TinyAI - 全栈式 AI 框架

Java Maven License Version Tests

一个完全基于 Java 构建的全栈式 AI 框架

从数值计算到大语言模型 · 从深度学习到具身智能 · 从智能体系统到多模态理解

快速开始 · 架构设计 · 模块文档 · 应用示例 · 学习路径

📋 项目简介

🌟 核心价值

🎯 设计哲学

Variable x = Variable.of(ndarray);
Variable y = x.relu().linear(128).softmax();
Loss loss = CrossEntropyLoss.of(y, target);
loss.backward();

public class LinearLayer extends Layer {
 @Override
 public Variable layerForward(Variable input) {
 Variable result = input.matmul(this.weight);
 if (bias != null) result = result.add(bias);
 return result;
 }
}

NdArray array = new NdArray(data); // 数值计算
Variable var = new Variable(array, true); // 自动微分
Model model = new GPT2Model("gpt2"); // 大语言模型
EmbodiedAgent agent = new EmbodiedAgent(); // 具身智能体

⭐ 核心能力

🏗️ 四大技术领域

🎯 技术亮点

🏗️ 技术架构

分层架构设计

核心模块分布

🚀 快速开始

环境要求

安装步骤

# 1 克隆仓库
git clone https://github.com/leavesfly/TinyAI.git
cd TinyAI
# 2 配置Java环境
export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-17.jdk/Contents/Home
# 3 一键构建
mvn clean install -DskipTests # 快速安装
# 4 运行测试(可选)
mvn test # 运行800+单元测试

五分钟上手

示例 1: 基础智能体

import io.leavesfly.tinyai.agent.AdvancedAgent;
// 创建智能体
AdvancedAgent agent = new AdvancedAgent("我的AI助手", "你是一个专业AI助手");
// 添加知识库
agent.addKnowledge("TinyAI是一个纯Java实现的AI框架", "tinyai_intro");
// 对话交互
String answer = agent.processMessage("什么是TinyAI?");
System.out.println(answer);

示例 2: 深度学习训练

import io.leavesfly.tinyai.ml.*;
import io.leavesfly.tinyai.nnet.v1.block.MlpBlock;
// 构建模型
MlpBlock mlp = new MlpBlock("mnist", 784, new int[]{256, 128, 10});
Model model = new Model("classifier", mlp);
// 准备数据
DataSet dataset = new ArrayDataset(trainX, trainY);
// 配置训练
Trainer trainer = new Trainer(
 100, // epochs
 new Monitor(), // 训练监控
 new AccuracyEval(), // 评估器
 true, // 启用并行
 4 // 4线程
);
// 开始训练
trainer.init(dataset, model, new SoftmaxCrossEntropyLoss(), new Adam(0.001));
trainer.train(true);
// 保存模型
model.save("model.bin");

示例 3: 大语言模型

import io.leavesfly.tinyai.gpt2.GPT2Model;
import io.leavesfly.tinyai.deepseek.rx.DeepSeekR1Model;
// GPT-2 文本生成
GPT2Model gpt2=GPT2Model.createSmallModel("gpt2-small");
 List<Integer> tokens=Arrays.asList(100,200,300);
 List<Integer> generated=gpt2.generateText(tokens,50);
// DeepSeek R1 推理
 DeepSeekR1Model r1=new DeepSeekR1Model("deepseek-r1");
 DeepSeekR1Model.ReasoningResult result=r1.performReasoning(inputIds);
 System.out.println("推理步骤: "+result.numSteps);
 System.out.println("置信度: "+result.averageConfidence);

示例 4: 具身智能

import io.leavesfly.tinyai.embodied.*;
// 自动驾驶智能体
EnvironmentConfig config = EnvironmentConfig.createHighwayConfig();
EmbodiedAgent agent = new EmbodiedAgent(config);
// 运行一个回合
Episode episode = agent.runEpisode(200);
System.out.println("总奖励: " + episode.getTotalReward());
System.out.println("步数: " + episode.getLength());
System.out.println("平均奖励: " + episode.getAverageReward());

示例 5: 多模态图像生成

import io.leavesfly.tinyai.banana.*;
// 创建 Banana 模型
BananaModel banana = BananaModel.create("banana-tiny", "tiny");
// 文本生成图像
Variable textInput = new Variable(textTokens); // 文本描述
Variable generatedImage = banana.generateImage(textInput);
System.out.println("生成图像尺寸: " + generatedImage.getValue().getShape());
// 输出: [batch, 3, 256, 256]

🎯 应用示例

智能体系统

# 基础智能体框架
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.agent.AgentDemo" \
 -pl tinyai-agent/tinyai-agent-context
# 自进化智能体
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.agent.evol.EvolDemo" \
 -pl tinyai-agent/tinyai-agent-evol
# 多智能体系统
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.agent.multi.MultiAgentDemo" \
 -pl tinyai-agent/tinyai-agent-multi
# 手稿智能体 (OpenManus)
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.agent.manus.ManusDemo" \
 -pl tinyai-agent/tinyai-agent-manus

大语言模型

# GPT-2 模型演示
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.gpt2.GPT2Demo" \
 -pl tinyai-model/tinyai-model-gpt
# DeepSeek R1 推理模型
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.deepseek.rx.DeepSeekR1Demo" \
 -pl tinyai-model/tinyai-model-deepseek
# MiniMind 轻量级LLM
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.minimind.MiniMindDemo" \
 -pl tinyai-model/tinyai-model-minimind
# Banana 多模态图像生成
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.banana.BananaDemo" \
 -pl tinyai-model/tinyai-model-banana

具身智能

# 自动驾驶智能体
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.embodied.AgentDemo" \
 -pl tinyai-embodied/tinyai-embodied-base
# 扫地机器人
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.robot.SimpleDemo" \
 -pl tinyai-embodied/tinyai-embodied-robot
# VLA 智能体
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.vla.VLADemo" \
 -pl tinyai-embodied/tinyai-embodied-vla
# 世界模型
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.wm.WorldModelDemo" \
 -pl tinyai-embodied/tinyai-embodied-wm

深度学习

# MNIST 手写数字识别
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.example.classify.MnistMlpExam" \
 -pl tinyai-deeplearning/tinyai-deeplearning-case
# CartPole 强化学习
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.tinyai.example.rl.CartPoleDQNExample" \
 -pl tinyai-deeplearning/tinyai-deeplearning-case

📚 核心模块

深度学习框架层

大语言模型层

智能体系统层

具身智能层

📊 项目统计

规模统计

测试覆盖

🎓 学习路径

初级: 理解基础概念

中级: 模型训练与应用

高级: 前沿技术探索

🎯 应用场景

企业级应用

教育与研究

创新应用

📄 许可证

🙏 致谢

📈 更新历史

v2.0.0 (2025-01)

v1.1.0 (2024-10)

🎯 让AI开发在Java生态中焕发新的活力!

如果这个项目对您有帮助,请给我们一个 ⭐️

⚡ 快速开始 | 📖 查看文档 | 📚 学习路径 | 🤝 参与贡献

让我们一起构建下一代AI框架!