Oumiは、1,000万から4,050億のパラメータを持つモデルのトレーニングをサポートするオープンソースのAIプラットフォームです。

Oumiとは何ですか？

Oumiは、データ準備やモデルトレーニングから評価、展開に至るまで、ライフサイクル全体を簡素化する完全オープンソースのAIプラットフォームです。1,000万から4,050億のパラメータを持つモデルトレーニングをサポートし、テキストモデルやマルチモーダルモデル（LlamaやQwenなど）にも対応しています。また、定型コードを一切使用しない開発環境を提供します。

大見の主な機能

• モデルのトレーニングと微調整教師ありファインチューニング（SFT）、LoRA、QLoRA、DPOなど、さまざまなトレーニング手法をサポートしています。
• マルチモーダルサポートテキストモデルおよびマルチモーダルモデルのトレーニングと展開をサポートします。
• データ合成と管理LLM（大規模言語モデル）評価器を通して、訓練データを合成・整理することができる。
• 効率的な展開様々な一般的な推論エンジン（vLLMやSGLangなど）をサポートしており、ローカル環境、クラスタ環境、クラウド環境（AWS、Azure、GCPなど）で実行できます。
• エンタープライズレベルのサポート当社は、カスタマイズされたモデル開発、安全で信頼性の高いAIソリューション、そして専門家によるサポートを提供します。

大見の技術原則

• ゼロボイラープレートOumiは、高度に抽象的な設計によってAI開発プロセスを簡素化します。開発者は多くの反復的なコードを書く必要がなく、シンプルな設定ファイル（YAML形式など）を通して、モデルのトレーニングパラメータ、データパス、トレーニング戦略などを定義するだけで済みます。
• 柔軟な研修制度Oumiは、教師ありファインチューニング（SFT）、LoRA（低ランク適応）、QLoRA（量子化＋LoRA）、DPO（直接選好最適化）など、さまざまな学習手法をサポートしています。開発者は、モデルのパフォーマンスを最適化するために、それぞれのニーズに合わせて適切な学習方法を選択できます。
• 分散型トレーニングOumiは分散型トレーニングプロセスを最適化し、複数のGPUと複数のノードでのトレーニングタスクをサポートします。開発者は、トレーニングプロセスの安定性と拡張性を維持しながら、大規模なデータセットで大規模なモデルを効率的にトレーニングできます。

大見のプロジェクト住所

• プロジェクト公式サイト：oumi.ai
• GitHubリポジトリ：https://github.com/oumi-ai/oumi

Oumiのアプリケーションシナリオ

• 自動運転画像、レーダー、ソナーなどのセンサーからのデータを統合することで、包括的な環境認識と障害物検出を実現します。
• 人間とコンピュータの相互作用音声、画像、テキスト情報を組み合わせることで、より自然で知的な人間とコンピュータの対話を実現します。
• 学術研究これは、研究者が迅速に実験を実施し、モデルを開発することを支援し、実験の再現性を確保する。
• 仮想現実と拡張現実マルチモーダルモデルを用いてリアルな仮想環境を生成し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる。
• インテリジェントな顧客サービス電子商取引および金融分野において、当社はユーザー満足度向上のため、高度な顧客サービスを提供しています。