nanochat
nanochat ist eine Open-Source-Full-Stack-Implementierung eines ChatGPT-ähnlichen Sprachmodells, das für nur 100 US-Dollar in 4 Stunden auf einem 8XH100-GPU-Knoten trainiert werden kann und eine saubere, minimale und hackbare Codebasis mit vollständiger Pipeline von der Tokenisierung bis zur Bereitstellung bietet.
https://github.com/karpathy/nanochat?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Oct 17, 2025
Was ist nanochat
nanochat wurde von Andrej Karpathy, dem ehemaligen KI-Direktor von Tesla und Mitbegründer von OpenAI, entwickelt und ist ein umfassendes Projekt, das auf seiner früheren nanoGPT-Arbeit aufbaut. Es ist als vollständige End-to-End-Trainings- und Inferenzpipeline für die Erstellung von Sprachmodellen im ChatGPT-Stil konzipiert, verpackt in etwa 8.000 Zeilen sauberem Code. Das Projekt dient als krönender Abschluss von Karpathys LLM101n-Kurs an den Eureka Labs und zielt darauf ab, die Entwicklung großer Sprachmodelle für Forscher, Studenten und Entwickler zugänglicher und lehrreicher zu gestalten.
Hauptfunktionen von nanochat
Nanochat ist eine vollständige Open-Source-Implementierung eines ChatGPT-ähnlichen Modells, das von Andrej Karpathy entwickelt wurde und für nur 100 US-Dollar in 4 Stunden auf einem 8XH100-GPU-Knoten trainiert werden kann. Es bietet eine komplette Pipeline einschliesslich Tokenisierung, Vortraining, Feinabstimmung, Bewertung, Inferenz und Web-Serving in einer sauberen, minimalen Codebasis von etwa 8.000 Zeilen. Das Projekt zielt darauf ab, die LLM-Entwicklung zu demokratisieren, indem es sie zugänglich und verständlich macht und gleichzeitig Effizienz und Funktionalität beibehält.
End-to-End-Trainingspipeline: Vollständige Implementierung von der Tokenisierung bis zum Web-Serving, wobei alle Komponenten in einer einzigen Codebasis integriert sind, die über einfache Skripte ausgeführt werden kann
Kostengünstiges Training: Erreicht grundlegende ChatGPT-ähnliche Funktionalität mit nur 100 US-Dollar Rechenzeit (4 Stunden auf 8XH100-GPUs), wodurch es für einzelne Forscher und kleine Teams zugänglich wird
Minimale Abhängigkeiten: Saubere, hackbare Codebasis mit minimalen externen Abhängigkeiten, die leicht zu verstehen und zu modifizieren ist
Skalierbare Architektur: Unterstützt das Training grösserer Modelle mit unterschiedlichen Rechenbudgets, von einfachen 100-Dollar-Modellen bis hin zu leistungsfähigeren 1000-Dollar-Versionen
Anwendungsfälle von nanochat
Lernwerkzeug: Dient als praktische Lernressource für Studenten und Forscher, die LLM-Entwicklung im Rahmen des LLM101n-Kurses studieren
Forschungsplattform: Bietet eine Grundlage für KI-Forscher, um mit LLM-Architekturen und Trainingsmethoden zu experimentieren und diese zu verbessern
Prototypenentwicklung: Ermöglicht die schnelle Entwicklung und das Testen von benutzerdefinierten Chatbots für spezifische Anwendungen mit minimalem Investitionsaufwand
Vorteile
Sehr zugänglich und kostengünstig für die LLM-Entwicklung auf Einstiegsniveau
Saubere, lesbare Codebasis, die leicht zu verstehen und zu modifizieren ist
Vollständige End-to-End-Implementierung mit minimalen Abhängigkeiten
Nachteile
Eingeschränkte Fähigkeiten im Vergleich zu grossen kommerziellen Modellen
Erfordert eine spezifische Hardwarekonfiguration (H100-GPUs) für optimale Leistung
Noch nicht vollständig optimiert oder auf maximale Leistung abgestimmt
Wie verwendet man nanochat
Rechenumgebung einrichten: Starten Sie einen neuen 8XH100-GPU-Knoten von einem Cloud-Anbieter (z. B. Lambda GPU Cloud). Dies kostet ungefähr 24 US-Dollar pro Stunde.
Repository klonen: Führen Sie \'git clone [email protected]:karpathy/nanochat.git\' und \'cd nanochat\' aus, um den Code zu erhalten und das Projektverzeichnis zu betreten.
Speedrun-Skript ausführen: Führen Sie \'screen -L -Logfile speedrun.log -S speedrun bash speedrun.sh\' aus, um das Training zu starten. Dies dauert etwa 4 Stunden und protokolliert die Ausgabe in speedrun.log.
Trainingsfortschritt überwachen: Sie können den Fortschritt innerhalb der Bildschirmsitzung beobachten oder sich mit \'Strg-a d\' abmelden und \'tail speedrun.log\' verwenden, um den Fortschritt anzuzeigen.
Virtuelle Umgebung aktivieren: Sobald das Training abgeschlossen ist, aktivieren Sie die lokale virtuelle uv-Umgebung mit \'source .venv/bin/activate\'.
Weboberfläche starten: Führen Sie \'python -m scripts.chat_web\' aus, um die ChatGPT-ähnliche Weboberfläche zu starten.
Auf die Schnittstelle zugreifen: Besuchen Sie die angezeigte URL, indem Sie die öffentliche IP Ihres Knotens gefolgt vom Port verwenden (z. B. http://209.20.xxx.xxx:8000/).
Modellleistung anzeigen: Überprüfen Sie die generierte Datei \'report.md\' im Projektverzeichnis, um Auswertungen und Metriken Ihres trainierten Modells anzuzeigen.
Mit Modell interagieren: Verwenden Sie die Weboberfläche, um mit Ihrem trainierten LLM zu interagieren – stellen Sie Fragen, fordern Sie Geschichten/Gedichte an oder testen Sie seine Fähigkeiten.
nanochat FAQs
Nanochat ist eine Full-Stack-Implementierung eines LLM wie ChatGPT in einer einzigen, sauberen, minimalen, hackbaren, ressourcenschonenden Codebasis. Es wurde entwickelt, um ein ChatGPT-ähnliches Modell für etwa 100 Dollar Rechenkosten zu erstellen.
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