VeOmni 是字節(jié)跳動 Seed 團隊開源的全模態(tài)分布式訓(xùn)練框架，基于 PyTorch 設(shè)計。VeOmni 以模型為中心，將分布式并行邏輯與模型計算解耦，支持靈活組合多種并行策略（如 FSDP、SP、EP），能高效擴展至超長序列和大規(guī)模 MoE 模型。VeOmni 提供輕量級全模態(tài)接口，簡化多模態(tài)編解碼器接入，集成動態(tài)批處理、高效算子等優(yōu)化技術(shù)，大幅提升訓(xùn)練效率和穩(wěn)定性，VeOmni 已在多個前沿項目中應(yīng)用，助力全模態(tài)大模型研究與開發(fā)。

VeOmni的主要功能

支持全模態(tài)模型訓(xùn)練：VeOmni 能支持任意模態(tài)（如文本、圖像、音頻、視頻等）的模型訓(xùn)練，適用從單模態(tài)到全模態(tài)的多種任務(wù)。

高效分布式訓(xùn)練：支持靈活組合多種并行策略（如 FSDP、SP、EP），能高效擴展到大規(guī)模 GPU 集群。

超長序列支持：支持高達 192K 的超長序列訓(xùn)練，適合處理高清圖像、長視頻等復(fù)雜模態(tài)數(shù)據(jù)。

輕量級接口與易用性：支持快速集成多模態(tài)編解碼器，簡化模型開發(fā)流程。

系統(tǒng)級優(yōu)化：集成動態(tài)批處理、高效算子、重計算和內(nèi)存優(yōu)化、ByteCheckpoint 等技術(shù)，提升訓(xùn)練效率和穩(wěn)定性。

訓(xùn)練穩(wěn)定性：在復(fù)雜多模態(tài)任務(wù)中表現(xiàn)出色，支持穩(wěn)定收斂，適用實際應(yīng)用中的多種場景。

靈活的模型擴展：支持多種模型架構(gòu)（如 MoE、Transformer 等），用戶能自定義模型組件，滿足不同研究和開發(fā)需求。

VeOmni的技術(shù)原理

模型與系統(tǒng)解耦：VeOmni 將模型定義與分布式訓(xùn)練邏輯分離，使得模型代碼與并行策略完全解耦。用戶可以通過高級 API 配置并行策略，而無需修改模型代碼。

分布式并行策略：將模型參數(shù)、梯度和優(yōu)化器狀態(tài)分片到多個設(shè)備上，顯著減少單個 GPU 的內(nèi)存需求?；诜指罴せ顝埩坎?yōu)化通信，支持超長序列訓(xùn)練。將 MoE 模型中的專家分片到多個設(shè)備上，提高 MoE 模型的訓(xùn)練效率?；?DeviceMesh 設(shè)計 parallel_state，簡化 n-D 并行策略的管理，讓不同并行策略自由組合。

輕量級全模態(tài)接口：用 HuggingFace 接口規(guī)范，支持用戶通過實現(xiàn)統(tǒng)一的接口函數(shù)（如 lm_encode、lm_generate 等）快速集成多模態(tài)編解碼器。

系統(tǒng)級優(yōu)化：集成多種優(yōu)化技術(shù)，如動態(tài)批處理、高效算子、重計算和內(nèi)存優(yōu)化，以及 ByteCheckpoint 等，全方位提升訓(xùn)練效率和穩(wěn)定性。

VeOmni的項目地址

GitHub倉庫：https://github.com/ByteDance-Seed/VeOmni

arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2508.02317

VeOmni的應(yīng)用場景

多模態(tài)內(nèi)容生成：根據(jù)文本描述生成圖像或視頻，或為圖像或視頻生成描述文本，廣泛應(yīng)用在創(chuàng)意設(shè)計和內(nèi)容創(chuàng)作。

多模態(tài)理解與問答：結(jié)合圖像和文本回答視覺問題，或處理包含多種模態(tài)的復(fù)雜問答任務(wù)，提升智能交互體驗。

多模態(tài)智能體：支持開發(fā)虛擬助手和多模態(tài)機器人，能通過語音、文本和視覺信息與用戶交互并執(zhí)行任務(wù)。

內(nèi)容創(chuàng)作與編輯：根據(jù)文本描述生成創(chuàng)意設(shè)計元素，輔助內(nèi)容審核，提升內(nèi)容創(chuàng)作和編輯的效率。

教育與培訓(xùn)：提供虛擬培訓(xùn)，增強教育和培訓(xùn)的互動性和效果。