ORLM

让大模型看懂业务问题,自动写出优化模型代码

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 45
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 283
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

ORLM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队Cardinal-Operations
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,operations-research,optimization-modeling
GitHub 星标★ 283
上线时间2024-05-29 00:00:00
代码更新2025-09-18
仓库体积1.5 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

ORLM是一个专注于优化建模的大型语言模型训练项目。它旨在解决传统优化建模依赖专家手工编写数学规划模型、效率低且门槛高的问题。ORLM通过微调开源大模型(如Llama、Qwen等),使其能够根据自然语言描述的业务问题,自动生成准确的优化模型代码(如Python的PuLP、Pyomo等库)。其核心能力包括:构建了包含大量优化建模指令的数据集,设计了从简单到复杂的课程式训练策略,并支持多种主流开源模型作为基座。项目提供了完整的训练、评估和推理代码,帮助研究者复现和开发自己的优化建模大模型,从而降低优化技术的应用门槛,提升建模效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 283

技术标签

核心亮点

  • 提供从数据生成到模型训练、评估的完整pipeline,易于复现
  • 设计了课程式训练策略,有效提升模型复杂建模能力
  • 支持多种开源基座模型(Llama、Qwen等),灵活适配

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 模型在极端复杂或非标准优化问题上的泛化能力可能有限

适用场景

  • 企业运营中的生产计划、物流调度等优化问题建模
  • 学术研究中快速生成优化模型原型
  • 为无优化背景的业务人员提供智能建模辅助

替代项目

Chain-of-Experts、OptiMUS、LLM4OPT

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