Modded-NanoGPT极限优化训练框架，2分20秒完成NanoGPT模型训练

Modded-NanoGPT：用3分钟训练NanoGPT的极限优化方案

你是否曾经被大语言模型训练速度慢、资源消耗大所困扰？Modded-NanoGPT 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于 PyTorch 的高度优化的语言模型训练框架，可以帮助开发者在8张H100 GPU上仅用2分20秒就完成NanoGPT（124M参数）的训练，达到3.28的验证损失。本文将带你全面了解这个训练速度的突破性项目。

截至收录：
Modded-NanoGPT stars数：3500
Modded-NanoGPT forks数：461

Modded-NanoGPT项目目录截图

Modded-NanoGPT核心亮点

🚀 极致训练速度：相比原始llm.c的45分钟，优化到仅需2分20秒，速度提升超过19倍。
🧠 先进模型架构：融合旋转嵌入、QK归一化、ReLU²激活函数等现代架构改进。
⚡ Muon优化器：专为高效训练设计的新型优化器，内存占用低于Adam，样本效率提升1.5倍。
🔧 系统级优化：集成Flash Attention 3、FP8矩阵乘法、梯度通信优化等多项系统优化技术。

Modded-NanoGPT快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Modded-NanoGPT：

1. 环境准备：

   git clone https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt.git && cd modded-nanogpt
   pip install -r requirements.txt
   pip install --pre torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu126 --upgrade

2. 数据准备：

   # 下载前900M训练token以节省时间
   python data/cached_fineweb10B.py 9

3. 开始训练：

   ./run.sh

Modded-NanoGPT应用场景

场景一：算法研究验证：研究人员可以快速验证新的训练算法和模型架构改进效果。
场景二：硬件性能测试：作为基准测试工具，评估不同GPU配置下的训练性能表现。
场景三：教育演示：为学生和开发者提供高效的模型训练演示案例。
用户案例：该项目吸引了众多研究者和工程师参与，通过社区协作不断刷新训练速度记录，展示了分布式优化和算法创新的巨大潜力。

Modded-NanoGPT链接

KellerJordan / modded-nanogpt项目地址：https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt

本文地址：https://www.tgoos.com/18453