Библиотека Python, которая запускает большие языковые модели послойно и позволяет выполнять инференс моделей класса 70B на одной GPU с 4 ГБ памяти без квантования.
baidu-baige/LoongForge
Фреймворк для обучения LLM, VLM, диффузионных моделей и моделей с воплощённым интеллектом на NVIDIA GPU и Kunlun XPU, построенный на Megatron-LM и нативных для torch бэкендах.
- Звёзды
- 694
- Форки
- 58
- Открытые issues
- 30
- Последний коммит
- 17 часов назад
Что это?
LoongForge — фреймворк команды Baige из Baidu AI Cloud для предварительного обучения, промежуточного обучения, SFT и LoRA моделей LLM, vision-language, диффузионных моделей и моделей с воплощённым интеллектом, таких как VLA и world-action модели. Для задач LLM, VLM и диффузионных моделей используется бэкенд Megatron, а модели с воплощённым интеллектом работают на нативном для torch бэкенде с DDP, ZeRO-1, FSDP и HSDP.
В проект входят скрипты запуска и конфигурации для более чем 40 моделей с открытым исходным кодом, инструменты преобразования чекпойнтов между форматами Megatron и Hugging Face, а также предварительной обработки данных. Благодаря плагинной архитектуре поддерживаются NVIDIA GPU и Kunlun XPU. Среди других возможностей — перекрытие коммуникаций между экспертами MoE, обучение в формате FP8, параллелизм по контексту и раздельная настройка параллелизма для компонентов VLM.
Репозиторий написан на Python, распространяется по лицензии Apache-2.0 и содержит Docker-образы и документацию по установке и обучающие материалы.
Ключевые возможности
- 01Бэкенды Megatron и нативный для torch бэкенд для обучения LLM, VLM, диффузионных моделей и моделей с воплощённым интеллектом.
- 02Готовые к запуску скрипты и конфигурации для более чем 40 моделей с открытым исходным кодом.
- 03Работает на NVIDIA GPU и Kunlun XPU.
- 04Поддерживает предварительное и промежуточное обучение, SFT и LoRA.
- 05Включает инструменты преобразования чекпойнтов между Megatron и Hugging Face, а также предварительной обработки данных.
- 06Предлагает оптимизацию коммуникаций MoE, обучение в формате FP8 и параллелизм по контексту.
Сценарии использования
- Предварительное обучение или дообучение большой языковой модели MoE на мног узловом GPU-кластере.
- Обучение vision-language модели с независимыми настройками параллелизма для частей ViT и LLM.
- Дообучение роботизированных политик VLA, например Pi0.5, на данных LIBERO.
- Запуск задач обучения больших моделей на оборудовании Kunlun XPU.
Что важно знать
- Для работы требуются GPU NVIDIA или XPU Kunlun, поэтому проект не рассчитан на другое оборудование.
- Исходный код был открыт только в апреле 2026 года, а первый релиз с тегом — v0.1.0, поэтому проект ещё новый.
Темы
Частые вопросы
- Что такое LoongForge?
- Фреймворк для обучения LLM, VLM, диффузионных моделей и моделей с воплощённым интеллектом на NVIDIA GPU и Kunlun XPU, построенный на Megatron-LM и нативных для torch бэкендах. LoongForge — фреймворк команды Baige из Baidu AI Cloud для предварительного обучения, промежуточного обучения, SFT и LoRA моделей LLM, vision-language, диффузионных моделей и моделей с воплощённым интеллектом, таких как VLA и world-action модели. Для задач LLM, VLM и диффузионных моделей используется бэкенд Megatron, а модели с воплощённым интеллектом работают на нативном для torch бэкенде с DDP, ZeRO-1, FSDP и HSDP.
- LoongForge можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- LoongForge распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- LoongForge всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в LoongForge — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать LoongForge?
- Предварительное обучение или дообучение большой языковой модели MoE на мног узловом GPU-кластере. Обучение vision-language модели с независимыми настройками параллелизма для частей ViT и LLM. Дообучение роботизированных политик VLA, например Pi0.5, на данных LIBERO. Запуск задач обучения больших моделей на оборудовании Kunlun XPU.
- Где скачать LoongForge?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/baidu-baige/LoongForge
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Локальный движок инференса для запуска крупной модели Qwen3.8-Flash-Next на потребительских GPU NVIDIA или AMD в Windows и Linux, с API, совместимыми с OpenAI и Anthropic.
CLI определяет GPU, CPU и RAM и ранжирует локальные LLM с HuggingFace, которые действительно запустятся на вашем оборудовании, по результатам бенчмарков, а не числу параметров.
Мультимодальная модель с открытыми весами и 9 млрд параметров для визуального понимания, пространственных рассуждений, использования инструментов и исследований embodied AI, построенная на Qwen3.5 и C-RADIOv4-H.
Универсальный движок для обучения мультимодальных моделей: поддерживает VLM, diffusion- и LLM-модели, а также FSDP2, Muon и ядра Liger.
Настройка для запуска Mirai S 27B (Qwen3.8-27B в формате GGUF) на RTX 4070 с 12 ГБ памяти, с окном контекста на 262 тыс. токенов и K/V-кэшем q8_0.