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AI工具

LoongForge

基于 Python · 开源免费，本地部署，数据完全自主可控

⭐ 171 Stars 🍴 20 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 6.8分

6.8AI 综合评分

installableaidiffusioninfrallmtrainingpython

🌐 访问官网

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用：LoongForge 是一款优质的AI工具。AI 综合评分 6.8 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的AI工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

LoongForge 是一款基于 Python 的开源工具，在 GitHub 上收获 0k+ Star，是installable、ai、diffusion、infra领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明，你可以审计每一行代码的安全性，也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS？**
对于个人开发者和有隐私需求的用户，本地部署的开源工具意味着数据不离本机，不受第三方服务商的数据政策约束。同时，开源工具通常没有使用次数限制和月度费用，一次安装即可长期使用，对于高频使用场景的总拥有成本（TCO）远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
LoongForge 依赖 Python 运行环境。建议通过 pyenv（Python）或 nvm（Node.js）管理 Python 版本，避免全局环境污染。对于新手用户，推荐先创建虚拟环境（python -m venv venv && source venv/bin/activate），再安装依赖，这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始，不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues（已关闭的问题），大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时，提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例，能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 LoongForge 的版本更新，及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

LoongForge 是一款基于 Python 开发的开源工具，专注于 installable、ai、diffusion 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars

⭐ 171

开发语言

Python

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

Apache-2.0

AI 综合评分

6.8 分

工具类型

AI工具

Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

📌 核心特色

开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
提供详细文档和使用示例，新手友好
支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发

🎯 主要使用场景

本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
作为开源基础组件进行商业化二次开发

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install loongforge

# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install loongforge

# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/baidu-baige/LoongForge
cd LoongForge
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import loongforge; print('安装成功')"

📋 安装步骤说明

访问 GitHub 仓库页面
按照 README 文档完成依赖安装
根据系统环境完成初始化配置
参考官方示例或文档开始使用
遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 命令行使用
loongforge --help

# 基本用法
loongforge input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import loongforge

# 示例
result = loongforge.process("input")
print(result)

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

# loongforge 配置文件示例（config.yml）
app:
  name: "loongforge"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
loongforge --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export LOONGFORGE_API_KEY="your-key"
export LOONGFORGE_OUTPUT_DIR="./output"

📑 README 深度解析真实文档完整度 40/100 查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

English | 中文

A modular, scalable, high-performance training framework for LLMs, VLMs, diffusion, and embodied models.

🚀 Up to 5.0× training speedup  ·  🌐 Native NVIDIA GPU & Kunlun XPU support

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✨ Key Features

🧩 Flexible Multi-Modal Composition — Configuration-driven assembly of VLMs from interchangeable ViT and LLM components.
⚡ Heterogeneous Parallelism — Independent TP / DP / recompute per model component (e.g., ViT vs. LLM) for optimal throughput and memory.
🔀 Decoupled Encoder-Decoder Training — Separates ViT and LLM into independent tasks, eliminating encoder-induced pipeline bubbles.
⚖️ DP Load Balancing — Load-aware data redistribution mitigates sequence-packing imbalance, improving multi-node scaling efficiency.
🚀 MoE-Native Optimization — Overlapped All2All / activation offload / compute, with further memory reduction beyond upstream Megatron-LM on DeepSeek-V3, Qwen3-MoE, etc.
🔬 Adaptive FP8 Training — End-to-end FP8 for LLMs and VLMs with standard blockwise FP8; optional adaptive mode picks per-operator precision by GEMM shape and efficiency.
🔧 Custom Fused Operators — Fused kernels like FusedDSA for DSA-style models — TileLang version open-sourced, high-performance CUDA version available on Baidu Baige platform.
🔁 Flexible Checkpointing — Offline bidirectional Megatron ↔ HuggingFace conversion plus native online HF load/save — no format barriers across your workflow.
🧰 Versatile Pipelines & Data Tools — Out-of-the-box Pretrain / MidTrain / SFT / LoRA, with built-in dataset format conversion and sequence packing.
🌐 Heterogeneous Hardware — Native support for NVIDIA GPUs and Kunlun XPUs via a minimally-intrusive plugin design.

