NeMo Megatron Bridge：专为大规模模型训练打造的 PyTorch 原生库 2025-10-31 0 浏览 0 点赞 长文 NeMo Megatron Bridge：PyTorch 原生训练库，重构 NeMo，专为 Megatron 模型打造，提升训练效率与灵活性。 核心特性 无缝对接 Hugging Face - 支持模型双向转换 - 兼容自定义 PyTorch 模型 - 助力端到端训练流程 轻量灵活的训练框架 训练框架轻量且灵活，支持： - 自定义数据加载 - 分布式训练 - 检查点管理 - 评估与日志 - 满足多场景定制需求 前沿混合精度支持 支持前沿混合精度（FP8、BF16、FP4 等）和多种模型并行策略，实现高效资源利用与近线性扩展。 高效微调方案 提供 SFT 与 PEFT（LoRA、DoRA 及用户自定义）微调方案，针对大模型高效调优。 预训练配方 开箱即用多款热门大语言模型预训练配方（Llama 3 系列等），带优化超参和分布式配置，快速启动训练。 部署要求 推荐配置 推荐使用 NeMo Framework 容器，保障最佳性能与全功能支持。 最低要求 亦支持裸机安装： - PyTorch ≥ 2.7 - CUDA ≥ 12.8 - cuDNN ≥ 9.3 灵活启动方式 支持 torchrun 和 NeMo-Run 启动，灵活适配各种训练集群和脚本管理需求。 技术优势 Megatron Bridge 结合最新硬件特性与训练技术，突破传统训练瓶颈，助力开发者以更低成本实现大规模模型训练和调优。 适用场景 - 大语言模型预训练 - 模型微调（SFT、LoRA、DoRA） - 分布式训练集群管理 - Hugging Face 模型迁移 - 自定义模型训练流程 总结 NeMo Megatron Bridge 为大规模模型训练提供了一套完整、高效、灵活的解决方案，特别适合需要处理超大规模模型训练的研究团队和企业。 了解详情：github.com/NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge 官方文档：docs.nvidia.com/nemo/megatron-bridge/latest/ GitHub 项目地址 NeMo Megatron Bridge 源码仓库 官方文档 NeMo Megatron Bridge 完整文档 #Megatron #NeMo #NVIDIA #PyTorch #分布式训练 #模型微调 #混合精度