OpenBMB

OpenBMB是什么

OpenBMB的主要功能

OpenBMB如何使用

1. 获取工具包：从GitHub或Hugging Face下载BMTrain、BMCook等工具。
2. 预训练模型选择：根据需求加载CPM-Bee、CPM-3等开源模型。
3. 微调与压缩：使用OpenDelta进行参数高效微调，或通过BMCook压缩模型。
4. 部署推理：借助BMInf在低硬件环境下运行模型，或通过BMTools集成外部工具。
5. 社区协作：参与Delta Center共享微调参数，或提交新工具至BMTools库。

OpenBMB的应用场景

• 自然语言处理：文本生成、翻译、问答（如CPM-Bee支持中英文双语任务）。
• 多模态应用：图文理解、OCR识别（如MiniCPM-V 2.5的端侧多模态能力）。
• 端侧部署：低功耗设备上的模型推理（如手机端部署8B参数的MiniCPM）。
• 教育科研：模型压缩研究、工具学习实验（如Delta-CoMe算法优化）。

OpenBMB的适用人群

• 开发者：需要高效训练、微调或部署大模型的AI工程师。
• 研究人员：探索模型压缩、多模态交互等前沿技术的学者。
• 企业用户：在金融、医疗等领域应用大模型的业务团队。
• 开源社区贡献者：参与工具开发与模型优化的志愿者。

OpenBMB的优势总结

• 开源生态：提供完整工具链，支持模型从训练到部署的全生命周期管理。
• 高效工具：BMTrain训练成本节省90%，BMCook压缩后推理加速10倍。
• 多模态能力：支持文本、图像、代码等多模态交互（如MiniCPM-V的OCR与空间理解）。
• 社区驱动：Delta Center共享微调参数，BMTools支持工具扩展，促进协作创新。