flagos-ai/FlagScale

해결하는 문제

FlagScale은 다양한 하드웨어 칩 간 AI 모델 이식에 따른 높은 비용과 복잡성을 해결합니다. 새로운 칩 벤더마다 소프트웨어 스택을 다시 작성할 필요 없이, 대규모 모델의 전 생애 주기(라이프사이클)에 대해 통합 인터페이스를 제공합니다.

작동 방식

FlagOS 생태계의 중심 툴킷으로서, Megatron-LM, veRL, vLLM 등의 다양한 오픈소스 백엔드 엔진을 단일 구성 및 CLI 인터페이스로 통합합니다. 플러그인 기반 아키텍처를 사용하여 하드웨어별 적응은 별도의 플러그인에서 처리되며, 사용자는 "한 번 개발하면 다양한 칩으로 이식 가능"합니다.

대상 사용자

대규모 언어 모델(LLM), 멀티모달 모델, 몸체 기반 AI 모델을 다양한 하드웨어 환경에서 트레이닝, 강화학습, 추론이 필요한 AI 연구자 및 엔지니어를 위한 것입니다.

주요 특징

• 통합 인터페이스: 트레이닝, RL, 추론을 위한 단일 CLI 및 구성 파일.
• 칩 간 호환성: 다양한 AI 칩 벤더 간 이식 비용을 감소시킵니다.
• 광범위한 모델 지원: DeepSeek-V3/R1, Qwen 시리즈, LLaMA 2/3, Mixtral 등 주요 모델과 호환됩니다.
• 에코시스템 통합: FlagCX를 통해 칩 간 통신, FlagOS-Robo를 통해 몸체 기반 AI와 연동됩니다.