Omega-AI

用 Java 直接训练和推理神经网络，还能调 GPU 加速

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开发框架 🍴 复刻 64 🐛 待处理 3 👀 关注 4

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 834

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费，无在线服务

项目预览

项目数据

分类开发框架

开发团队dromara

GitHubhttps://github.com/dromara/Omega-AI

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费，无在线服务

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Java

技术栈/模型ai,deeplearning,diffusion,llm,neural-network,yolo

GitHub 星标★ 834

上线时间2019-08-06 00:00:00

代码更新2026-10-30

仓库体积282.9 MB

本站数据更新2026-11-04

维护状态活跃

收录时间2026-09-16

浏览次数1

项目介绍

Omega-AI 是一个基于 Java 的深度学习框架，目标是让 Java 开发者无需切换到 Python 生态，就能直接构建、训练和推理神经网络。它内置自动微分引擎，支持多线程计算，并可通过 CUDA 与 cuDNN 调用 GPU 加速，覆盖从卷积网络到生成式模型的常见需求。项目技术标签涵盖 diffusion、LLM、YOLO 等方向，说明其定位不只是教学玩具，而是希望支撑目标检测、图像生成、大语言模型等实际任务。对于已有 Java 后端或大数据体系、又想把模型推理嵌入现有服务的团队，Omega-AI 提供了一条相对顺滑的路径：用熟悉的 Maven/Gradle 依赖和 Java 代码完成模型加载与计算，减少跨语言服务带来的部署复杂度。整体处于早期但方向明确的阶段，适合愿意参与共建的开发者评估使用。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 834

技术标签

ai deeplearning diffusion llm neural-network

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 40 分钟部署方式：源码编译 4 步

环境要求

JDK 8+
Maven
可选 CUDA（GPU 加速）

安装与启动步骤

1克隆

Java 写的深度学习框架，从算法到实现都自己写。
```
git clone https://github.com/dromara/Omega-AI.git
cd Omega-AI
```
2编译

Maven 多模块，先装依赖再打包。
```
mvn clean install -DskipTests
```
3跑示例

示例按网络类型分目录，先跑最简单的全连接。
```
ls
mvn -pl <module> exec:java
```
4看文档

作者写了各算法的实现说明，对照代码看更清楚。
```
ls docs 2>/dev/null || ls *.md
```