轻量级linux系统

“要做中国的OpenAI！”“要打造中国版ChatGPT！”ChatGPT的火以燎原之势蔓延到每一个角落。

人们目光的焦点聚集到这个具体的现象级应用，或者其它大模型支撑的类ChatGPT产品上。大模型似乎成为了人人都能参与的游戏？智源研究院院长黄铁军并不这样想。

“很长的路”上，技术、资金、算力、算法、基础设施，搭建了一道难以攻破的壁垒。要继续前行，得凿开壁垒，开凿的斧头应是大量的技术研究和创新合作。

智源研究院就提供了这么一把斧头，它联合30多家产学研单位，开发了FlagOpen（飞智）大模型技术开源体系。这也是国内首个大模型开源体系。

△黄铁军

黄铁军表示，希望大家的关注点从AI“海平面以上”冰山一角的大模型，回归到“海平面以下”的AI技术生态的全部，尤其是技术体系上。

一枝独秀，不如降低AI的应用门槛

2022年的云栖大会上，阿里推出了AI大模型开源社区“魔搭”Model Scope，推出伊始，达摩院就向社区贡献了300余个AI模型，全面开源开放。

FlagOpen是否意味着又一个魔搭的诞生？智源研究院副院长兼总工程师林咏华解释了二者的不同。

“魔搭有点像抱抱脸（HuggingFace）”林咏华谈道，“FlagOpen和魔搭不一样的地方是，我们的主要目标不是构建一个聚集很多人的繁华社区，而是推动大模型技术的发展。”

基于这个目标，FlagOpen配套了六个模块，分别是FlagAI、FlagPerf、FlagEval、FlagData、FlagStudio和FlagBoot。

FlagAI

FlageAI集成了很多主流大模型算法技术，以及多种大模型并行处理和训练加速技术，并支持微调。目前涵盖的模型包括NLP、CV与多模态等领域，如语言大模型OPT、T5，视觉大模型ViT、Swin Transformer，多模态大模型CLIP等。目前，FlagAI已经加入Linux基金会。

“悟道2.0”通用语言大模型GLM，“悟道3.0”视觉与训练大模型EVA，视觉通用多任务模型Painter，文生图大模型AltDiffusion（多语言），文图表征预训练大模型（多语言）等智源研究院“悟道”大模型项目多个成果也开源在FlagAI。

FlagPerf

AI软硬件评测面临异构程度高、兼容性差、应用场景复杂多变的挑战。FlagPerf搭建的AI硬件评测体系，支持多种深度学习框架，及时跟进最新主流模型评测需求，便于AI芯片厂商插入底层支撑工具，且不以排名为核心目标

截至FlagOpen体系发布，FlagPerf已和天数智芯、百度PaddlePaddle、昆仑芯科技、中国移动等进行合作。

FlagEval

FlagEval是覆盖多个模态领域、包含评测维度的评测工具，首先开放的是近期很火的多模态领域-CLIP系列模型评测工具，支持多语言多任务、开箱即用。

FlagData

FlagData数据工具开源项目集成包含清洗、标注、压缩、统计分析等功能在内的多个数据处理工具与算法。此前，智源研究院已经构建了WuDaoCorpora语料库。

FlagStudio

FlagStudio是文生图、文生音乐等艺术创作相关的开源项目集合，集合的算法和模型更贴合中文场景，当前主要提供智源研究院文生图相关能力的应用。

FlagBoot

FlagBoot是基于Scala开发的轻量级高并发微服务框架，默认完全异步，且没有宏、隐式转换等晦涩难懂的代码。极少的代码量便于开发者轻易了解背后逻辑，而后进行自定义修改。

“大数据+大算力+强算法=大模型”是当前AI发展的主流，用FlagOpen，开发者尤其是初创公司，可以尝试大模型的开发和研究工作，换句话说，AI的研发、应用门槛被降低了。

以大模型为主导的方向提供基础开源体系，某种意义上，智源研究院在追赶ChatGPT产品的热点上退了一步。这或许是其非营利性机构的性质使然。

而ChatGPT背后的OpenAI，也是打着非营利性机构的旗号出道的（2019年3月1日，OpenAI LP子公司成立，旨在营利）。同样的机构性质，同样押注AI，并关注大模型赛道，

智源研究院有打算，或者可能成为中国的OpenAI吗？

ChatGPT每日调动后台参数的成本已经是天文数字。如果要在中国打造一个OpenAI，需要多少成本打底？

“智源要不要做一个OpenAI，很难简单做对比。”黄铁军回答这个问题时说道，DeepMind、OpenAI和智源研究院是同类机构，但不能简单等同。追求AI前沿，做开放研究是三家机构的共鸣；没有大量投资就没有那么多人做大量探索，三个机构也都有各自的社会资源投入办法，比如微软刚追投了OpenAI100亿美元。

但黄铁军同时表达了自己的不解，那就是：中国版的OpenAI怎么定义？

“某种意义上，这就是很不清楚的问题。”

开源的打不过封闭的？

PC时代，Linux打破Wintel联盟的垄断；在iOS的封闭生态和Android的准封闭生态下，开源的RISC-V异军突起。开源意味着开放，意味着多家机构同时维护带来的风险降低和问题减少。

FlagOpen是国内首个大模型开源体系，智源研究院拿出了这样的态度：

聊到此处，林咏华表示更愿意把FlagOpen类比为大模型领域的Linux。

但有一种说法广为流传，即开源虽好，能让得到更好的迭代和更新，但开源的打不过封闭的。

对这个问题，黄铁军做出了回应。他称Linux的成功，不是因为把其它操作系统都打败了，而是在整个市场竞争中占据了主要份额。

开源是FlagOpen的选择，来一起看看这个选择现阶段的成果——

登陆GitHub可以看到FlagOpen体系里各个项目的标星，标星最多的是FlagAI，尚不过千，最少的标星量只有几十。另外还可以观察发现，开源体系中只涉及推理方面，没有涵盖训练部分。

林咏华表示这是智源的策略，即不是等做到完美再开源，而是把种子点做了之后就开源，以此方便各个企业之间在没有商业合作协议的情况下就能互相合作。

选择现在公布FlagOpen开源体系的另一个原因，是现在大模型火上了天，有很多没有接触过大模型的初创团队也开始尝试自己训模型。

工欲善其事，必先利其器，“既然有这么多人想做这件事，我们在这个时候开源出来，是想给予我们的经验，让他们更加顺利往前走。”

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签约

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廉雯促19888545387 ______ 因为linux并没有为线程准备特定的数据结构.在内核看来,只有进程而没有线程,在调度时也是当做进程来调度.linux所谓的线程其实是与其他进程共享资源的进程.为什么说是轻量级?在于它只有一个最小的执行上下文和调度程序所需的统计信息.他是进程的执行部分,只带有执行相关的信息.

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廉雯促19888545387 ______ puppy,dsl,pclinux 三者中puppy比较好看,dsl最好用 内存主要是图形桌面和firefox之类的大程序占去的,什么版本关系不大,选轻量级的桌面环境或者窗口管理器+轻量级程序就很省内存 ps: cpu不是问题,386以上都能运行,快慢问题,制约系统的还是内存,内存不足时不仅慢而且一卡一卡,根本不能用 linux对cpu的使用和windows不同,一般cpu都在一刻不停地运转,cpu 20%,40%都很正常,内存也是,有多少尽量用 puppy好像是64M内存,dsl更小一些,我平时用debian+openbox,还开启一些特效,开机时120M内存,几个程序也不到400M

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