nanochat
nanochat은 8XH100 GPU 노드에서 4시간 만에 100달러로 훈련할 수 있는 ChatGPT와 유사한 언어 모델의 오픈 소스, 풀 스택 구현으로, 토큰화부터 배포까지의 완벽한 파이프라인을 갖춘 깨끗하고 최소한의 해킹 가능한 코드베이스를 제공합니다.
https://github.com/karpathy/nanochat?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Oct 17, 2025
nanochat이란?
전 Tesla AI 이사이자 OpenAI 공동 창립자인 Andrej Karpathy가 만든 nanochat은 그의 이전 nanoGPT 작업을 기반으로 구축된 포괄적인 프로젝트입니다. ChatGPT 스타일의 언어 모델을 만들기 위한 완벽한 엔드 투 엔드 훈련 및 추론 파이프라인으로 설계되었으며, 약 8,000줄의 깨끗한 코드로 패키지되어 있습니다. 이 프로젝트는 Eureka Labs의 Karpathy의 LLM101n 과정의 최종 프로젝트 역할을 하며 연구원, 학생 및 개발자가 대규모 언어 모델 개발에 더 쉽게 접근하고 교육적으로 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
nanochat의 주요 기능
Nanochat은 Andrej Karpathy가 만든 ChatGPT와 유사한 모델의 완전한 스택, 오픈 소스 구현으로, 8XH100 GPU 노드에서 단 4시간 만에 100달러로 학습할 수 있습니다. 토큰화, 사전 학습, 미세 조정, 평가, 추론 및 웹 서비스를 포함한 완전한 파이프라인을 약 8,000줄의 깔끔하고 최소한의 코드베이스로 제공합니다. 이 프로젝트는 효율성과 기능을 유지하면서 접근 가능하고 이해하기 쉽게 만들어 LLM 개발을 민주화하는 것을 목표로 합니다.
엔드 투 엔드 훈련 파이프라인: 토큰화에서 웹 서비스에 이르기까지 완전한 구현으로, 모든 구성 요소가 간단한 스크립트를 통해 실행할 수 있는 단일 코드베이스에 통합되어 있습니다.
비용 효율적인 훈련: 단 100달러 상당의 컴퓨팅 시간(8XH100 GPU에서 4시간)으로 기본적인 ChatGPT와 유사한 기능을 달성하여 개별 연구원 및 소규모 팀이 접근할 수 있도록 합니다.
최소한의 종속성: 최소한의 외부 종속성을 가진 깔끔하고 해킹 가능한 코드베이스로 이해하고 수정하기 쉽습니다.
확장 가능한 아키텍처: 100달러 기본 모델에서 1000달러의 더 강력한 버전까지 다양한 계산 예산으로 더 큰 모델 훈련을 지원합니다.
nanochat의 사용 사례
교육 도구: LLM101n 과정을 통해 LLM 개발을 공부하는 학생과 연구자를 위한 실용적인 학습 자료로 사용됩니다.
연구 플랫폼: AI 연구자가 LLM 아키텍처 및 훈련 방법을 실험하고 개선할 수 있는 기반을 제공합니다.
프로토타입 개발: 최소한의 투자로 특정 애플리케이션을 위한 맞춤형 챗봇의 빠른 개발 및 테스트를 가능하게 합니다.
장점
엔트리 레벨 LLM 개발에 매우 접근하기 쉽고 비용 효율적입니다.
이해하고 수정하기 쉬운 깔끔하고 읽기 쉬운 코드베이스
최소한의 종속성을 가진 완전한 엔드 투 엔드 구현
단점
대규모 상용 모델에 비해 제한적인 기능
최적의 성능을 위해 특정 하드웨어 설정(H100 GPU)이 필요합니다.
최대 성능을 위해 아직 완전히 최적화되거나 조정되지 않았습니다.
nanochat 사용 방법
컴퓨팅 환경 설정: 클라우드 제공업체(예: Lambda GPU Cloud)에서 새로운 8XH100 GPU 노드를 부팅합니다. 비용은 시간당 약 24달러입니다.
리포지토리 복제: 'git clone [email protected]:karpathy/nanochat.git' 및 'cd nanochat'을 실행하여 코드를 가져오고 프로젝트 디렉터리로 들어갑니다.
스피드런 스크립트 실행: 'screen -L -Logfile speedrun.log -S speedrun bash speedrun.sh'를 실행하여 훈련을 시작합니다. 이 작업은 약 4시간 동안 실행되며 speedrun.log에 출력을 기록합니다.
훈련 진행 상황 모니터링: 화면 세션 내에서 진행 상황을 보거나 'Ctrl-a d'로 분리하고 'tail speedrun.log'를 사용하여 진행 상황을 볼 수 있습니다.
가상 환경 활성화: 훈련이 완료되면 'source .venv/bin/activate'를 사용하여 로컬 uv 가상 환경을 활성화합니다.
웹 인터페이스 실행: 'python -m scripts.chat_web'을 실행하여 ChatGPT와 유사한 웹 인터페이스를 시작합니다.
인터페이스 액세스: 노드의 공용 IP와 포트를 사용하여 표시된 URL을 방문합니다(예: http://209.20.xxx.xxx:8000/).
모델 성능 보기: 프로젝트 디렉터리에서 생성된 'report.md' 파일을 확인하여 훈련된 모델의 평가 및 메트릭을 확인합니다.
모델과 상호 작용: 웹 인터페이스를 사용하여 훈련된 LLM과 상호 작용합니다. 질문을 하거나, 이야기/시를 요청하거나, 기능을 테스트합니다.
nanochat 자주 묻는 질문
"Nanochat은 단일하고 깔끔하며 최소한의 해킹 가능하고 의존성이 적은 코드베이스에서 ChatGPT와 같은 LLM의 풀 스택 구현입니다. 약 100달러 상당의 컴퓨팅 비용으로 ChatGPT와 유사한 모델을 만드는 데 설계되었습니다."
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