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
nanochat
Новичок месяца
Полный путь от нуля до своего ChatGPT-подобного чата в одном репозитории: токенизатор, предобучение, дообучение и интерфейс. Рассчитан на обучение примерно за сто долларов.
Кому подойдёт
Тем, кто хочет пройти весь цикл создания чат-модели сам, на одной GPU-машине.
Как начать
- Установи окружение:
uv sync --extra gpu(или--extra cpuдля CPU и MPS). - Запусти весь конвейер:
bash runs/speedrun.sh(рассчитан на узел с 8 H100, около 1,5 часа). - Поговори с моделью:
python -m scripts.chat_cli.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+7536 сент. — 6 окт.
Описание автора
The best ChatGPT that $100 can buy.
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.