dromara/Omega-AI

解決的問題

Omega-AI 是一個完全以 Java 寫成的深度學習框架。其目標是讓 Java 開發者更容易進行 AI 開發，並提供一種不依賴外部第三方 API 的核心引擎，即可深入理解演算法與模型內部機制的方法。

工作原理

此框架允許使用者透過堆疊各種層型（全連接、卷積、RNN、LSTM、Transformer 等）來建構神經網路，並設定最佳化器（Adam、SGD、RMSProp）與損失函數。透過 JCuda 套件支援 CUDA 與 cuDNN 的 GPU 加速，可實現大規模模型的多 GPU 訓練。

適用對象

希望在 Java 生態系統中實作、訓練與測試深度學習模型的 Java 開發者，以及想研究前沿 AI 模型架構的人。

主要特色

• 廣泛的模型支援：實作包括 VGG16、ResNet、YOLO、LSTM、Transformer、GPT、Llama 與 Diffusion/Stable Diffusion 在內的多種架構。
• 硬體加速：支援 CUDA 與 cuDNN，實現 GPU 加速的訓練與推論。
• 完整的工具集：包含多樣的激活函數（ReLU、GeLU、SiLU）、歸一化層（Batch、Layer）與學習率調度器。
• 內建範例：提供 MNIST 數字辨識、YOLO 物件追蹤與文字轉圖像生成等實用範例。