Самый простой способ запустить открытую модель на своём компьютере: одна команда скачивает и запускает её, плюс локальный REST API и библиотеки для Python и JavaScript.
Все репозитории
Открытые модели и инференсkarpathy
llm.c
Обучение GPT-2 на чистом C и CUDA без PyTorch. Показывает, что происходит под капотом, когда модель учится.
Кому подойдёт
Тем, кто хочет понять обучение моделей на самом низком уровне.
Как начать
- Скачай стартовый набор:
chmod u+x ./dev/download_starter_pack.sh, затем./dev/download_starter_pack.sh. - На CPU собери и запусти:
make train_gpt2; на одной GPU:make train_gpt2fp32cuи./train_gpt2fp32cu. - Прочитай туториал из раздела tutorial в README.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+2116 сент. — 6 окт.
Описание автора
LLM training in simple, raw C/CUDA
Ещё в категории «Открытые модели и инференс»
Главная библиотека для работы с моделями: единый код для текста, зрения, звука и мультимодальных задач, и для запуска, и для обучения. Через неё выходит большинство новых открытых моделей.
Свой чат-интерфейс в стиле ChatGPT, который подключается к Ollama и любым API, совместимым с OpenAI. Ставится одной командой Docker и работает на твоём сервере.
Движок на C/C++, который запускает языковые модели на обычном железе: ноутбуках, телефонах, серверах без видеокарты. На нём держится большая часть локального AI, включая Ollama.
Репозиторий большой открытой модели DeepSeek-V3 со смесью экспертов: описание, результаты тестов и инструкции запуска. Показал, что открытая модель может идти вровень с закрытыми.
Основа большинства современных нейросетей: тензоры с ускорением на GPU и автоматическое дифференцирование, с обычным питоновским кодом внутри. На нём написаны Transformers, Llama и почти все открытые модели.