字节跳动开源 VeOmni 框架：提升多模态训练效率的新利器

快速阅读: 近日，字节跳动开源VeOmni框架，专为多模态模型训练设计，通过显存计算和混合并行策略，提升训练效率40%以上，集成前沿蒸馏技术加速模型部署。

近日,字节跳动宣布开源其内部开发的 VeOmni 框架,这是一款专注于多模态模型训练的统一框架。随着人工智能技术的不断发展,特别是从单一语言模型向文本、图像和视频的多模态演进,算法工程师们在训练过程中面临诸多挑战,特别是训练流程的碎片化问题。为了应对这些困扰,VeOmni 应运而生。

VeOmni 由字节跳动的 Seed 团队与火山机器学习平台共同研发,旨在实现 “统一多模态、统一并行策略和统一算力底座” 的目标。该框架通过提供统一的 API,将多种混合并行策略整合到一个框架中,支持各种模型的快速训练。无论是大规模语言模型、视觉语言模型,还是视频生成模型,开发者都可以轻松上手。

该框架具备显著的性能优化能力。例如,它通过显存计算的双优化策略,能够在保证显存充足的情况下, 最大 限度地减少额外计算开销。此外,VeOmni 还采用了多维并行体系,支持不同的并行原语,从而有效降低显存峰值。这些技术的结合,使得 VeOmni 在实际训练中表现出色,相比同类开源方案,其训练吞吐量提升了40% 以上。

在蒸馏加速方面,VeOmni 也展现了其强大的优势。通过集成多种前沿的蒸馏技术,用户可以显著减少模型推理所需的步骤和资源消耗,从而加速模型的部署和应用。

VeOmni 框架的开源,不仅提升了字节跳动内部模型训练的效率,也为更多的 AI 研究者和开发者提供了一个强大的工具,助力多模态 AI 技术的发展。

划重点: 🌟 VeOmni 框架是字节跳动专为多模态模型训练开发的统一框架,旨在解决训练过程中的碎片化问题。

⚡ 该框架通过显存计算和混合并行策略显著提高训练效率,训练吞吐量提升超过40%。

🚀 VeOmni 集成前沿的蒸馏技术,帮助用户减少模型推理步骤,加速模型部署。

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