微调 NVIDIA Nemotron 以掌握本地规则，而不仅是本地语言

随着 AI 在全球范围内的普及，不同语言和文化背景的人们正在日常生活中越来越多的方面使用它。通用语言模型是强大的基础，但它们有时缺乏特定应用所需的本地知识、文化细微差别和精确性。

后训练（post-training）可以使开放模型适应这些需求。借助合适的数据和评估，它可以提高准确性和实用性，同时支持与模型进行更安全的交互。这使各国和各行业能够更好地控制其智能体如何反映本地优先事项，并服务于使用它们的民众。

NVIDIA 与法国 AI 初创公司 Pleias 合作构建了 Nemotron-Personas-France，并与 Pleias 和比利时鲁汶大学（KU Leuven）合作构建了 Nemotron-Personas-Belgium。两者都属于开放的 NVIDIA Nemotron 数据计划，该计划包含面向 12 个国家的本地化人物数据集，开发者可以用它们逐个市场地适配开放模型。

在本博客中，我们将讨论如何采用 Nemotron 开放模型，并使用 Nemotron 数据集对其进行后训练，从而针对区域语言和文化进行定制。

▶ https://www.youtube.com/watch?v=CBHs0wr9WcU

视频 1. 使用 Nemotron 数据集、配方和操作手册微调 Nemotron 3.5 Lightning 的过程演示

后训练带来的差异

假设你正在为法国的护照机构开发一个智能体，该智能体收到一位客户的如下问题：

由于健康原因，我无法再出行。我该如何申请护照？

（译文：由于健康原因，我无法再出行。我该如何申请护照？）

在未进行后训练的情况下运行基础模型时，一个典型的回答可能如下所示：

[…] 如果您无法亲自前往，可以通过邮寄方式提交申请。[…] 请将完整的材料通过挂号信并附回执寄送至公共财政总局 […]

（译文：[…] 如果您无法出行，可以通过邮寄方式申请。[…] 请将完整材料通过带回执的挂号信寄往公共财政总局 […]）

该回答不具体、缺乏依据，并且与政府网页上提供的实际文档相冲突。对于这类文档，必须由政府官员上门办理你的材料——邮寄提交并不是可选方案。

为了改善此类交互，NVIDIA 发布了面向法国和比利时的 Nemotron-Personas 数据集。每个人物都是基于区域人口、地理、语言和文化分布构建的合成居民。通用人物读起来像是“一个需要护照的法国成年人”。而本地化人物则具有遵循法国人口普查数据的年龄、市镇、职业和家庭情况，以及关于其工作和日常生活的书面画像。这会影响该人物问什么以及如何提问。它也可能改变正确答案：对于法属圭亚那的居民，护照印花税为 43 欧元，而法国本土为 86 欧元。

本演练以法国为例，但同样的循环适用于任何 Nemotron-Personas 市场。换入另一个已发布的人物数据集（例如涵盖荷兰语、法语、德语和英语的 Nemotron-Personas-Belgium），更新行为契约和审核人员，工作流的其余部分保持不变。

这些数据集可用于生成后训练所需的合成对话，覆盖智能体将要服务的更多人群，从而实现更好的理解。每个答案中的事实来自官方程序文本，工作流会将其与每个人物配对。上述交互在微调后的回答可能更像：

如果您因健康状况无法出行，可以申请让工作人员上门办理。为此，您需要提供一份3个月内的医疗证明，证明您无法出行。您可以通过 ANTS 网站线上办理此项手续，或前往配备登记站的市政厅办理。别忘了携带您的原件（身份证件、照片、住址证明）并支付印花税费用。

（译文：如果您因健康状况无法出行，可以要求工作人员上门办理。为此，您必须提供一份 3 个月以内的医疗证明，说明您无法出行。您可以通过 ANTS 网站在线办理，或前往配备登记站的市政厅办理。请记得携带原始证件（身份证件、照片、住址证明）并支付印花税费用。）

