flagos-ai/FlagScale

何を解決するか

FlagScaleは、異なるハードウェアチップ間でのAIモデルの移行に伴う高コストと複雑さを解決します。新しいチップベンダーごとにソフトウェアスタックを再記述する必要をなくし、大規模モデルのライフサイクル全体に対して統一インターフェースを提供します。

動作方法

FlagOSエコシステムの中心的なツールキットとして機能し、Megatron-LM、veRL、vLLMなどの複数のオープンソースバックエンドエンジンを、単一の設定とCLIインターフェースで統合します。プラグインベースのアーキテクチャを採用しており、ハードウェア固有の調整は別々のプラグインで処理されるため、ユーザーは「一度開発すれば、さまざまなチップに移行可能」です。

対象ユーザー

大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダルモデル、エンベデッドAIモデルを、多様なハードウェア環境でトレーニング、強化学習、推論を行う必要があるAI研究者やエンジニア向けに設計されています。

主な特徴

• 統一インターフェース：トレーニング、RL、推論のための単一CLIと設定。
• チップ間互換性：異なるAIチップベンダー間の移行コストを削減。
• 広範なモデル対応：DeepSeek-V3/R1、Qwenシリーズ、LLaMA 2/3、Mixtralなど主要モデルに対応。
• エコシステム統合：FlagCXによるチップ間通信、FlagOS-RoboによるエンベデッドAIと連携。