一、概述
OpenBMB是一个致力于推动开源大模型发展的社区，该社区通过发布和优化开源大模型，以及提供相关的工具和框架，旨在让大模型技术更加普及和易用。
二、核心亮点
- 领先的大模型发布：OpenBMB联合面壁智能等合作伙伴，发布了如Eurux-8x22B等领先的大模型。这些模型在性能上媲美甚至超越了一些知名的商业模型，且拥有更强的推理性能。
- 高效的工具链：OpenBMB提供了一系列高效的工具链，包括BMTrain、BMCook、BMInf等，分别用于大模型的训练、压缩和推理。这些工具能够显著降低大模型的使用成本，提高运行效率。
- 丰富的生态系统：OpenBMB构建了一个包括ModelCenter、OpenPrompt、OpenDelta等在内的丰富生态系统。这些组件和工具能够支持用户进行高效的模型微调、分布式训练以及提示学习等操作。
三、主要工具与功能
- BMTrain：大模型训练的“发动机”。BMTrain能够进行高效的大模型预训练与微调，与DeepSpeed等框架相比，其训练成本可节省高达90%。
- BMCook：大模型的“瘦身”工具库。BMCook通过量化、剪枝、蒸馏、专家化等算法组合，能够保持原模型90%以上的效果，同时实现模型推理加速10倍。
- BMInf：实现大模型低成本高效推理计算的工具。BMInf使得使用单块千元级显卡（如GTX 1060）即可进行百亿参数大模型的推理成为可能。
- OpenPrompt：大模型提示学习利器。OpenPrompt提供了统一接口的提示学习模板语言，使得用户能够轻松部署提示学习方法以驱动大模型。
- OpenDelta：进行参数高效的大模型微调的工具。OpenDelta仅需更新极少参数（小于5%）即可达到全参数微调的效果，能够显著降低微调成本。
- ModelCenter：大模型仓库。ModelCenter基于BMTrain工具实现了一系列预训练语言模型，并支持高效、低成本、可扩展性强的模型微调及分布式训练。
四、总结
OpenBMB作为一个致力于开源大模型发展的社区，通过发布领先的大模型、提供高效的工具链和构建丰富的生态系统，为用户提供了强大的支持和帮助。无论是进行大模型的训练、压缩还是推理，OpenBMB都能够提供一站式的解决方案，让大模型技术更加普及和易用。
