Keşif · GitHub · Marin

Temel Model Araştırması İçin Açık Geliştirme Platformu

Temel modellerin araştırılması ve geliştirilmesi için bir araştırma programı, yazılım platformu ve topluluktur. Veri işlemeden ön eğitim, son eğitim ve değerlendirmeye uzanan kapsamı belgeler.

★ 3.089
Python
GitHub Trending · 2026-08-25

Kurulum

Resmî depoyu klonla

git clone https://github.com/marin-community/marin.git

Python ortamını oluştur

uv venv --python 3.12

Bağımlılıkları kur

uv sync --all-packages

Çalıştırma

CPU smoke testini çalıştır

wandb offline
uv run python experiments/tutorials/train_tiny_model.py --device cpu --dataset tinystories --version dev --run

Kaynak: Resmî README ve dokümantasyon kaynakları: https://marin.readthedocs.io/en/latest/tutorials/installation/, https://marin.readthedocs.io/en/latest/tutorials/first-experiment/, https://github.com/marin-community/marin

Güncelleme

31 Ağustos 2026: Yıldız 1.967 → 3.089.

Bu araç ne yapar?

Deneyleri bağımlı adımlar olarak topolojik sırada yürütür. Resmî ilk deney, TinyStories verisini tokenleştirip küçük bir dil modeli eğitmeyi gösterir; açık geliştirme yaklaşımı kodu, veriyi, kararları ve başarısız deneyleri de belgeler.

Kimin için?

Veri kürasyonu, dönüşümü, filtreleme, tokenleştirme, model eğitimi ve değerlendirme araştırmaları yapan ekipler.

Ne beklememeli?

Temel model araştırması kapsamına girmeyen basit uygulama geliştirme işleri veya gerekli Python ve geliştirme ortamını kurmak istemeyenler.

Öne çıkanlar

Veri işlemeden ön eğitim, son eğitim ve değerlendirmeye uzanan araştırma kapsamı
Bağımlı adımları topolojik sırada yürüten deney iş akışı
Başarısız deneyleri ve geliştirme kararlarını da kapsayan açık dokümantasyon

İlk kullanım akışı

Resmî depoyu klonlayın ve Python 3.12 veya üzeri bir sanal ortam oluşturun
uv ile bağımlılıkları senkronize edin
MARIN_PREFIX ortam değişkenini yapılandırın
CPU üzerinde çevrimdışı TinyStories smoke testini çalıştırın

Güvenli başlangıç

CPU smoke testi yalnızca ilk doğrulama içindir. CPU, GPU ve TPU bağımlılıkları ayrı donanım ekleri gerektirebilir. WANDB_API_KEY ve HF_TOKEN yalnızca ilgili izleme veya kapalı model iş akışlarında gerekir.

İlk görev istemi

İlk adım için hazır istem

Çevrimdışı TinyStories akışıyla CPU üzerinde küçük bir model eğitimini ilk doğrulama olarak çalıştır.

Bağlantılar

TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Bu sayfa deponun 2026-08-25 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.