VeOmni 框架新面世：字节跳动的开源项目，加速多模态训练进程
发布时间：2025-08-14 17:57:19 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：7 次
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。
字节跳动 Seed 团队近日正式开源了 VeOmni 框架，这是一个专为“全模态”（Omni-Modal）大模型设计的 PyTorch 原生训练框架，旨在解决多模态训练中的工程复杂性和效率瓶颈。
核心亮点
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“搭积木”式开发：VeOmni 采用以模型为中心的分布式训练方案，将复杂的分布式并行逻辑（如 FSDP、SP、EP 等）与模型计算解耦，开发者可像搭积木一样组合不同模态的编码器/解码器，实现灵活配置。
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效率飞跃：相比传统框架（如 Megatron-LM），VeOmni 可将数周的工程开发时间压缩至几天，工程耗时减少 90% 以上。
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性能强劲：在 128 张 GPU 上训练 300 亿参数的全模态 MoE 模型时，吞吐量可达 2800 tokens/sec/GPU，并支持 160K 超长上下文序列。
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即插即用接口：新模态接入仅需遵循轻量级 HuggingFace 接口规范，无需大幅修改代码。
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多维并行优化：支持 FSDP、Ulysses 并行、Expert Parallel 等多种并行策略的组合，可自动搜索最优切分方案，显存峰值降低 55%。
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蒸馏加速：集成轨迹蒸馏、DMD 等前沿方法，显著减少生成模型的推理步数和资源消耗。
开源信息
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代码：GitHub - ByteDance-Seed/VeOmni（已获 500+ Star）
VeOmni 的开源，标志着字节跳动在推动多模态大模型研究和应用上的重要一步，有望显著降低全模态模型的开发门槛，加速相关技术的普及与创新。
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