nanoGPT

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nanoGPT是一个用于训练/微调中型GPT模型的简单、快速的存储库，可用于自然语言处理和文本生成等应用场景。

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nanoGPT简介

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什么是”nanoGPT”？

nanoGPT是一个用于训练/微调中型GPT模型的最简单、最快速的存储库。它是minGPT的重写版本，优先考虑了性能而不是教育。目前仍在积极开发中，但目前train.py文件可以在OpenWebText上复现GPT-2（124M）的训练，仅需在单个8XA100 40GB节点上进行约4天的训练。代码本身非常简单易懂：train.py是一个约300行的样板训练循环，model.py是一个约300行的GPT模型定义，可以选择从OpenAI加载GPT-2的权重。因为代码非常简单，所以非常容易根据自己的需求进行修改，从头开始训练新模型，或微调预训练的检查点（例如，目前可用作起点的最大模型是来自OpenAI的GPT-2 1.3B模型）。

“nanoGPT”有哪些功能？

1. 训练/微调中型GPT模型
2. 可加载GPT-2检查点权重
3. 简单易懂的代码，易于修改和定制

应用场景：

1. 自然语言处理
2. 文本生成
3. 语言模型训练

“nanoGPT”如何使用？

1. 安装依赖库：pip install torch numpy transformers datasets tiktoken wandb tqdm
2. 准备训练数据：根据需要下载并预处理数据集
3. 运行train.py文件进行模型训练/微调
4. 根据需求修改代码，训练新模型或微调预训练的检查点。

nanoGPT官网入口网址

https://github.com/karpathy/nanoGPT

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