3 天就斩获 20000 星！这个 GitHub 开源项目凭啥？

02nanochat项目

大佬开源这个项目的目的很清晰：让 AI 大模型训练 平民化。使用这个开源项目，你花 100 美元租一台 8 块 H100 显卡的计算节点（约 24 美元 / 小时），跑 4 小时就能得到一个能聊天的小模型。花 800 美元能训出 19 亿参数的 d32 模型（32 层 Transformer），性能比 2019 年的 GPT-2 还好。这个开源项目的代码只有 44 个文件、8000 多行，每个环节都写得直白。比如分词用 rustbpe 模块，训练用 scripts 里的 base_train.py，网页服务靠 scripts.chat_web。

想自己跑通流程也很简单：把开源项目 Clone 下来，然后租一台 8XH100 的服务器，执行 bash speedrun.sh ，运行4 小时后用如下命令启动网页 UI。

过程中还能看 log 文件跟踪进度，训完有 report.md 报告。里面列着模型在常识推理、数学题等任务上的得分，帮助你直观理解训练时间、模型大小和性能的关系。

nanochat 最大的意义，是把 AI 大模型从大厂专属拉到了普通人面前。它不是要做最强大的模型，而是要做最易上手的全流程 AI 大模型工具。让你能亲手训模型，让小团队能低成本定制模型，让研究者能快速试错。不管你是想入门大模型、做小场景应用，还是教别人学 AI，这个项目都值得试试。毕竟，能花 100 美元跑通从数据到可用的全流程，这种看得见、摸得着的体验，比看十篇论文都管用。