nanochat
nanochat est une implémentation open-source et complète d'un modèle de langage de type ChatGPT qui peut être entraîné pour seulement 100 $ en 4 heures sur un nœud GPU 8XH100, fournissant un code de base propre, minimal et piratable avec un pipeline complet de la tokenisation au déploiement.
https://github.com/karpathy/nanochat?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Oct 17, 2025
Qu'est-ce que nanochat
Créé par Andrej Karpathy, ancien directeur de l'IA chez Tesla et cofondateur d'OpenAI, nanochat est un projet complet qui s'appuie sur son travail antérieur nanoGPT. Il est conçu comme un pipeline complet de formation et d'inférence de bout en bout pour la création de modèles de langage de style ChatGPT, emballé dans environ 8 000 lignes de code propre. Le projet sert de pierre angulaire au cours LLM101n de Karpathy chez Eureka Labs et vise à rendre le développement de grands modèles de langage plus accessible et éducatif pour les chercheurs, les étudiants et les développeurs.
Caractéristiques principales de nanochat
Nanochat est une implémentation full-stack et open source d'un modèle de type ChatGPT créé par Andrej Karpathy, qui peut être entraîné pour seulement 100 $ en 4 heures sur un nœud GPU 8XH100. Il fournit un pipeline complet comprenant la tokenisation, le pré-entraînement, le fine-tuning, l'évaluation, l'inférence et le service web dans une base de code propre et minimale d'environ 8 000 lignes. Le projet vise à démocratiser le développement de LLM en le rendant accessible et compréhensible tout en maintenant l'efficacité et la fonctionnalité.
Pipeline d'Entraînement de Bout en Bout: Implémentation complète de la tokenisation au service web, avec tous les composants intégrés dans une seule base de code qui peut être exécutée via des scripts simples
Entraînement Rentable: Atteint une fonctionnalité de base de type ChatGPT avec seulement 100 $ de temps de calcul (4 heures sur des GPU 8XH100), le rendant accessible aux chercheurs individuels et aux petites équipes
Dépendances Minimales: Base de code propre et piratable avec des dépendances externes minimales, la rendant facile à comprendre et à modifier
Architecture Évolutive: Prend en charge l'entraînement de modèles plus grands avec différents budgets de calcul, des modèles de base à 100 $ aux versions plus performantes à 1000 $
Cas d'utilisation de nanochat
Outil Éducatif: Sert de ressource d'apprentissage pratique pour les étudiants et les chercheurs étudiant le développement de LLM à travers le cours LLM101n
Plateforme de Recherche: Fournit une base pour les chercheurs en IA afin d'expérimenter et d'améliorer les architectures LLM et les méthodes d'entraînement
Développement de Prototype: Permet le développement et le test rapides de chatbots personnalisés pour des applications spécifiques avec un investissement minimal
Avantages
Très accessible et rentable pour le développement de LLM d'entrée de gamme
Base de code propre et lisible, facile à comprendre et à modifier
Implémentation complète de bout en bout avec des dépendances minimales
Inconvénients
Capacités limitées par rapport aux grands modèles commerciaux
Nécessite une configuration matérielle spécifique (GPU H100) pour des performances optimales
Pas encore entièrement optimisé ou réglé pour des performances maximales
Comment utiliser nanochat
Configurer l'environnement informatique: Démarrez un nouveau nœud GPU 8XH100 auprès d'un fournisseur de cloud (par exemple, Lambda GPU Cloud). Cela coûtera environ 24 $/heure.
Cloner le référentiel: Exécutez 'git clone [email protected]:karpathy/nanochat.git' et 'cd nanochat' pour obtenir le code et entrer dans le répertoire du projet
Exécuter le script speedrun: Exécutez 'screen -L -Logfile speedrun.log -S speedrun bash speedrun.sh' pour démarrer la formation. Cela durera environ 4 heures et enregistrera la sortie dans speedrun.log
Surveiller la progression de la formation: Vous pouvez surveiller la progression à l'intérieur de la session d'écran ou vous détacher avec 'Ctrl-a d' et utiliser 'tail speedrun.log' pour afficher la progression
Activer l'environnement virtuel: Une fois la formation terminée, activez l'environnement virtuel uv local avec 'source .venv/bin/activate'
Lancer l'interface web: Exécutez 'python -m scripts.chat_web' pour démarrer l'interface web de type ChatGPT
Accéder à l'interface: Visitez l'URL indiquée, en utilisant l'adresse IP publique de votre nœud suivie du port (par exemple, http://209.20.xxx.xxx:8000/)
Afficher les performances du modèle: Consultez le fichier 'report.md' généré dans le répertoire du projet pour voir les évaluations et les mesures de votre modèle entraîné
Interagir avec le modèle: Utilisez l'interface web pour interagir avec votre LLM entraîné - posez des questions, demandez des histoires/poèmes ou testez ses capacités
FAQ de nanochat
Nanochat est une implémentation full-stack d'un LLM comme ChatGPT dans une base de code unique, propre, minimale, piratable et légère en dépendances. Il est conçu pour créer un modèle de type ChatGPT pour environ 100 $ de coûts de calcul.
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