VeOmni – 字节跳动开源的全模态PyTorch原生训练框架

VeOmni 是字节跳动 Seed 团队开源的全模态分布式训练框架，基于 PyTorch 设计。VeOmni 以模型为中心，将分布式并行逻辑与模型计算解耦，支持灵活组合多种并行策略（如 FSDP、SP、EP），能高效扩展至超长序列和大规模 MoE 模型。VeOmni 提供轻量级全模态接口，简化多模态编解码器接入，集成动态批处理、高效算子等优化技术，大幅提升训练效率和稳定性，VeOmni 已在多个前沿项目中应用，助力全模态大模型研究与开发。

VeOmni的主要功能

支持全模态模型训练：VeOmni 能支持任意模态（如文本、图像、音频、视频等）的模型训练，适用从单模态到全模态的多种任务。

高效分布式训练：支持灵活组合多种并行策略（如 FSDP、SP、EP），能高效扩展到大规模 GPU 集群。

超长序列支持：支持高达 192K 的超长序列训练，适合处理高清图像、长视频等复杂模态数据。

轻量级接口与易用性：支持快速集成多模态编解码器，简化模型开发流程。

系统级优化：集成动态批处理、高效算子、重计算和内存优化、ByteCheckpoint 等技术，提升训练效率和稳定性。

训练稳定性：在复杂多模态任务中表现出色，支持稳定收敛，适用实际应用中的多种场景。

灵活的模型扩展：支持多种模型架构（如 MoE、Transformer 等），用户能自定义模型组件，满足不同研究和开发需求。

VeOmni的技术原理

模型与系统解耦：VeOmni 将模型定义与分布式训练逻辑分离，使得模型代码与并行策略完全解耦。用户可以通过高级 API 配置并行策略，而无需修改模型代码。

分布式并行策略：将模型参数、梯度和优化器状态分片到多个设备上，显著减少单个 GPU 的内存需求。基于分割激活张量并优化通信，支持超长序列训练。将 MoE 模型中的专家分片到多个设备上，提高 MoE 模型的训练效率。基于 DeviceMesh 设计 parallel_state，简化 n-D 并行策略的管理，让不同并行策略自由组合。

轻量级全模态接口：用 HuggingFace 接口规范，支持用户通过实现统一的接口函数（如 lm_encode、lm_generate 等）快速集成多模态编解码器。

系统级优化：集成多种优化技术，如动态批处理、高效算子、重计算和内存优化，以及 ByteCheckpoint 等，全方位提升训练效率和稳定性。

VeOmni的项目地址

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

arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.02317

VeOmni的应用场景

多模态内容生成：根据文本描述生成图像或视频，或为图像或视频生成描述文本，广泛应用在创意设计和内容创作。

多模态理解与问答：结合图像和文本回答视觉问题，或处理包含多种模态的复杂问答任务，提升智能交互体验。

多模态智能体：支持开发虚拟助手和多模态机器人，能通过语音、文本和视觉信息与用户交互并执行任务。

内容创作与编辑：根据文本描述生成创意设计元素，辅助内容审核，提升内容创作和编辑的效率。

教育与培训：提供虚拟培训，增强教育和培训的互动性和效果。