📖 Deep-dive: LLM features · VLM features

⚡ Quick Start

See the full documentation for installation, tutorials, and advanced usage — English · 中文.

1. Install — via Docker (prebuilt images coming soon) or source build: - NVIDIA GPU: Installation Guide - Kunlun XPU: Installation Guide

2. Launch your first training run — follow a tutorial for your target hardware and modality: - NVIDIA GPU: LLM · VLM · VLA · Diffusion (WAN) - Kunlun XPU: Kunlun XPU Tutorials

3. Explore — browse configs/models/ and examples/ / examples_xpu/ for ready-to-run scripts.

🏛️ Supported Models

LoongForge supports a broad range of state-of-the-art models across LLM, VLM, diffusion, and VLA.

Modality	Architectures	Models
LLM	DeepSeek-V2	deepseek-v2-lite, deepseek-v2
	DeepSeek-V3	deepseek-v3, deepseek-v32
	LLaMA2	llama2-7b, llama2-13b, llama2-70b
	LLaMA3	llama3-8b, llama3-70b
	LLaMA3.1	llama3.1-8b, llama3.1-70b, llama3.1-405b
	Qwen	qwen-1.8b → qwen-72b
	Qwen1.5	qwen1.5-0.5b → qwen1.5-72b
	Qwen2	qwen2-0.5b → qwen2-72b
	Qwen2.5	qwen2.5-0.5b → qwen2.5-72b
	Qwen3	qwen3-0.6b → qwen3-480b-a35b, qwen3-coder-30b-a3b
	Qwen3-Next	qwen3-next-80b-a3b
	MiniMax	minimax-m2.1, minimax-m2.5, minimax-m2.7
	MIMO	mimo-7b
	GLM	glm5
VLM	Qwen2.5-VL	qwen2.5-vl-3b → qwen2.5-vl-72b
	Qwen3-VL	qwen3-vl-30b-a3b, qwen3-vl-235b-a22b
	Qwen3.5	qwen3.5-0.8b → qwen3.5-397b-a17b
	Qwen3.6	qwen3.6-27b, qwen3.6-35b-a3b
	Kimi-K2.5	kimi-k2.5
	ERNIE4.5-VL	ernie4.5vl-28b-a3b
	LLaVA-OneVision-1.5	llava-onevision-1.5-4b
	InternVL2.5	internvl2.5-8b → internvl2.5-78b
	InternVL3.5	internvl3.5-8b → internvl3.5-241b-a28b
	CustomCombinedModel	Flexible ViT + LLM backbone configuration ([example](https://github.com/baidu-baige/LoongForge/blob/master/configs/models/custom/qwen_vit_llama3_8b.yaml))
Diffusion	WAN2.2	wan2.2_i2v_a14b
VLA	Pi	pi0.5
	GR00T	groot-n1.6

⚡ 核心功能

开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
提供详细文档和使用示例，新手友好
支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点

+Apache-2.0 协议，可免费商用
+完全开源免费，无授权费用
+本地部署，数据完全自主可控
+开发者社区支持，遇问题可查可问

⚠️ 不足

−安装和初始配置可能需要一定技术基础
−功能完整性通常不如成熟商业产品
−技术支持主要依赖开源社区，响应速度不稳定

⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

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❓ 常见问题 FAQ

安装这个工具需要什么基础？−

根据工具类型不同，要求也有差异。Python 工具通常需要安装 Python 3.8+ 和 pip；Node.js 工具需要 Node 16+；Docker 工具只需安装 Docker Desktop 即可。对于没有命令行基础的用户，建议先通过教程了解基本的终端操作，再尝试安装。

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工具更新后会影响已有的配置和数据吗？+

💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，LoongForge 是一款质量良好的AI工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。

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🌐 原始信息

原始名称	`LoongForge`
原始描述	开源AI工具：A modular, scalable, high-performance training framework for LLMs, VLMs, diffusi。⭐171 · Python
Topics	`installableaidiffusioninfrallmtrainingpython`
GitHub	https://github.com/baidu-baige/LoongForge
License	Apache-2.0
语言	Python

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/baidu-baige/LoongForge 🌐 官方网站 https://baidu-baige.github.io/LoongForge/

收录时间：2026-05-22 · 更新时间：2026-05-22 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。