← Keşif
GitHub · karpathy/nanochat↑ +321 bugün

Yapay zekâ modelleri eğitme aracı

karpathy/nanochat, büyük dil modelleri (LLM) eğitmek için geliştirilmiş, tek bir grafik işlem birimi (GPU) üzerinde çalışabilen deneysel bir yazılım çatısıdır. Tokenlaştırma, ön eğitim, ince ayar (fine-tuning), değerlendirme ve çıkarım süreçlerini kapsayan bu proje, geliştiricilere minimal ve üzerinde değişiklik yapılabilir bir yapı sunar.

Ne kazandırır?

  • Tek bir grafik işlem birimi üzerinde yapay zekâ modeli eğitmenizi sağlar.
  • Metin oluşturma adımlarını komut satırı üzerinden yönetmenize imkân tanır.
  • Farklı donanım türleri için esnek kurulum seçenekleri sunar.

Kurulum

Bağımlılıkları yükleme
uv sync --extra gpu    # Use for CUDA (A100/H100/etc.)
uv sync --extra cpu    # (or) Use for CPU-only / MPS
source .venv/bin/activate

Çalıştırma

Eğitim sürecini başlatma
bash runs/speedrun.sh
Model ile sohbet etme
python -m scripts.chat_cli

Kod bilmiyorsanız

Yapay zekâ ajanınıza (Claude Code · Codex · Antigravity) yapıştırın

nanochat isimli yapay zekâ aracını kurmak ve çalıştırmak istiyorum. Öncelikle uv sync --extra gpu # Use for CUDA (A100/H100/etc.) uv sync --extra cpu # (or) Use for CPU-only / MPS source .venv/bin/activate komutunu kullanarak bağımlılıkları kur ve sanal ortamı aktif et. Ardından bash runs/speedrun.sh komutuyla süreci başlat ve tamamlandığında python -m scripts.chat_cli komutunu çalıştırarak model ile iletişime geç.

Depo: https://github.com/karpathy/nanochat. Kurulum ve çalıştırmada bu deponun README dosyasındaki resmî talimatları esas al.

Başlamadan önce hangi işletim sisteminde çalıştığımızı ve gerekli araçların (ör. Python, Node.js, Git, Docker) kurulu olup olmadığını kontrol et; eksik olanları bu sisteme göre adım adım kur.

Çalışmak için yeni ve boş bir klasör oluştur. Bu klasörün dışındaki dosyalarıma dokunma, hiçbir şeyi silme. Her komutu çalıştırmadan önce ne yapacağını bir cümleyle söyle.

Her adımın sonunda ekranda ne görmem gerektiğini söyle. Bir hata oluşursa hata mesajını sana olduğu gibi yapıştıracağım, birlikte düzeltelim.

Kimin içinBüyük dil modellerini sıfırdan eğitmek ve test etmek isteyen geliştiriciler içindir.
LisansMIT

Bağlantılar

TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Tanıtım metni deponun kendi belgelerinden yapay zekâ ile hazırlandı. Bu sayfa deponun 2026-11-03 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.

İlgili sözlük terimleri