nanochat
nanochat es una implementación de código abierto y de pila completa de un modelo de lenguaje similar a ChatGPT que se puede entrenar por solo $100 en 4 horas en un nodo GPU 8XH100, lo que proporciona un código base limpio, mínimo y pirateable con una canalización completa desde la tokenización hasta la implementación.
https://github.com/karpathy/nanochat?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:17/10/2025
¿Qué es nanochat?
Creado por Andrej Karpathy, ex director de IA de Tesla y cofundador de OpenAI, nanochat es un proyecto integral que se basa en su trabajo anterior nanoGPT. Está diseñado como una canalización completa de entrenamiento e inferencia de extremo a extremo para crear modelos de lenguaje estilo ChatGPT, empaquetado en aproximadamente 8,000 líneas de código limpio. El proyecto sirve como la piedra angular del curso LLM101n de Karpathy en Eureka Labs y tiene como objetivo hacer que el desarrollo de modelos de lenguaje grandes sea más accesible y educativo para investigadores, estudiantes y desarrolladores.
Características Principales de nanochat
Nanochat es una implementación de código abierto y de pila completa de un modelo similar a ChatGPT creado por Andrej Karpathy que se puede entrenar por solo $100 en 4 horas en un nodo de GPU 8XH100. Proporciona una canalización completa que incluye tokenización, preentrenamiento, ajuste fino, evaluación, inferencia y servicio web en una base de código limpia y mínima de aproximadamente 8,000 líneas. El proyecto tiene como objetivo democratizar el desarrollo de LLM haciéndolo accesible y comprensible, manteniendo al mismo tiempo la eficiencia y la funcionalidad.
Canalización de Entrenamiento de Extremo a Extremo: Implementación completa desde la tokenización hasta el servicio web, con todos los componentes integrados en una única base de código que se puede ejecutar mediante scripts simples
Entrenamiento Rentable: Logra una funcionalidad básica similar a ChatGPT con solo $100 en tiempo de computación (4 horas en GPU 8XH100), lo que lo hace accesible para investigadores individuales y equipos pequeños
Dependencias Mínimas: Base de código limpia y pirateable con dependencias externas mínimas, lo que facilita su comprensión y modificación
Arquitectura Escalable: Admite el entrenamiento de modelos más grandes con diferentes presupuestos computacionales, desde modelos básicos de $100 hasta versiones más capaces de $1000
Casos de Uso de nanochat
Herramienta Educativa: Sirve como un recurso de aprendizaje práctico para estudiantes e investigadores que estudian el desarrollo de LLM a través del curso LLM101n
Plataforma de Investigación: Proporciona una base para que los investigadores de IA experimenten y mejoren las arquitecturas LLM y los métodos de entrenamiento
Desarrollo de Prototipos: Permite el desarrollo y las pruebas rápidos de chatbots personalizados para aplicaciones específicas con una inversión mínima
Ventajas
Altamente accesible y rentable para el desarrollo de LLM de nivel de entrada
Base de código limpia y legible que es fácil de entender y modificar
Implementación completa de extremo a extremo con dependencias mínimas
Desventajas
Capacidades limitadas en comparación con los grandes modelos comerciales
Requiere una configuración de hardware específica (GPU H100) para un rendimiento óptimo
Aún no está completamente optimizado o ajustado para obtener el máximo rendimiento
Cómo Usar nanochat
Configurar el entorno informático: Arranque un nuevo nodo GPU 8XH100 de un proveedor de nube (por ejemplo, Lambda GPU Cloud). Esto costará aproximadamente $24/hora.
Clonar el repositorio: Ejecute 'git clone [email protected]:karpathy/nanochat.git' y 'cd nanochat' para obtener el código e ingresar al directorio del proyecto
Ejecutar el script de speedrun: Ejecute 'screen -L -Logfile speedrun.log -S speedrun bash speedrun.sh' para iniciar el entrenamiento. Esto se ejecutará durante aproximadamente 4 horas y registrará la salida en speedrun.log
Monitorear el progreso del entrenamiento: Puede observar el progreso dentro de la sesión de pantalla o desconectarse con 'Ctrl-a d' y usar 'tail speedrun.log' para ver el progreso
Activar el entorno virtual: Una vez que se complete el entrenamiento, active el entorno virtual uv local con 'source .venv/bin/activate'
Iniciar la interfaz web: Ejecute 'python -m scripts.chat_web' para iniciar la interfaz web similar a ChatGPT
Acceder a la interfaz: Visite la URL que se muestra, utilizando la IP pública de su nodo seguida del puerto (por ejemplo, http://209.20.xxx.xxx:8000/)
Ver el rendimiento del modelo: Consulte el archivo 'report.md' generado en el directorio del proyecto para ver las evaluaciones y métricas de su modelo entrenado
Interactuar con el modelo: Use la interfaz web para interactuar con su LLM entrenado: haga preguntas, solicite historias/poemas o pruebe sus capacidades
Preguntas Frecuentes de nanochat
Nanochat es una implementación de pila completa de un LLM como ChatGPT en una base de código única, limpia, mínima, hackeable y con pocas dependencias. Está diseñado para crear un modelo similar a ChatGPT por alrededor de $100 en costos de computación.
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