nanochat：用 100 美元把 ChatGPT 搬进自家机房的极简方案！
就在前天，前特斯拉AI总监Karpathy推出的开源项目“**nanochat**”一夜间爆火，该项目仅用约8000行代码便复现了 ChatGPT 的全流程，用户只需要有一台GPU、再花上 4 小时做下训练，就能训练出一个能写诗、回答基础问题的“小型ChatGPT”。全场费用下来成本不到 100 美元！
项目地址：https://github.com/karpathy/nanochat
该项目只用了不到 2 天时间，就已经快达到 20K 星标了，这也是博主见过的近几年涨粉最快的开源项目了！
接下来，我将和大家详细聊聊这玩意是什么？以及如何进行本地化部署！
项目速览
nanochat 是 Karpathy 继 nanoGPT 之后推出的全栈式小型语言模型训练框架，目标是在 4 小时内、以约 100 美元的成本，复现一个可对话的 ChatGPT 克隆体。
| 维度 | 指标 |
|---|---|
| 代码行数 | ≈ 8 000 |
| 训练时长 | 4 h（100 |
 ） |
|
| 模型规模 | 561 M 参数（depth=30） |
| 训练硬件 | 8×H100 GPU |
| 最终交付 | CLI + ChatGPT-style WebUI |
都包含了哪些技术路径？
分词器
用 Rust 重写训练级 tokenizer，压缩率 4.8 char/token，兼容 tiktoken 推理。
预训练
在 FineWeb 语料上预训练 GPT-style Transformer（MQA + RoPE + ReLU²），同步输出 CORE 分数。
中期训练（Midtrain）
使用 SmolTalk 的对话、选择题、工具调用子集继续训练，对齐对话格式。
监督微调（SFT）
在 ARC-E/C、MMLU、GSM8K、HumanEval 上微调，提升问答、数学、代码能力。
强化学习（RL，可选）
采用 GRPO 算法在 GSM8K 上进一步对齐，显存占用低于 PPO。
推理与交互
• KV-Cache 引擎，支持流式解码 • 内嵌轻量级 Python 沙箱，可执行工具调用 • CLI 与 WebUI 双接口
性能阶梯
| 训练成本 | 训练时长 | CORE 指标 | 能力描述 |
|---|---|---|---|
| 100 $ | 4 h | ~GPT-2 级 | 闲聊、写诗、简单问答 |
| 300 $ | 12 h | >GPT-2 | 逻辑推理、短篇故事 |
| 1 000 $ | 41.6 h | 接近 GPT-3 125 M | 数学、代码、多选题 |
“depth=30 的模型在 MMLU 上 40 分、ARC-Easy 70 分、GSM8K 20 分，与 GPT-3 Small 的 FLOPs 相当。”
—— Karpathy 推文
快速开始
1、克隆 github 仓库
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克隆完成后，切换到nanochat 目录
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2、启动云 GPU（示例：RunPod）
执行以下命令启动
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3、一键训练
使用以下命令即可开始一键训练了
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4、启动 WebUI
使用以下命令启动 web 界面
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接下来，浏览器打开 `http://
文件结构（核心）
├── train_tokenizer.rs # Rust 分词器
├── base_train.py # 预训练 + SFT
├── rl_train.py # GRPO 强化学习
├── serve.py # 推理服务器
├── static/ # WebUI 前端
└── report_card.md # 自动生成的游戏化报告
这个小模型都有哪些适用场景？
- 教育：LLM 101 课程实验，完整展示数据到部署。
- 研究：低成本验证新算法或数据配比。
- 私有化：内网部署，无需调用外部 API。
- 边缘实验：在 8×A100 或 4090 上复现小规模结果。
还可以做些私有化模型语料库，例如：博主最近开发的改写 Agent 就是用的自训练小模型，经过了大量 AI 浓度为 0 的文章进行词元拆解训练！
局限与展望
• 当前 RL 阶段仍处实验性，稳定性待提升。
• 仅支持英文，多语言 tokenizer 需自行训练。
• Karpathy 计划将 nanochat 作为 LLM101n 顶点项目，未来或引入 LoRA、MoE 等扩展。
“这不是最优雅的实现，但一定是最易 fork 的基线。”