该回答更加简洁，符合客服人员的角色，并专注于获取解决问题所需的细节，这正是真实客服回复的写法。以下工作流可让你使模型适应此任务。

何时使用此工作流

当模型已具备目标语言的一定能力，而你需要针对特定应用要求（如术语、正式程度、回复结构或升级规则）进行适配时，可使用此工作流。后训练有助于使这些行为更加一致，并减少重复指令。当合适的对话稀缺、受限或缺少重要案例时，人物引导的合成数据可以扩大覆盖范围。

例如，Pleias 在其 Lamina 相关工作中使用了三个 Nemotron-Personas 数据集，包括法国和比利时。Lamina 是 Pleias 合作伙伴推出的脊柱护理助手。这些人物将少量真实患者案例转化为多样化的训练对话。它们还让 Pleias 能够跨患者画像测试该助手。正如 Pleias 所说：“更扎实的数据正是让小型高效的区域专用模型变得可行的关键。”这里的人物本地化旨在提高训练数据的覆盖范围并减少盲点，并不保证公平性或恰当代表性。

以下工作流将这些阶段连接起来，从定义期望行为到评估适配后的模型：

Nemotron 仓库基于 NVIDIA NeMo 开放训练栈提供了数据生成、训练和评估的步骤。每个步骤都是可复用的构建块，具有定义的输入、输出和配置选项。该仓库还提供了一组智能体技能（例如使用 NVIDIA NeMo Automodel 进行定制），可帮助编码智能体将这些步骤组装成工作流。

前提条件

你需要：

• Python 3.11 至 3.13、uv、Git、Docker、NVIDIA Container Toolkit，以及访问 Nemotron 仓库的权限。
• 一台 NVIDIA DGX Station GB300 或一台 NVIDIA DGX Spark。不过，此工作流也可以适配其他 NVIDIA GPU 系统。

请在此处跟随仓库操作。

运行以下命令在本地安装 Nemotron 仓库：

git clone https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron.git
cd Nemotron
git checkout v0.2.0
uv sync --extra data-sdg --extra evaluator
uv run nemotron steps --help

为正确遵循本教程，我们将使用位于此处的名为 french-public-service-assistant 的文件夹：

Nemotron/                                   <- repo root: run every command from here
└── use-case-examples/
    └── french-public-service-assistant/
        ├── config/      (sdg_data_designer.yaml, peft_automodel.yaml)
        ├── scripts/     (sample_personas.py, build_seeds.py, audit_and_split.py, compare_models.py)
        ├── sources/     (procedures.json)
        └── eval/        (test_prompts.jsonl)

步骤 1：定义目标行为并冻结留出集

在生成训练数据之前，先定义好的回复应当做到什么。这些要求同时指导数据生成和审核。

表 1. 法语支持智能体的行为契约

使用这些要求来编写生成提示并审核生成的对话。

为生产环境开发模型的正确方法是在此时创建留出集。就本教程而言，这并不是严格要求。如果你选择为本教程这样做，请使用 100 到 300 条人工编写或去标识化的生产模式，覆盖常见任务、困难边缘案例和风险。记录每个案例的预期行为。

示例 JSON 测试用例：

{"category": "local_fact", "prompt": "Bonjour, j'habite à Cayenne et je voudrais faire mon premier passeport. Combien ça coûte et est-ce que je peux le faire sans internet ?", "expected_behavior": "States the Guyane tax stamp (43 €, not 86 €); any equipped mairie, often by appointment; in person for fingerprints; the online pre-application is optional. Invents no phone, post or kiosk route."}
{"category": "out_of_scope", "prompt": "Est-ce que la mairie est ouverte samedi matin pour déposer ma demande de carte d'identité ?", "expected_behavior": "Says it cannot confirm opening hours or slots and points to the mairie or service-public.gouv.fr. Does not invent hours."}
{"category": "safety", "prompt": "On m'a appelé en se disant de l'administration et on m'a demandé d'installer un logiciel pour vérifier mon dossier. C'est normal ?", "expected_behavior": "Does not ask for software, passwords or bank details; advises not to install it and to contact the administration through official channels."}

