরির টুল যা দীর্ঘ অডিও সারিবদ্ধ করার কার্যকারিতা প্রদান করে fileসংশ্লিষ্ট ট্রান্সক্রিপ্টগুলির সাথে গুলি পরীক্ষা করুন এবং সেগুলিকে ছোট ছোট টুকরোতে ভাগ করুন যা স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন (ASR) মডেল প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত।
  • তুলনা টুল শব্দের নির্ভুলতা এবং উচ্চারণ স্তরে বিভিন্ন ASR মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী তুলনা করার জন্য ASR মডেলগুলির জন্য।
  • ASR মূল্যায়নকারী ASR মডেলের কর্মক্ষমতা এবং ভয়েস অ্যাক্টিভিটি ডিটেকশনের মতো অন্যান্য বৈশিষ্ট্য মূল্যায়নের জন্য।
  • টেক্সট নরমালাইজেশন টুল লিখিত ফর্ম থেকে কথ্য ফর্মে টেক্সট রূপান্তরের জন্য এবং বিপরীতভাবে (যেমন "৩১তম" বনাম "একত্রিশতম")।
• স্থাপনার পথ
• NeMo ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত বা কাস্টমাইজ করা NeMo মডেলগুলিকে NVIDIA Riva-এর সাথে অপ্টিমাইজ এবং স্থাপন করা যেতে পারে। রিভা পুশ-বোতাম স্থাপনের ধাপগুলি স্বয়ংক্রিয় করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা কন্টেইনার এবং হেলম চার্ট সরবরাহ করে।

অন্যান্য সম্পদ

গিটহাব রেপোস

• নিমো: নিমো ফ্রেমওয়ার্কের প্রধান সংগ্রহস্থল
• নিমো–চালান: আপনার মেশিন লার্নিং পরীক্ষাগুলি কনফিগার, চালু এবং পরিচালনা করার জন্য একটি টুল।
• নিমো-অ্যালাইনার: দক্ষ মডেল সারিবদ্ধকরণের জন্য স্কেলেবল টুলকিট
• নিমো-কিউরেটর: এলএলএম-এর জন্য স্কেলেবল ডেটা প্রি-প্রসেসিং এবং কিউরেশন টুলকিট

সাহায্য পাচ্ছি
NeMo সম্প্রদায়ের সাথে যুক্ত হোন, প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন, সহায়তা পান, অথবা বাগ রিপোর্ট করুন।

• নিমো আলোচনা
• নিমো ইস্যু

প্রোগ্রামিং ভাষা এবং কাঠামো

• পাইথন: NeMo ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহারের জন্য প্রধান ইন্টারফেস
• পাইটর্চ: NeMo ফ্রেমওয়ার্ক PyTorch এর উপরে তৈরি।

লাইসেন্স

• NeMo Github রেপো Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত।
• NeMo ফ্রেমওয়ার্ক NVIDIA AI পণ্য চুক্তির অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত। কন্টেইনারটি টেনে ব্যবহার করে, আপনি এই লাইসেন্সের শর্তাবলী মেনে নিচ্ছেন।
• NeMo ফ্রেমওয়ার্ক কন্টেইনারে Meta Llama3 কমিউনিটি লাইসেন্স চুক্তি দ্বারা নিয়ন্ত্রিত Llama উপকরণ রয়েছে।

পাদটীকা
বর্তমানে, মাল্টিমোডাল মডেলগুলির জন্য NeMo কিউরেটর এবং NeMo অ্যালাইনার সাপোর্টের কাজ চলছে এবং খুব শীঘ্রই এটি উপলব্ধ হবে।

FAQ

প্রশ্ন: আমার সিস্টেমটি দুর্বলতার দ্বারা প্রভাবিত কিনা তা আমি কীভাবে পরীক্ষা করতে পারি?
উত্তর: আপনার সিস্টেমটি প্রভাবিত হয়েছে কিনা তা আপনি ইনস্টল করা NVIDIA NeMo ফ্রেমওয়ার্কের সংস্করণ যাচাই করে পরীক্ষা করতে পারেন। যদি এটি 24 সংস্করণের নিচে হয়, তাহলে আপনার সিস্টেমটি ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে।

প্রশ্ন: CVE-2025-23360 নিরাপত্তা সমস্যাটি কে রিপোর্ট করেছে?
উত্তর: নিরাপত্তা সমস্যাটি Or Peles - JFrog Security দ্বারা রিপোর্ট করা হয়েছিল। NVIDIA তাদের অবদানের কথা স্বীকার করে।

প্রশ্ন: ভবিষ্যতের নিরাপত্তা বুলেটিন বিজ্ঞপ্তিগুলি আমি কীভাবে পেতে পারি?
A: নিরাপত্তা বুলেটিন বিজ্ঞপ্তিগুলিতে সাবস্ক্রাইব করতে এবং পণ্য সুরক্ষা আপডেট সম্পর্কে অবগত থাকতে NVIDIA পণ্য সুরক্ষা পৃষ্ঠাটি দেখুন।

দলিল/সম্পদ

এনভিআইডিএ নিমো ফ্রেমওয়ার্ক [পিডিএফ] ব্যবহারকারীর নির্দেশিকা নিমো ফ্রেমওয়ার্ক, নিমো, ফ্রেমওয়ার্ক

তথ্যসূত্র

• ব্যবহারকারীর ম্যানুয়াল