Oumi指的是什么？
Oumi 是一个完全开放源代码的人工智能平台，旨在简化从数据准备到模型训练、评估及部署的所有阶段流程。该平台能够支持参数规模在 1000 万至 4050 亿之间的模型训练需求，并涵盖了文本和多模态模型（例如 Llama 和 Qwen 等），为开发者提供无需额外配置代码的便捷开发环境。
Oumi的核心特性
- 模型的培训与调整优化提供对包括监督微调(Supervised Fine-Tuning)、LoRA、QLoRA 和 DPO 在内的多种训练方法的支持。
- 多种模式兼容提供对文本及多模态模型的培训与实施服务。
- 数据的整合与管控可以利用LLM（大规模语言模型）评估工具来整合与处理训练资料。
- 快速实施兼容多个广泛使用的推理平台（例如 vLLM、SGLang），能够在本地环境、分布式网络或是云服务提供商（包括 AWS、Azure 和 GCP 等）中部署执行。
- 专业型企业支援我们专注于打造个性化的模型设计服务，并确保提供的AI解决方案既安全又可靠，同时配备专业团队进行指导和支持。
Oumi的核心技术机制
- 无模板代码（No Template Code）Oumi 利用高层次的抽象设计大幅简化了人工智能开发过程。开发者不再需要编写的冗余代码量大大减少，他们只需要借助简洁的配置文档（例如采用 YAML 格式）来设定模型培训的各项参数、指定数据位置以及规划训练方法等细节即可。
- 适应性强的培训平台Oumi 提供了多种训练技术选项，如监督微调(SFT)、低秩适配(LoRA)、量化结合LoRA(QLoRA)，以及直接偏好优化(DPO)等方法。这使得开发者能够依据特定需求挑选最适宜的技术手段来提升模型的性能表现。
- 分散式训练Oumi 改进了分布式培训的工作流程，能够处理多个GPU和跨节点的任务。这使得开发人员能够在庞大的数据集中有效地进行大模型的训练，并确保整个培训过程既稳定又具备良好的扩展能力。
Oumi项目的网址
- 官方网站项目版块: OuMi.AI
- Git代码库：在GitHub上可以找到由OUMI-AI开发的OUMI项目页面，网址是https://github.com/oumi-ai/oumi。
Oumi的使用情境
- 自动驾驶技术结合图像、雷达与声纳等多种传感器信息，达到全面的环境认知及障碍识别。
- 人类与机器的互动通过融合声音、图片与文字数据，打造更加直观及智能化的互动体验。
- 科学研究探讨助力科研人员迅速开展实验与模型构建工作，保障实验结果的一致性和可重复性。
- 模拟现实和增强现实技术利用多模态模型创造高度真实的虚拟场景，增强用户的体验感受。
- 智能化客户服务中心在电子商务和金融服务行业中，通过智能化的客户支持系统来增强用户的满意程度。
