Automodel

Hugging Face 模型直接多卡分布式微调，不改代码。

Automodel 是一个基于 PyTorch 分布式原生的 LLM/VLM 训练库，目标是让大模型微调像调用 Hugging Face 一样简单。它直接兼容 Hugging Face 生态，开箱即用，无需重写数据加载、模型定义或训练循环，就能把现有 HF 模型接入分布式训练。核心能力包括：支持张量并行、流水线并行、数据并行等混合并行策略，适配多卡和多机环境；覆盖 LLM 与视觉语言模型（VLM）两类训练任务；内置对 DeepSeek、Gemma、GLM、GPT-OSS、Kimi、Llama、Mistral、MiniMax 等主流模型结构的支持；提供微调（finetuning）与 agent 相关训练流程。它解决的是大模型训练中分布式配置复杂、与 HF 生态割裂、迁移成本高的问题，让研究者和工程团队用较低改造成本获得原生分布式训练能力。