[Python] nanoGPT轻量级GPT训练教程：基于PyTorch与Transformer，单卡GPU快速上手

前OpenAI科学家Andrej Karpathy开源的nanoGPT项目，旨在降低大模型的训练门槛。其核心代码采用PyTorch框架编写，结合Transformer架构，总行数不足千行。该项目让开发者能够在单张GPU上完成从数据准备到模型训练的全过程，非常适合用于文本生成、代码补全等任务的入门学习与实践。

项目状态：仓库处于积极维护阶段，GitHub Star数量已超过4万，社区活跃度高。

核心特性

代码极简：训练与推理的核心逻辑浓缩在约600行代码内，通过简洁的命令即可启动，提供了零配置上手训练大模型的体验。

训练高效：原生支持CUDA与FlashAttention优化，训练速度可提升3倍以上。即使在消费级单卡上，也能成功训练参数量达1.1亿的模型。

数据处理便捷：项目内置了OpenWebText数据集的下载与预处理脚本（Tokenizer），实现了从数据下载、预处理、训练到文本采样的一站式流水线。

教学意义突出：代码配有详尽的逐行注释，结合Karpathy本人的配套视频教程，使得即使是深度学习新手也能深入理解Transformer的每一层设计。

推理性能优化：提供了集成KV缓存与半精度（fp16）推理的脚本，能够将文本生成速度提升2倍，即使在CPU上也能流畅运行进行体验。

快速上手

通过以下两条命令即可快速启动数据准备与训练流程：

python data/openwebtext/prepare.py
python train.py

项目评价：nanoGPT是目前最轻量级的GPT教学级实现，其代码量相比同类项目减少90%以上，同时完整保留了数据准备、训练、评估、推理的闭环。它是初学者入门大模型原理，或进行教学演示的绝佳选择。

项目信息

• 项目地址: https://github.com/karpathy/nanoGPT
• 开源协议: MIT，允许商业使用，但需保留原作者的版权声明与许可文件。