NVIDIA 出品的 LLM 全流程开发管线工具集，覆盖合成数据生成、多后端推理、模型训练与 11 大类 benchmark 评测，支持从单 GPU 到万卡 Slurm 集群的弹性扩展。
Nemo Skills（CLI 命令 ns）是面向大语言模型全生命周期的研发基础设施，由 NVIDIA-NeMo 组织开源（Apache-2.0，Python ≥ 3.10）。项目以"合成数据生成 → 模型训练 → 多维评测"为核心闭环，已产出 OpenMathInstruct-2（14M 对）、OpenMathReasoning、OpenCodeReasoning、Nemotron-Math-v2 等知名数据集与模型。
推理层支持 TensorRT-LLM、vLLM、sglang、Megatron 四种后端，并通过 LiteLLM 统一对接 OpenAI / NVIDIA NIM 等 API 提供商，实现从本地单卡到数万卡 Slurm 集群的一行配置切换。评测层覆盖数学（自然语言/形式语言）、代码、科学知识、指令遵循、长上下文、工具调用、多语言、语音音频、VLM、鲁棒性等 11 大类 benchmark，支持自托管 LLM-as-a-Judge 和跨 Slurm job 并行评测。训练层对接 NeMo-RL 和 verl 框架。此外内置代理式推理能力（并行思维、ToolManager、DirectPythonTool、MCP 协议），以及数据去污染、LibTrace 等辅助管线。
安装采用分层设计：完整安装含全部功能，core/ 子包仅保留推理与评测（适合无集群环境），tools/ 子包仅提供工具运行时。CLI 基于 Typer 构建，prompt 模板通过 YAML 配置管理，集群配置通过 ns setup + cluster_configs/ 统一抽象本地、容器化和 Slurm 三种模式。项目声明仅限研究用途，非 NVIDIA 官方产品。