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。

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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