Entrene su propio modelo LLM desde cero
train-llm-from-scratch ofrece un método simple, paso a paso, para entrenar un modelo de lenguaje grande desde cero, desde la descarga del conjunto de datos hasta la generación de texto. Es un recurso práctico para tu proceso de aprendizaje.
Actualizaciones
- 19 de octubre de 2026: Estrellas 11,240 → 12,282.
- 27 de septiembre de 2026: Estrellas 8,864 → 11,240.
- 2 de agosto de 2026: Estrellas 2,086 → 8,864.
¿Qué aprendes?
- Flujo de un extremo a otro que cubre la descarga de datos, la capacitación y la producción de textos.
- Método de aplicación basado en el funcionamiento interno del LLM.
- Uso práctico con portátiles de uso directo.
¿Cómo instalar, cómo utilizar?
Este repositorio (FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch) es un tutorial sobre cómo entrenar un transformador/LLM desde cero con PyTorch. Revise el archivo README y proporcione un plan de implementación paso a paso en turco: explicando las etapas de hardware (GPU) requeridas, descarga y preprocesamiento de datos, configuración del modelo, capacitación y generación de texto, en orden.
Repositorio: https://github.com/FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.
Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.
Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.
Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.
git clone https://github.com/FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch.git
cd train-llm-from-scratchpip install -r requirements.txtTérminos relacionados del glosario
Enlaces
TreScout no desarrolló esta herramienta · la encontramos en las tendencias de GitHub y la presentamos. Esta página describe el repositorio tal como estaba el 2026-05-30: El número de estrellas y nuestro texto son de ese día, el repositorio puede haber cambiado desde entonces. Consulte el enlace del repositorio para ver el estado actual. El texto de presentación se preparó con IA a partir de la propia documentación del repositorio y esta página se tradujo automáticamente del original en turco · prevalece la versión turca.