एनवीडिया रीवा और निमो स्पीच क्विज़

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. निमो और रीवा के बीच प्राथमिक अंतर क्या है?
   • NeMo बंद-स्रोत है जबकि रीवा खुला-स्रोत है
   • NeMo प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग मॉडल के लिए है, जबकि रीवा अनुकूलित तैनाती और सेवा के लिए है
   • NeMo केवल टेक्स्ट-टू-स्पीच को संभालता है और रीवा केवल पहचान को संभालता है
   • वे बिल्कुल एक ही उत्पाद के दो नाम हैं
2. Which NVIDIA components does Riva documentation identify for optimized model execution and inference serving?
   • TensorRT for optimizations and Triton Inference Server for serving
   • OpenGL for language modeling and a SQL database for waveform decoding
   • Only CUDA kernels with no inference server
   • A browser rendering engine and an image-editing service
3. एक विशिष्ट रीवा टीटीएस पाइपलाइन में, HiFi-GAN जैसे वोकोडर की क्या भूमिका है?
   • यह स्पीच ऑडियो को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है
   • यह पता लगाता है कि कौन सा स्पीकर बात कर रहा है
   • यह भाषाओं के बीच पाठ का अनुवाद करता है
   • यह ध्वनिक विशेषताओं (जैसे मेल-स्पेक्ट्रोग्राम) को एक ऑडियो तरंग में परिवर्तित करता है
4. रीवा में 'स्ट्रीमिंग' एएसआर क्या सक्षम बनाता है?
   • पूरी रिकॉर्डिंग अपलोड होने के बाद ही ट्रांसक्रिप्शन
   • बिना किसी ऑडियो प्रोसेसिंग के वीडियो स्ट्रीमिंग
   • ऑडियो आते ही आंशिक प्रतिलेख बहुत कम विलंबता के साथ लौटा दिए जाते हैं
   • नेटवर्क पर तेजी से मॉडल डाउनलोड करना
5. वाक् मॉडल के लिए NeMo द्वारा सक्षम किए गए अनुकूलन का एक उदाहरण कौन सा है?
   • GPU फर्मवेयर को फिर से लिखना
   • चिकित्सा शर्तों जैसे डोमेन-विशिष्ट शब्दावली पर एएसआर मॉडल को ठीक करना
   • नेटवर्क परत पर ऑडियो एन्क्रिप्ट करना
   • वीडियो फ़ाइलों को संपीड़ित करना
6. Which service interface does Riva expose for speech requests in the documented deployment?
   • A local spreadsheet macro interface only
   • A graphics-driver rendering API only
   • A text tokenizer with no service endpoint
   • gRPC-based microservices
7. Before exporting a fine-tuned NeMo model to Riva, what compatibility check is necessary?
   • Assume every NeMo checkpoint is directly interchangeable with a Riva model
   • Check only the checkpoint's file name
   • Confirm that the architecture, export path, and software versions are supported
   • Assume an ASR model can be deployed as a vocoder without conversion
8. How should a team determine whether Riva streaming ASR meets its latency target under many simultaneous calls?
   • Measure the chosen model and hardware with representative buffering and concurrent streams
   • Treat one published single-workload number as a guarantee for every deployment
   • Measure only the time needed to download the checkpoint
   • Ignore audio-chunk settings because they cannot affect latency