Oumi开源项目 – 全栈开源大模型开发平台

Oumi 是一个全栈开源平台，旨在简化和加速端到端的大模型开发流程。它涵盖了从数据准备、模型训练到评估和部署的整个生命周期，为开发者提供了一套统一且灵活的工具链。Oumi 支持多种训练技术、广泛的模型类型、数据合成与管理、高效部署、全面评估、跨平台运行和灵活集成。无论是从笔记本电脑开发、在集群上启动大规模实验，还是在生产环境中部署模型，Oumi 都提供了所需的工具和工作流。

Oumi的特点:

1. 支持从 10M 到 405B 参数的模型训练与微调
2. 支持文本和多模态模型（如 Llama、DeepSeek、Qwen 等）
3. 使用 LLM 法官合成和管理训练数据
4. 通过流行的推理引擎（如 vLLM、SGLang）高效部署模型
5. 跨平台运行，支持从笔记本电脑到云端的多种环境（如 AWS、Azure、GCP 等）
6. 灵活的集成，支持开源模型和商业 API（如 OpenAI、Anthropic 等）

Oumi的功能:

1. 通过命令行工具训练、评估和推理模型
2. 在云端（如 AWS、Azure、GCP）远程启动和监控训练任务
3. 使用内置的 LLM 法官过滤和整理训练数据
4. 通过 Colab 快速上手核心功能，如训练、评估、推理和任务管理

相关导航

Llama Stack开源项目 – 集成化的 LLM 应用开发工具

Llama Stack 是一个开源项目，旨在将 LLM 应用构建生成周期的所有组件打包，包括训练、微调、产品评估、观测、Agent & Memory、合成数据生成等，并支持 9+ 提供商。

Hands-On Large Language Models开源项目 – 大模型实践指南

《动手学大模型》是一本开源书籍，共12章节，涵盖从基础到高级的大语言模型内容，包括语言模型介绍、文本分类、提示词工程、语义搜索、微调模型、多模态模型等。书中包含大量代码示例，可直接在Colab运行，帮助读者更好地理解和应用大语言模型。此外，书中还提供了丰富的实践代码，旨在帮助读者掌握大型语言模型的使用和应用，适合初学者和有经验的开发者。

Cosmos开源项目 – 物理AI开发者的世界基础模型平台

专为物理AI设计的世界基础模型平台，旨在帮助物理AI开发者更好更快地构建物理AI系统。

Oumi官网 – 开源AI平台，专注基础模型构建与部署

Oumi 是一个一站式端到端的开源AI平台，专注于构建和部署最先进的基础模型。它支持从数据准备到生产部署的全流程，特别适合研究人员和开发者。Oumi 支持从10M到405B参数的模型训练和微调，集成了多种推理引擎，推理效率提升超过10倍。此外，Oumi 还提供了零模板代码，帮助用户快速入门，减少开发障碍。

Chinese Llama 2 7b开源项目 – 国内首个开源的中文LLaMA2模型

这是国内第一个真正的开源、可下载、可运行的 LLaMA2 模型，提供中文版 Llama2模型及中英文 SFT 数据集，兼容适配所有针对原版 llama-2-chat 模型的优化。

log-lottery开源项目 – 可配置的3D互动抽奖应用

log-lottery是一款专为年会活动设计的可配置、可定制的3D互动抽奖应用。它使用Three.js构建3D抽奖球体，Vue.js 3作为前端框架，并利用IndexDB在浏览器本地持久化存储数据。该应用提供了丰富的配置选项和交互式界面，支持奖品、人员、界面、图片音乐等多种配置，适用于各种抽奖需求。

X-TRACK开源项目 – 开源 GPS 自行车码表

一个开源的 GPS 自行车码表，支持实时位置显示和骑行轨迹记录。

XAIsearch开源项目 – 智能搜索开源框架

XAIsearch是一个专为智能搜索设计的开源框架，为开发者提供构建高效检索系统的工具。它支持语义搜索与多模态查询，优化信息检索体验。通过语义编码、多模态支持和索引优化等功能，XAIsearch能够加速大规模数据检索过程，并提供高效的搜索服务接口。

RankGPT开源项目 – 提升信息检索的相关性排名

RankGPT是一个调查生成式LLM（如ChatGPT和GPT-4）在信息检索中的相关性排名能力的项目，旨在利用先进的生成模型提高信息检索的有效性。该项目引入NovelEval测试集以验证模型对未知知识的排名能力，并通过置换蒸馏方案将排名能力转化为小型专有模型，在BEIR基准测试中显示出优于传统监督模型的性能。