nanoGPT轻量级GPT训练框架，快速实现中等规模模型训练与微调

nanoGPT：最简单、最快速的中等规模GPT训练/微调仓库

你是否曾经想要训练自己的GPT模型，却被复杂的代码和庞大的资源需求所困扰？nanoGPT的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个用Python编写的轻量级GPT训练框架，可以帮助开发者轻松训练和微调中等规模的GPT模型。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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nanoGPT项目forks数：7815

nanoGPT项目目录截图

nanoGPT项目核心亮点

🌟 极致简洁：核心代码极其精简，train.py仅约300行训练循环，model.py约300行GPT模型定义，代码清晰易读。
⚡ 训练高效：支持PyTorch 2.0编译优化，在8xA100 40GB节点上4天即可复现GPT-2（124M）模型。
🔧 灵活适配：支持从单GPU到多节点分布式训练，可根据硬件资源灵活调整模型规模和训练配置。
🔄 开箱即用：提供完整的训练、微调、采样流程，支持加载OpenAI预训练权重，快速上手无压力。

nanoGPT项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起nanoGPT：

1. 安装依赖：

   pip install torch numpy transformers datasets tiktoken wandb tqdm

2. 准备莎士比亚数据集：

   python data/shakespeare_char/prepare.py

3. 开始训练：

   # GPU训练
   python train.py config/train_shakespeare_char.py
   # CPU训练
   python train.py config/train_shakespeare_char.py --device=cpu --compile=False

4. 生成文本：

   python sample.py --out_dir=out-shakespeare-char

nanoGPT项目应用场景

场景一：教育研究：学生和研究人员可以快速理解GPT工作原理，进行自然语言处理实验和模型研究。
场景二：内容生成：开发者可以基于特定领域数据微调模型，生成符合业务需求的文本内容。
场景三：模型原型开发：AI工程师可以快速验证模型想法，进行小规模实验后再扩展到更大模型。
用户案例：该项目由AI领域知名专家Andrej Karpathy创建，已被众多研究机构和开发者用于GPT模型的学习和实验。

nanoGPT项目链接

karpathy / nanoGPT项目地址：https://github.com/karpathy/nanoGPT

本文地址：https://www.tgoos.com/16894