NVIDIA Riva اور NeMo اسپیچ کوئز

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. NeMo اور Riva کے درمیان بنیادی فرق کیا ہے؟
   • NeMo کلوز سورس ہے جبکہ ریوا اوپن سورس ہے۔
   • NeMo ٹریننگ اور فائن ٹیوننگ ماڈلز کے لیے ہے، جبکہ ریوا آپٹمائزڈ تعیناتی اور سرونگ کے لیے ہے۔
   • NeMo صرف ٹیکسٹ ٹو اسپیچ ہینڈل کرتا ہے اور Riva صرف شناخت ہینڈل کرتا ہے۔
   • وہ بالکل ایک ہی مصنوعات کے دو نام ہیں۔
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. ایک عام Riva TTS پائپ لائن میں، HiFi-GAN جیسے ووکوڈر کا کیا کردار ہے؟
   • یہ اسپیچ آڈیو کو متن میں تبدیل کرتا ہے۔
   • یہ پتہ لگاتا ہے کہ کون سا اسپیکر بات کر رہا ہے۔
   • یہ زبانوں کے درمیان متن کا ترجمہ کرتا ہے۔
   • یہ صوتی خصوصیات (جیسے میل سپیکٹروگرام) کو آڈیو ویوفارم میں تبدیل کرتا ہے۔
4. ریوا میں 'سٹریمنگ' ASR کیا قابل بناتا ہے؟
   • مکمل ریکارڈنگ اپ لوڈ ہونے کے بعد ہی ٹرانسکرپشن
   • بغیر کسی آڈیو پروسیسنگ کے ویڈیو سٹریمنگ
   • آڈیو آتے ہی جزوی ٹرانسکرپٹس واپس آ گئے، بہت کم تاخیر کے ساتھ
   • نیٹ ورک پر ماڈلز کو تیزی سے ڈاؤن لوڈ کرنا
5. کسٹمائزیشن NeMo اسپیچ ماڈلز کو قابل بناتا ہے کی کون سی مثال ہے؟
   • GPU فرم ویئر کو دوبارہ لکھنا
   • طبی اصطلاحات جیسے ڈومین سے متعلق مخصوص الفاظ پر ASR ماڈل کو ٹھیک کرنا
   • نیٹ ورک پرت پر آڈیو کو خفیہ کرنا
   • ویڈیو فائلوں کو کمپریس کرنا
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