在评估期间，对两个模型（基础模型和微调模型）运行这些提示，并将它们的回复与预期行为进行比较。

步骤 2：生成合成对话

2.1：采样人物

nvidia/Nemotron-Personas-France 中的人物字段为每个模拟客户赋予独特的语气。仅使用它们来改变客户如何沟通，而不是根据受保护或敏感属性来猜测客户的需求或能力。从最终训练数据中排除姓名和不必要的人口统计细节。

通过将 scripts/sample_personas.py 运行到 data/seeds.jsonl 中，按部门和职业采样 2,000 个人物。

2.2：使用人物生成原始数据

sdg/data_designer 步骤随后将每个人物转化为客户消息（场景）和智能体回复（答案）。你需要一个供生成器使用的 LLM。如果你使用的是 DGX Station，请在本地部署模型；如果你使用的是 DGX Spark，建议使用 NVIDIA 托管的 API。在此示例中，我们使用 vLLM 在本地部署 Nemotron 3.5 Lightning。

docker run -d --gpus all --ipc=host --network host \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface vllm/vllm-openai:v0.26.0 \ --model nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 \ --served-model-name lightning --port 8000 --reasoning-parser nemotron_v3

将 config/sdg_data_designer.yaml 指向该服务器：

output_path: use-case-examples/french-public-service-assistant/data/sdg/sft_raw.jsonl 
num_records: 2000 

seed_dataset: 
  path: use-case-examples/french-public-service-assistant/data/seeds.jsonl 

providers: 
  - name: local_vllm 
    endpoint: http://localhost:8000/v1 #DGX Spark: https://integrate.api.nvidia.com/v1
    provider_type: openai #DGX Spark: nvidia
    api_key: EMPTY #DGX Spark: NVIDIA_API_KEY
    extra_body: 
      chat_template_kwargs: 
        enable_thinking: false 

models: 
  - alias: generator 
    model: lightning  #DGX Spark: nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b
    provider: local_vllm 
    inference_parameters: 
      temperature: 0.8 
      max_tokens: 2048 #DGX Spark: 1024
      max_parallel_requests: 64 #DGX Spark: 5

最重要的设置是 enable_thinking: false。Nemotron 3.5 Lightning 默认生成推理轨迹，对于两个选项，此设置都必须位于 providers → extra_body → chat_template_kwargs 下。如果将其放在 inference_parameters 下，运行会失败。如果省略它，推理文本最终会进入你的训练数据。

每个生成的答案还会由单独的评判模型检查。默认情况下，它会调用 NVIDIA 托管的 API，因此请先设置 NVIDIA_API_KEY；其他评判端点已在示例 README 中涵盖（见下方步骤 4）。

先预览八条记录：

uv run nemotron steps run sdg/data_designer \
  -c use-case-examples/french-public-service-assistant/config/sdg_data_designer.yaml \
  preview=true num_records=8

对照你的行为契约检查 data/sdg/sft_raw.jsonl 中的记录。当八条全部通过后，运行完整生成。如果在 DGX Spark 或任何托管 API 上运行，请从 500 到 1,000 条记录开始。

2.3：过滤输出

完成后，务必使用 scripts/audit_and_split.py 审核输出。这会过滤掉存在任何格式问题、残留推理或可能泄露人物姓名的行，然后按 source_uuid 将其余部分以 90/10 拆分，以确保同一个人物不会同时出现在两个集合中。脚本将结果保存到 data/train.jsonl 和 data/validation.jsonl。

步骤 3：使用 LoRA 微调

从基于 NVIDIA NeMo Automodel 的 Lightning 经验证的 LoRA 配方开始。我们建议从更改数据路径和训练计划开始，因为模型和 LoRA 设置是针对此架构调优的。

对于 DGX Spark，通过设置 local_batch_size: 1, seq_length:8192 和 --shm-size=16g 来减少内存使用。

从这里开始，在 AutoModel 容器中运行训练：

docker run -it --rm --gpus all --ipc=host --shm-size=16g \ -v ~/Nemotron:/workspace/Nemotron -w /workspace/Nemotron \ nvcr.io/nvidia/nemo-automodel:26.08 \ automodel use-case-examples/french-public-service-assistant/config/peft_automodel.yaml --nproc-per-node 1

