OpenBMB是什么
OpenBMB全称为Open Lab for Big Model Base，是由清华大学自然语言处理实验室和智源研究院语言大模型加速技术创新中心共同发起的大规模预训练语言模型库与相关工具的开源项目。该项目旨在打造大规模预训练语言模型库与相关工具，加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理，降低大模型使用门槛，推动大模型技术的标准化、普及化和实用化，让大模型技术惠及更广泛的用户群体。
OpenBMB的主要功能
BMTrain：大模型训练工具，提供高效的预训练与微调，显著降低训练成本。与DeepSpeed等框架相比，BMTrain训练模型成本可节省90%。
BMCook：大模型压缩工具，通过量化、剪枝、蒸馏、专家化等算法组合实现模型压缩，提高运行效率。可保持原模型90%+效果，模型推理加速10倍。
BMInf：低成本大模型推理工具，使得在普通硬件上也能进行大模型推理，支持消费级显卡上的推理计算。
OpenPrompt：提示学习模板语言，提供统一接口的提示学习模板语言模型，帮助开发者更高效地进行微调。
OpenDelta：参数高效的大模型微调工具，仅需少量参数更新即可实现全参数微调，大幅降低微调难度。
ModelCenter：大模型仓库，提供预训练语言模型和支持模型微调及分布式训练，包括BERT、GPT、T5等通用大模型和CPM、EVA、GLM等悟道开源大模型。
OpenBMB的使用方法
OpenBMB的使用通常分为以下几个步骤：
- 安装环境：通过GitHub获取OpenBMB的开源代码，安装所需的Python环境和依赖库。支持PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架。
- 配置工具：根据具体需求选择相应的工具包（如BMTrain、BMCook、BMInf等），配置训练参数、模型设置和硬件环境。
- 数据准备：准备训练数据或微调数据，使用BMData等工具进行数据清洗、处理和存储。
- 模型训练/微调：使用BMTrain进行模型预训练或微调，利用OpenPrompt和OpenDelta进行参数高效微调。
- 模型推理：使用BMInf进行模型推理，支持本地部署和在线调用。
- 模型压缩：使用BMCook对训练好的模型进行压缩，以便在资源受限的设备上使用。
OpenBMB的产品价格
OpenBMB是完全免费的开源软件，采用Apache License 2.0开源许可证，用户可以免费使用、修改和分发。OpenBMB本身不收取任何费用，用户只需承担训练和推理过程中使用的计算资源成本（如GPU租赁费用、云服务器费用等）。
OpenBMB的适用人群
研究人员：特别是那些专注于自然语言处理（NLP）和机器学习领域的研究人员，他们需要高效、稳定的工具来开发和优化大规模语言模型。
开发者：希望快速构建和部署大模型应用的开发者，包括学术界和工业界的从业者。
企业用户：需要在智能文本生成、机器翻译、内容审核等场景中应用大模型的企业。
初学者和爱好者：对深度学习和大模型训练感兴趣的初学者，OpenBMB提供了相对友好的接口和丰富的文档，降低了入门门槛。
总而言之，OpenBMB是一款由清华大学团队发起的大规模预训练语言模型库与相关工具，通过提供BMTrain、BMCook、BMInf、OpenPrompt、OpenDelta等核心工具，实现了从数据预处理、模型训练、微调到推理的全流程高效计算，显著降低了大模型训练成本和使用门槛，适用于研究人员、开发者和企业用户等多种场景。
