karpathy/nanochat

来源
GitHub
首次上榜日期
领域
模型推理
GitHub 星标数
58,076
主要语言
Python

本页介绍外部开源仓库,并非 HDATF 产品。

karpathy/nanochat

它做什么

一个精简的代码库,可在单个GPU节点上训练自己的chat LLM并与之对话,涵盖tokenization、pretraining、finetuning、评估和推理。只需设置depth一项,其余超参数随之确定。

对 ATF 的帮助

关联较弱。可作为理解Harness executor背后的语言模型如何训练和评估的学习资料,但不是可复用的组件。

许可证

MIT 宽松许可。保留版权声明即可商用和修改。

同领域的其他仓库

  • jundot/omlx
    面向Apple Silicon Mac的本地LLM推理服务器,可从macOS菜单栏管理。它采用continuous batching,并把KV cache分层保存在内存和SSD中,使以往的context可在多个请求间复用。
  • maderix/ANE
    这是一个研究性质的概念验证,通过逆向工程得到的私有API,直接在Apple Neural Engine上训练神经网络,不使用CoreML训练API、Metal或GPU。作者表示它并不是一个持续维护的框架。
  • TheTom/turboquant_plus
    TurboQuant+是TurboQuant的研究实现,使用PolarQuant和Walsh-Hadamard旋转压缩transformer的KV cache。仓库包含Python参考实现、验证论文和benchmark数据。
  • AlexsJones/llmfit
    llmfit会检测机器的CPU、RAM、GPU和VRAM,推荐该硬件可以运行的开源LLM及量化格式。它提供终端UI、Web仪表盘和REST API,还能在本地测量实际的每秒token数。
  • google-ai-edge/gallery
    一个展示端侧生成式AI用例的应用,让人们在移动设备上离线试用开源模型。它包含带thinking mode的聊天功能,以及可添加Wikipedia等tool的agent skill。

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