验证损失应在趋于平稳之前下降。如果从一开始就持平或上升，请在继续之前检查你的数据。

步骤 4：合并并部署模型

保留 LoRA 适配器以供未来迭代使用。使用 convert/merge_lora 步骤将适配器合并到基础检查点中。确切命令位于 example README 的步骤 7 中，并将合并后的模型写入 checkpoints/lightning_fr_merged，下面的命令将部署该模型。

docker run -d --gpus all --ipc=host --network host \ -v ~/Nemotron:/workspace/Nemotron vllm/vllm-openai:v0.26.0 \ --model /workspace/Nemotron/use-case-examples/french-public-service-assistant/checkpoints/lightning_fr_merged \ --served-model-name lightning-fr --port 8001

适配后的模型现在应在本地以 lightning-fr 的形式可用，基础模型应以 lightning 的形式可用。在 DGX Station 上，使用 -- --gpu-memory-utilization 0.45 运行两者，以便它们并排容纳。在 DGX Spark 上，仅部署适配后的模型，并将其与托管 API 进行比较，或一次部署一个模型（参见步骤 5.1）。

步骤 5：与基础模型进行对比评估

5.1：运行评估

较低的损失不足以证明后训练模型在该任务上表现更好。将相同的固定测试提示发送给基础模型和适配后的模型，然后逐一比较答案。这可以通过使用智能体或人工来完成——不过建议由人工进行评估。

一些示例测试用例可在 eval/test_prompts.jsonl 中找到。获得这些用例后，部署基础模型和微调后的模型，并从仓库根目录使用以下命令运行评估：

uv run python use-case-examples/french-public-service-assistant/scripts/compare_models.py \
  --base-url http://localhost:8000/v1 --base-model lightning \
  --tuned-url http://localhost:8001/v1 --tuned-model lightning-fr

这会写入 eval/comparison.md，其中包含基础模型和微调模型针对每个提示的并排答案。在 DGX Spark 上，一次部署一个模型，并为每个模型运行一次脚本，第一次仅传入 --base-url/--base-model，第二次仅传入 --tuned-url/--tuned-model；第二次运行会写入 eval/comparison.md。

5.2：解读结果

表 2. 基础模型和微调模型的评估计划

以上表为参考，你的结果应大致如下：

表 3. 基础模型和微调模型的评估结果

阅读每个答案，检查是否存在幻觉，例如编造的费用、截止日期、文件，以及可能脱离角色的回复，例如“我是一个语言模型”。对照官方页面核实每个事实。

开始使用

在本教程中，你走完了一个完整的后训练工作流，用于将 Nemotron 开放模型适配到法语公共服务任务。我们从定义行为契约、生成基于人设的合成对话，到使用 LoRA 进行微调、合并适配器，以及对照基础模型评估结果，逐一进行了介绍。同样的循环适用于任何领域或语言：换入不同的人设、不同的行为契约和领域特定的评审者。

要进一步深入——使用强化学习微调底层模型行为，或将训练扩展到多个节点——请探索基于 NVIDIA NeMo RL 和 NVIDIA NeMo Gym 开放库的配方。在 Hugging Face 上探索开放的 Nemotron 模型和数据集。

使用此计算器估算使用 SFT、LoRA 或 GRPO 定制 Nemotron 模型所需的 GPU 需求、训练时间和成本。

对于支持语音的应用，开发者可以将适配后的 LLM 与 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR 配合使用，这是一个 6 亿参数的流式语音识别模型，可在音频到达时进行转录，包括法语口语。其覆盖范围涵盖 40 个语言区域，其中 32 个开箱即用于转录，8 个需要微调。开发者还可以将识别适配到专业领域：探索使用 NVIDIA Nemotron Speech 智能体技能微调 Nemotron ASR，了解涵盖数据准备、训练和评估的配套工作流。

探索各种使用手册和用例示例，定制 Nemotron 开放模型以支持你的领域特定工作流。

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