Oumi

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Oumiは、基盤モデルのライフサイクル全体を効率化する、完全にオープンソースのプラットフォームです。データの準備とトレーニングから、評価とデプロイまでを網羅します。ラップトップでの開発、クラスタ上での大規模実験の実行、本番環境へのモデルのデプロイなど、あらゆる段階で必要なツールとワークフローを提供します。 0
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What is Oumi?

Oumiは、基盤モデル開発のライフサイクル全体を簡素化するために設計された、完全にオープンソースのプラットフォームです。研究者、開発者、企業のいずれであっても、Oumiはデータ管理、モデルのトレーニング、パフォーマンス評価、ソリューションの展開に必要なツールとワークフローをすべて一元的に提供します。テキストおよびマルチモーダルモデルのサポート、柔軟な展開オプション、そしてコラボレーションへの注力により、Oumiは断片的なツールやベンダーロックインに煩わされることなく、最先端のAIモデルを構築できるようにします。

主な機能:

? あらゆる規模でのモデルのトレーニングとファインチューニング
10Mから405Bパラメーターまで、OumiはSFT、LoRA、QLoRA、DPOなどの高度な手法をサポートします。ラップトップでの実験からクラスターでの大規模展開まで、Oumiはニーズに合わせて適応します。

? テキストおよびマルチモーダルモデルのサポート
Llama、Qwen、Phiなどの一般的なアーキテクチャに対応しています。Oumiの幅広いモデル互換性により、単一のフレームワークに限定されることはありません。

? データの合成とキュレーション
組み込みのLLMジャッジを使用してトレーニングデータをフィルタリングおよびキュレーションし、モデルへの高品質な入力を確保します。

⚡️ 効率的な展開
vLLMやSGLangなどの最適化された推論エンジンを使用して、モデルをシームレスに展開できます。ラップトップからクラウド(AWS、Azure、GCPなど)まで、どこでも実行できます。

? 包括的な評価
標準的なベンチマーク全体でモデルを評価し、具体的な目標に合わせて指標をカスタマイズできます。

? 柔軟な統合
オープンモデルと商用API(OpenAI、Anthropic、Vertex AIなど)の両方を統合して、最大限の柔軟性を確保します。

ユースケース:

  1. 研究者向け:
    面倒な設定をスキップして、すぐに有意義な研究に没頭できます。一流の機関と協力し、最先端のAIプロジェクトに貢献できます。

  2. 開発者向け:
    ベンダーロックインや断片的なツールを心配することなく、エンタープライズグレードのAIソリューションを構築できます。Oumiのオープンソースプラットフォームは、透明性、プライバシー、セキュリティを確保します。

  3. 企業向け:
    Oumiの研究者やソリューションチームと連携して、独自の要件に合わせてカスタマイズされたAIモデルを開発できます。組み込みのガードレールを備えた、信頼性が高くスケーラブルなAIソリューションを展開できます。

Oumiを選ぶ理由:

  • ゼロボイラープレート:一般的なモデルとワークフロー向けのすぐに使えるレシピで、迅速に開始できます。トレーニングループやデータパイプラインを作成する必要はありません。

  • エンタープライズグレードの信頼性:大規模にモデルをトレーニングするチームによって構築および検証されています。

  • 研究対応:簡単に再現可能な実験と、すべてのコンポーネントをカスタマイズするための柔軟なインターフェース。

  • コミュニティファースト:アクティブなコミュニティを擁する100%オープンソース。制約はなく、ベンダーロックインもありません。

はじめに:

始めましょう!Oumiの成長を続けるチュートリアルとリソースをご覧ください。

  • クイックツアー:数分でOumiの主要機能について学習できます。

  • モデルファインチューニングガイド:効率的なファインチューニングの手順を説明します。

  • リモートトレーニング:クラウドプラットフォームでトレーニングジョブを起動して監視します。

GitHubまたはDiscordにアクセスしてコミュニティに参加し、オープンAIの未来を構築しましょう。


More information on Oumi

Launched
2024-09
Pricing Model
Free
Starting Price
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18K
Tech used
Next.js,Gzip,OpenGraph,Webpack,Nginx,Ubuntu

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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Oumi was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-01.
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