veScale
veScale
机器人电机驱动板
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🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
字节PyTorch分布式用于超大规模训练LLMs和RLs。
veScale 是一个面向超大规模分布式训练场景的 PyTorch 扩展库，专注于解决大语言模型（LLM）和强化学习（RL）训练中的效率与可扩展性难题。该项目源自内部生产环境的实践积累，此次开源的版本虽仅为完整功能的一小部分，但已包含核心创新组件，旨在为社区提供高性能分布式训练的参考实现。
标签
技术规格
| 框架 | PyTorch Distributed |
|---|---|
| 支持模型 | LLM、RL |
| 许可证 | Apache Licensehttps://raw.githubusercontent.com/volcengine/veScale/main/LICENSE)-mode SPMD |
| 论文 | veScale 2025-2026 / veScale 2023-2025 |
项目资源
搜索资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Python | 1 | — | 运行环境 |
| PyTorch | 1 | — | 依赖框架 |
| GPU 集群 | 多节点 | — | 分布式训练所需 |
能力画像
⚪ 记忆与知识检索: 1/5
🔵 逻辑推演: 3/5
⚪ 表达与交流: 1/5
⚪ 感知与观察: 1/5
🔵 数理与计算: 4/5
⚪ 动手与操作: 1/5
⚪ 狂热与坚持: 2/5
🔵 创造与创新: 4/5
项目图库
所需技能
🔧 **动手能力**：无需硬件动手能力，但需要配置 GPU 集群环境
💻 **编程能力**：精通 Python，熟悉 PyTorch 分布式编程，理解 SPMD 编程范式
⚡ **电子电路**：不涉及
适用场景
超大规模 LLM 训练（如 GPT 类模型）
大规模强化学习训练
分布式深度学习研究与开发
需要高效张量分片和分布式通信的场景