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
nanoGPT
Минимальная и читаемая реализация GPT на PyTorch от Андрея Карпати: обучение с нуля и дообучение в паре сотен строк. Лучший способ понять, как устроена языковая модель.
Кому подойдёт
Тем, кто хочет разобраться в обучении GPT на живом, коротком коде.
Как начать
- Установи зависимости:
pip install torch numpy transformers datasets tiktoken wandb tqdm. - Подготовь данные:
python data/shakespeare_char/prepare.py. - Обучи:
python train.py config/train_shakespeare_char.py, затем сгенерируй текст:python sample.py --out_dir=out-shakespeare-char.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+8316 сент. — 6 окт.
Описание автора
The simplest, fastest repository for training/finetuning medium-sized GPTs.
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.