Fast-LLM은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

Fast-LLM은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

Fast-LLM은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. Fast-LLM의 마지막 커밋은 2026년 10월 15일입니다.

Fast-LLM은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

Slurm으로 관리되는 멀티 노드 GPU 클러스터에서 Mistral 계열 또는 GPT 스타일 모델 사전 학습. KubeFlow PyTorchJob을 사용해 Kubernetes에서 대규모 LLM 학습 작업 실행. Apache 2.0 라이선스의 오픈소스 코드베이스로 사용자 정의 MoE 모델 학습.

Fast-LLM는 어떻게 설치하나요?

nvcr.io/nvidia/pytorch:25.11-py3 Docker 이미지를 모든 노드에 배포합니다(권장) pip으로 모든 노드에 Fast-LLM을 설치합니다: pip install --no-cache-dir "fast-llm[CORE,OPTIONAL] @ git+https://github.com/ServiceNow/Fast-LLM.git" 예제 Slurm 작업 스크립트를 클러스터에 제출합니다: sbatch examples/fast-llm.sbat

Fast-LLM은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/ServiceNow/Fast-LLM

ServiceNow/Fast-LLM

PyTorch와 Triton 기반의 오픈소스 라이브러리로, 3D 병렬 처리와 ZeRO 메모리 최적화, Hugging Face 연동을 지원해 대규모 언어 모델을 학습합니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

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마지막 커밋: 6일 전

어떤 프로젝트인가요?

Fast-LLM은 PyTorch와 Triton을 기반으로 대규모 언어 모델을 학습하는 오픈소스 라이브러리입니다. 약 10억 개의 파라미터를 가진 모델부터 700억 개 이상의 파라미터를 가진 모델을 학습하는 클러스터까지 지원하며, 단일 GPU부터 Slurm 또는 KubeFlow를 사용하는 Kubernetes로 관리되는 멀티 노드 클러스터까지 실행할 수 있습니다.

이 라이브러리는 데이터·텐서·파이프라인 병렬 처리, 시퀀스 길이 병렬 처리, 메모리 효율을 위한 ZeRO-1·ZeRO-2·ZeRO-3를 지원합니다. 모델은 YAML 파일로 설정하고 CLI에서 실행합니다. 또한 토큰을 버리지 않는 Mixture-of-Experts 구현이 포함되어 있으며 Hugging Face Transformers와 연동됩니다.

프로젝트는 Apache 2.0 라이선스를 따르며, 빠른 배포를 위해 사전 빌드된 Docker 이미지를 제공합니다. 문서와 예제에서는 README에 사용된 Mistral-7B 학습 설정을 다룹니다.

핵심 기능

01데이터·텐서·파이프라인(3D) 병렬 처리를 통한 분산 학습.
02ZeRO-1·ZeRO-2·ZeRO-3 메모리 최적화.
03토큰을 버리지 않는 Mixture-of-Experts(MoE) 구현.
04혼합 정밀도 학습 및 그래디언트 누적.
05CLI를 통한 YAML 기반 설정.
06Hugging Face Transformers 연동.

활용 사례

Slurm으로 관리되는 멀티 노드 GPU 클러스터에서 Mistral 계열 또는 GPT 스타일 모델 사전 학습.
KubeFlow PyTorchJob을 사용해 Kubernetes에서 대규모 LLM 학습 작업 실행.
Apache 2.0 라이선스의 오픈소스 코드베이스로 사용자 정의 MoE 모델 학습.

빠른 시작

1
nvcr.io/nvidia/pytorch:25.11-py3 Docker 이미지를 모든 노드에 배포합니다(권장)
2
pip으로 모든 노드에 Fast-LLM을 설치합니다
pip install --no-cache-dir "fast-llm[CORE,OPTIONAL] @ git+https://github.com/ServiceNow/Fast-LLM.git"
3
예제 Slurm 작업 스크립트를 클러스터에 제출합니다
sbatch examples/fast-llm.sbat

사용 전 알아둘 점

표시된 규모로 학습하려면 노드마다 A100 또는 H100 GPU 8개를 갖춘 4노드 구성과 같은 멀티노드 GPU 클러스터가 필요합니다.
모든 노드에 CUDA 12.1 이상과 PyTorch, Triton, Apex가 설치되어 있어야 합니다.
README에 따르면 사용자 지정 가능한 옵티마이저와 튜토리얼 등의 일부 기능은 아직 개발 중입니다.

토픽

#llm-training #pytorch #distributed-training #deep-learning #model-parallelism #zero-optimizer #mixture-of-experts

자주 묻는 질문

Fast-LLM은(는) 무엇인가요?: PyTorch와 Triton 기반의 오픈소스 라이브러리로, 3D 병렬 처리와 ZeRO 메모리 최적화, Hugging Face 연동을 지원해 대규모 언어 모델을 학습합니다. Fast-LLM은 PyTorch와 Triton을 기반으로 대규모 언어 모델을 학습하는 오픈소스 라이브러리입니다. 약 10억 개의 파라미터를 가진 모델부터 700억 개 이상의 파라미터를 가진 모델을 학습하는 클러스터까지 지원하며, 단일 GPU부터 Slurm 또는 KubeFlow를 사용하는 Kubernetes로 관리되는 멀티 노드 클러스터까지 실행할 수 있습니다.
Fast-LLM은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: Fast-LLM은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Fast-LLM은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. Fast-LLM의 마지막 커밋은 2026년 10월 15일입니다.
Fast-LLM은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: Slurm으로 관리되는 멀티 노드 GPU 클러스터에서 Mistral 계열 또는 GPT 스타일 모델 사전 학습. KubeFlow PyTorchJob을 사용해 Kubernetes에서 대규모 LLM 학습 작업 실행. Apache 2.0 라이선스의 오픈소스 코드베이스로 사용자 정의 MoE 모델 학습.
Fast-LLM는 어떻게 설치하나요?: nvcr.io/nvidia/pytorch:25.11-py3 Docker 이미지를 모든 노드에 배포합니다(권장) pip으로 모든 노드에 Fast-LLM을 설치합니다: pip install --no-cache-dir "fast-llm[CORE,OPTIONAL] @ git+https://github.com/ServiceNow/Fast-LLM.git" 예제 Slurm 작업 스크립트를 클러스터에 제출합니다: sbatch examples/fast-llm.sbat
Fast-LLM은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/ServiceNow/Fast-LLM

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.