概要

nanochatは、単一で読みやすく、改変しやすいコードベースにより「ChatGPTのような」LLMワークフローを再現することを目的としたプロジェクトです。トークナイザ作成から事前学習、ファインチューニング、評価、推論、そしてシンプルなWeb UIによる対話まで、エンドツーエンドのパイプラインをスクリプトで自動化します。依存関係を極力抑えつつ、8x H100のような強力なGPUクラスタ上で一括実行できる点が特徴で、研究者や開発者が自分のモデルを素早く立ち上げて試せるよう設計されています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1579
フォーク数: 145
ウォッチャー数: 1579
コミット数: 6
ファイル数: 12
メインの言語: Python

主な特徴

フルスタック：トークナイズ〜事前学習〜ファインチューニング〜評価〜推論〜Web UIを単一リポジトリで提供。
依存軽量：シンプルで追いやすい実装により、ハックや実験が容易。
スクリプト駆動：speedrun.sh 等のスクリプトでパイプラインを自動実行できる。
大規模GPU対応：8x H100相当のノードでの実行を想定したワークフローが含まれる。

技術的なポイント

nanochatは「教育的で改変しやすい」ことを設計哲学の中心に据えています。リポジトリはPython主体で、トークナイザ、モデル定義、学習ループ、評価スクリプト、そしてシンプルなWebサーバ（対話UI）という典型的なLLMパイプラインの各要素を明示的に分割して実装しています。speedrun.sh のような一括実行スクリプトは、データ準備から学習、推論、サービングまでの一連処理を順序立てて実行することで再現性を高め、実験セットアップの手間を減らします。

依存を最小限にすることでコードの可読性と移植性が向上しており、学術的な理解やカスタム改修が容易です。設計上は単一ノード（ただし8枚GPU）での効率的な利用を想定しており、大規模データセットの分割/入出力、バッチ処理、チェックポイント管理など学習実務で必要となる機能を備えます。評価や推論部分は軽量なAPI/UIを通じて動作させられるため、モデルのインタラクティブな確認が容易です。

一方で「依存軽量」「シンプル実装」は高性能最適化や商用運用のための機能（分散学習の高度な最適化、プロダクション用の監視・スケーリング機能等）は限定的である可能性が高く、実運用や極端なスケール要求には追加の改良が必要です。また、指定のGPU環境（8x H100）を前提とする点から、ハードウェア要件は無視できません。研究用途やプロトタイプ作成、教育目的での利用に特に向く設計です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
.python-version: file
README.md: file
dev: dir
nanochat: dir

…他 7 ファイル

まとめ

学習から対話UIまでを単一で試せる、研究・教育向けのシンプルで実用的なLLMワークフロー実装。

リポジトリ情報：

名前: nanochat
説明: The best ChatGPT that $100 can buy.
スター数: 1579
言語: Python
URL: https://github.com/karpathy/nanochat
オーナー: karpathy
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/241138?v=4

READMEの抜粋：

nanochat

nanochat logo

The best ChatGPT that $100 can buy.

This repo is a full-stack implementation of an LLM like ChatGPT in a single, clean, minimal, hackable, dependency-lite codebase. nanochat is designed to run on a single 8XH100 node via scripts like speedrun.sh, that run the entire pipeline start to end. This includes tokenization, pretraining, finetuning, evaluation, inference, and web serving over a simple UI so that you can talk to your own LL…

nanochat — シンプルでハックしやすいフルスタックLLM実装