Repolode
baidu-baige

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

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.

3,1 тыс.540PythonApache-2.0Обновлён в прошлом месяце