概要

NIRVANAは、主にLLaMA系のモデルを対象にした剪定（pruning）や最適化を行うことを想定した小規模な研究用コードベースです。セットアップは同梱の setup.sh によりConda環境の作成、CUDA対応のPyTorch（2.2.2 + cu121）のインストール、およびプロジェクト依存の編集可能インストールを自動化します。リポジトリ内に「Llama」ディレクトリがあり、そこに剪定処理を呼び出す手順やスクリプトが配置されていることが示唆されています。ドキュメントは簡潔で、研究者やエンジニアがローカル環境で再現実験を始めるための最小限の導線を提供しています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 3
• フォーク数: 1
• ウォッチャー数: 3
• コミット数: 3
• ファイル数: 9
• メインの言語: Python

主な特徴

• Conda環境とCUDA対応のPyTorchを自動で構築する setup.sh を同梱。
• LLaMA関連の処理をまとめた Llama ディレクトリ（剪定ワークフローの入口）。
• 研究向けに依存関係を「editable mode」でインストールし、開発・実験の反復が容易。
• 必要最小限のドキュメントとサンプル画像を含む軽量リポジトリ設計。

技術的なポイント

本リポジトリの技術的な焦点は「再現可能な環境構築」と「LLaMA系モデルに対する剪定・最適化実験の入り口」を提供する点にあります。READMEから読み取れる要件は明確で、Python 3.9.19 と PyTorch 2.2.2（CUDA 12.1ビルド）がテスト対象とされています。これによりGPU上での高速なテンソル演算と、最新のCUDA機能を利用した最適化実験を前提とした構成です。setup.sh によりConda環境作成→PyTorchインストール→プロジェクト依存のeditableインストールを自動化しているため、環境差異によるトラブルを減らし、研究者がコード改変→即テストを行えるワークフローを確保しています。

Llama ディレクトリ配下には「Pruning」に関する実行手順が記載されている断片が見え、剪定（重みのゼロ化やチャネル/ブロック単位の削減）を想定したスクリプト群が含まれている可能性が高いです。剪定はモデルサイズと推論コストを削減する一方で精度低下のリスクがあるため、通常は重要度指標（例えば重みの大きさ、勾配ベース指標、またはスパース化向けの正則化）を用いて段階的に行います。本リポジトリはそうした実験を行うための雛形を提供し、PyTorchのモジュール操作・パラメータ編集・再学習ループを組み合わせる実装になっていると考えられます。

設計上の注目点としては、依存関係をeditableでインストールする点です。これはソースをそのまま修正して実験を回す研究開発サイクルに適しており、パッケージを逐一再ビルドする手間を省きます。また、PyTorchのバージョンとCUDAの明記はGPU互換性の問題回避に重要で、特にCUDA 12.1に最適化されたビルドを前提としているため、環境合わせのコストを低減しています。ドキュメントは簡潔ですが、実験コマンドの記載（例：cd Llama/ から始まる Pruning 実行方法の断片）があるため、コードの読み進めで具体的なオプションやパラメータ調整箇所を把握しやすいでしょう。

拡張性の観点では、他のモデルファミリや異なるPyTorch/CUDA組み合わせへの移植が考えられます。READMEを起点にスクリプトを読み解き、剪定基準の差し替え（L1/L2や重要度スコア）、量子化（int8等）や蒸留による精度回復ルーチンを追加することで、より高度な圧縮パイプラインへ発展させられます。

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
• LICENSE: file
• Llama: dir
• README.md: file
• cover1-compressed.jpg: file

…他 4 ファイル

まとめ

軽量で実験開始が速い、LLaMA系の剪定・最適化のための研究用テンプレートです。

リポジトリ情報：

• 名前: NIRVANA
• 説明: 説明なし
• スター数: 3
• 言語: Python
• URL: https://github.com/iDEA-iSAIL-Lab-UIUC/NIRVANA
• オーナー: iDEA-iSAIL-Lab-UIUC
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/188271020?v=4

READMEの抜粋：

README

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1 . Requirements

Component	Version	Notes
Python	3.9.19	Tested with CPython 3.9.19
PyTorch	2.2.2 + cu121	Pre‑built CUDA 12.1 wheel

Quick start:

bash setup.sh

The script creates the Conda environment, installs PyTorch (CUDA 12.1), and places all project dependencies in editable mode.

---

2 . Running the Code

2.1  Pruning

cd Llama/
b...