nanochat
O nanochat é uma implementação de pilha completa de código aberto de um modelo de linguagem semelhante ao ChatGPT que pode ser treinado por apenas US$ 100 em 4 horas em um nó de GPU 8XH100, fornecendo uma base de código limpa, mínima e hackeável com pipeline completo desde a tokenização até a implantação.
https://github.com/karpathy/nanochat?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Oct 17, 2025
O que é nanochat
Criado por Andrej Karpathy, ex-diretor de IA da Tesla e cofundador da OpenAI, o nanochat é um projeto abrangente que se baseia em seu trabalho anterior nanoGPT. Ele foi projetado como um pipeline completo de treinamento e inferência de ponta a ponta para criar modelos de linguagem no estilo ChatGPT, embalado em aproximadamente 8.000 linhas de código limpo. O projeto serve como a culminação do curso LLM101n de Karpathy no Eureka Labs e visa tornar o desenvolvimento de modelos de linguagem grandes mais acessível e educacional para pesquisadores, estudantes e desenvolvedores.
Principais Recursos do nanochat
Nanochat é uma implementação full-stack de código aberto de um modelo semelhante ao ChatGPT criado por Andrej Karpathy que pode ser treinado por apenas US$ 100 em 4 horas em um nó de GPU 8XH100. Ele fornece um pipeline completo, incluindo tokenização, pré-treinamento, ajuste fino, avaliação, inferência e serviço web em uma base de código limpa e mínima de cerca de 8.000 linhas. O projeto visa democratizar o desenvolvimento de LLM, tornando-o acessível e compreensível, mantendo a eficiência e a funcionalidade.
Pipeline de Treinamento de Ponta a Ponta: Implementação completa desde a tokenização até o serviço web, com todos os componentes integrados em uma única base de código que pode ser executada por meio de scripts simples
Treinamento Econômico: Alcança a funcionalidade básica semelhante ao ChatGPT com apenas US$ 100 em tempo de computação (4 horas em GPUs 8XH100), tornando-o acessível a pesquisadores individuais e pequenas equipes
Dependências Mínimas: Base de código limpa e hackeável com dependências externas mínimas, tornando-o fácil de entender e modificar
Arquitetura Escalável: Suporta o treinamento de modelos maiores com diferentes orçamentos computacionais, desde modelos básicos de US$ 100 até versões mais capazes de US$ 1000
Casos de Uso do nanochat
Ferramenta Educacional: Serve como um recurso de aprendizado prático para estudantes e pesquisadores que estudam o desenvolvimento de LLM por meio do curso LLM101n
Plataforma de Pesquisa: Fornece uma base para pesquisadores de IA experimentarem e aprimorarem as arquiteturas de LLM e os métodos de treinamento
Desenvolvimento de Protótipo: Permite o desenvolvimento e teste rápidos de chatbots personalizados para aplicações específicas com investimento mínimo
Vantagens
Altamente acessível e econômico para desenvolvimento de LLM de nível básico
Base de código limpa e legível, fácil de entender e modificar
Implementação completa de ponta a ponta com dependências mínimas
Desvantagens
Capacidades limitadas em comparação com grandes modelos comerciais
Requer configuração de hardware específica (GPUs H100) para desempenho ideal
Ainda não totalmente otimizado ou ajustado para desempenho máximo
Como Usar o nanochat
Configurar o ambiente de computação: Inicialize um novo nó de GPU 8XH100 de um provedor de nuvem (por exemplo, Lambda GPU Cloud). Isso custará aproximadamente US$ 24/hora.
Clonar o repositório: Execute 'git clone [email protected]:karpathy/nanochat.git' e 'cd nanochat' para obter o código e entrar no diretório do projeto
Executar o script de speedrun: Execute 'screen -L -Logfile speedrun.log -S speedrun bash speedrun.sh' para iniciar o treinamento. Isso será executado por cerca de 4 horas e registrará a saída em speedrun.log
Monitorar o progresso do treinamento: Você pode observar o progresso dentro da sessão da tela ou desconectar com 'Ctrl-a d' e usar 'tail speedrun.log' para visualizar o progresso
Ativar ambiente virtual: Após a conclusão do treinamento, ative o ambiente virtual uv local com 'source .venv/bin/activate'
Iniciar interface web: Execute 'python -m scripts.chat_web' para iniciar a interface web semelhante ao ChatGPT
Acessar a interface: Visite o URL mostrado, usando o IP público do seu nó seguido pela porta (por exemplo, http://209.20.xxx.xxx:8000/)
Visualizar o desempenho do modelo: Verifique o arquivo 'report.md' gerado no diretório do projeto para ver avaliações e métricas do seu modelo treinado
Interagir com o modelo: Use a interface web para interagir com seu LLM treinado - faça perguntas, solicite histórias/poemas ou teste suas capacidades
Perguntas Frequentes do nanochat
Nanochat é uma implementação full-stack de um LLM como o ChatGPT em uma única base de código limpa, mínima, hackeável e com poucas dependências. Ele é projetado para criar um modelo semelhante ao ChatGPT por cerca de US$ 100 em custos de computação.
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