NVIDIA NeMo-Skills：重塑LLM开发流程，加速能力跃迁

NVIDIA发布NeMo-Skills，旨在简化和加速大型语言模型（LLM）的开发流程。该库通过提供高级抽象，实现了不同框架的无缝集成，使得数据生成、模型训练（SFT或RL）及评估等复杂环节能够以统一、可互换的方式协同工作。

NeMo-Skills能够将本地原型开发平滑过渡到在Slurm集群上执行大规模作业。其核心价值在于解决了LLM开发中多库依赖、环境配置复杂以及流程割裂的技术痛点。通过封装和自动化，用户得以专注于模型能力的提升，而非繁琐的基础设施搭建。例如，在AIMO2 Kaggle竞赛中，NVIDIA团队利用NeMo-Skills优化了Qwen2.5 14B Instruct模型的数学推理能力，显著提升了评估指标。

该工具链支持从Hugging Face模型到TensorRT-LLM的转换，高效执行大规模合成数据生成（SDG），并能将数据与模型转换为NeMo格式以进行训练。其最终目标是赋能开发者，无论是在本地工作站进行快速迭代，还是在分布式计算环境中部署大规模训练任务，都能实现高效、灵活的LLM能力增强。

How to Streamline Complex LLM Workflows Using NVIDIA NeMo-Skills | NVIDIA Technical Blog

A typical recipe for improving LLMs involves multiple stages: synthetic data generation (SDG), model training through supervised fine-tuning (SFT) or reinforcement learning (RL), and model evaluation.

NVIDIA Technical BlogIgor Gitman