[返回全部研究](/research) 词元映射研究工程实践 # nanochat：从零训练语言模型 昨天，OpenAI的联合创始人Andrej Karpathy (安德烈·卡帕西) 发布了一个名为 "nanochat" 的新开源项目，一夜之间斩获了7.6k star。 这个项目是从零开始，完成一个ChatGPT这样的大语言模型。提供了从最初的分词器、预训练、中间训练、监督微调 (SFT)到强化学习 (RL) 的完整流程。 可以说，这个项目是你了解大模型究竟是如何“炼”成的史无前例的绝佳项目。 **它有一定门槛，但是并非不可企及。** 本篇文章手把手带你完成全流程，跟着这篇教程，相信你一定能完成由你训练的第一个“GPT”模型，并且深入理解“大模型究竟是如何炼成的”。 以下步骤是我尝试两遍的步骤，训练步骤不会出错。即使你是完全小白，只需要跟着以下步骤，也能够完成。如果你看不懂，你甚至可以把这篇文章直接发给豆包或者GLM，让他们去引导你。 > 代码多次尝试，如果你出现问题，应该是系统环境导致，99%的问题AI都可以帮你解决。 在开始前，你无需任何压力，我不会过多讲解原理，只会有简单的步骤提醒。你可以先跟随步骤完成，如果你想要进一步了解，可以把你感兴趣步骤的输出内容丢给AI，让AI解释这是在做什么，相信，如果整个流程下来，你一定会对大模型有更深入的理解。 这应该是全网首发教程 求个三连，我们正式开始 以下教程大约为三部分，全程约需要2小时（含训练时间）： 1、租一台带有显卡的服务器。 2、为这台服务器配置环境。 3、跟着代码操作进行训练。 ## 一、租用云服务器 因为我并不是真的想要训练一个多么可用的模型，我只是想体验完整的训练流程，所以原项目完成整个训练需要8张A100显卡跑4个小时才可以完成，我把步数和深度在训练时做了调整，我们来训练一个小模型，只需要A100跑15-20分钟即可。 那么，也就是说 你体验整个训练流程的成本，不过是：50块钱左右。  如果你本身没有显卡，那么你可以去：火山云、阿里云、腾讯云、无问芯穹等平台租用一台挂载A100显卡的机器即可。 需要注意的是：系统盘最低也要50G，因为训练的时候需要下载24G的训练数据。其他的配置并没有太多要求，大家根据预算自行选择。 我有A100显卡和服务器可用，所以我就直接使用这台服务器进行操作和演示，这个服务器和在云厂商租用的没有任何区别。 具体如何购买的操作，大家可以参考各厂商的购买指引，我就不做演示了。 （后续如果有需要，再出一个专门的指引，本篇先专注于训练教程） ## 二、服务器配置 各个服务器厂商的操作位置都差不多，大家找找在哪登录就好，登录完成后就都一样了。以下使用的我之前的服务器为例。 **1、 添加端口** 在控制台，找到你购买的服务器，点击图中，箭头指示的空白区域。  选择“防火墙”菜单栏，点击【添加规则】按钮，添加【20219】和【8000】端口并确定。  **2、安装操作面板** 然后点击右上角的登录：  直接粘贴命令到命令行中，点击回车开始执行： ``` curl -sSL https://resource.fit2cloud.com/1panel/package/quick_start.sh -o quick_start.sh && sudo bash quick_start.sh ```  然后一路点击回车就可以了。  **3、最后到这一步，记住你自己的登录地址和账号密码。****复制出来保存好。**  使用「外部地址」，输入面板用户和密码，来登录即可。  好，到这里你已经可以开始方便的使用服务器了。 ## 三、训练环境配置 我们的命令都在终端执行，直接在管理面板，打开左侧的终端，来粘贴命令：  ✨ 注意： * 下边将出现代码，复制的时候，注意复制全。 * 代码我已经分好步骤，每次只需要粘贴一行代码，然后点击一次回车。 中文字符的是解释不需要复制粘贴，每次只复制和粘贴“代码”部分即可。 * 回车后，只有最左边显示[ ]中括号时，才是上一个命令执行完毕了。 没有出现[ ]中括号对话前缀时，不要操作。 * 如果你发现 ctrl+v 粘贴不进去，试试 shift+ctrl+v 粘贴。 **1、我们来检查一下你租用的服务器配置：** ``` # 检查NVIDIA驱动是否正确安装 nvidia-smi # 查看CUDA版本 nvcc --version # 检查GPU内存和使用情况 nvidia-smi --query-gpu=memory.total,memory.used --format=csv ``` **2、为了防止有的小伙伴的服务器使用的CUDA版本不行，我们都更新一遍** ``` # 更新软件包列表 sudo apt update # 安装NVIDIA驱动和CUDA工具包 sudo apt install -y nvidia-driver-550 nvidia-cuda-toolkit # 重启系统使驱动生效 sudo reboot ``` **3、上一步会重启，等待1-2分钟，刷新页面，继续操作即可。** ``` # 验证安装情况 nvcc --version # 验证GPU可用 nvidia-smi ``` 输出这个就是可以了：  **4、安装PyTorch对应的CUDA** ``` pip uninstall torch -y pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` **5、测试CUDA是否可用** ``` python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('GPU count:', torch.cuda.device_count()); print('GPU name:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'N/A')" ``` 如果最后的测试输出如下，那么就是可以了：  **6、安装环境管理工具** 然后我们安装一个环境管理工具，下方两行粘贴进入，然后点击回车，等待下载完成。 ``` echo "开始安装 Anaconda..." wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh ``` （如果这里有了卡点，进行不下去，可能是因为服务器网络问题，去拉取的时候下载不全，可以复制网址，手动去下载到电脑上。然后 进入文件夹，找到root文件夹，把下载的文件上传进去就好了。） **7、再粘贴下方代码，出现下图，就代表在执行中了。** ``` bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh -b -p /root/anaconda ```  **8、然后把下边这行粘贴进去，点击回车。** `rm -f Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh`  **9、然后创建一个训练环境** ``` # 创建新的conda环境 conda create -n nanochat python=3.10 -y conda activate nanochat ```  至此，环境配置和检查完成。 ## **四、进入训练** 1、 继续粘贴，首先创建项目目录： ``` mkdir -p ~/projects cd ~/projects ``` 2、 下载AK大神的项目： ``` git clone https://github.com/karpathy/nanochat.git cd nanochat ```  3、 继续安装 ``` # 安装项目依赖 pip install -e . # 安装maturin pip install maturin ```  ``` # 确保Rust环境变量已加载 source "$HOME/.cargo/env" # 构建tokenizer maturin develop --release --manifest-path rustbpe/Cargo.toml ```  4、创建缓存目录 ``` mkdir -p ~/.cache/nanochat ``` 5、下载初始数据集并训练tokenizer ``` # 下载初始数据集(约800MB，这可能需要几分钟) python -m nanochat.dataset -n 8 ```  大家可能好奇这个数据集里都有什么，我打开来给大家看一下。 原始内容其实就是一些Json格式的纯文本数据。  每一行其实都很长，大概有个五六千字。我把第一行复制出来翻译了一下，大家可以看下： 是一篇关于运输与物流的文本。  **6、等上一步执行完成后，我们继续训练tokenizer。** ``` # 训练tokenizer（这也需要一些时间） python -m scripts.tok_train --max_chars=2000000000 ```  **7、评估tokenizer** ``` python -m scripts.tok_eval ```  **8、下载更多训练数据和评估数据** ``` # 后台下载更多训练数据(约24GB，这会需要较长时间) python -m nanochat.dataset -n 240 & DATASET_DOWNLOAD_PID=$! ```  出现这个就是下载完成了。  **9、下载评估数据(约162MB)** ``` curl -L -o eval_bundle.zip https://karpathy-public.s3.us-west-2.amazonaws.com/eval_bundle.zip unzip -q eval_bundle.zip mv eval_bundle ~/.cache/nanochat/ rm eval_bundle.zip ```  **10、至此环境和数据均已准备完成，我们开始训练“小模型”。** ``` # 训练一个超小模型（大约10-15分钟完成） python -m scripts.base_train --depth=4 --device_batch_size=32 --num_iterations=500 ```  然后就是等待，此时你会看到命令行中不断输出 上图中的部分显示了程序正在覆盖某些默认配置参数。 * `depth = 4`: 模型的层数（深度）被设置为4。 * `device_batch_size = 32`: 每个设备（比如一张GPU卡）一次处理的数据批次大小为32。 * `num_iterations = 500`: 总共要训练500个步数。 然后你会看到模型的训练步骤返回的日志：  反正也是在等待，我们拿这一行举例解释一下都是什么意思： ``` step 00010/00500 (2.00%) | loss: 7.754142 | lrm: 1.00 | dt: 2201.36ms | tok/sec: 29,770 | mfu: 3.48 | total time: 0.36m ``` | | | | | --- | --- | --- | | 字段 | 含义 | 解读 | | `step 00010/00500` | 当前步数 / 总步数 | 表示正在进行第10步，共500步。 | | `(2.00%)` | 训练进度 | 已完成总训练量的2%。 | | **`loss: 7.754142`** | **损失值** | **最重要的指标**。衡量模型预测与真实标签的差距。\*\*这个值在持续下降\*\*（从11.09降到7.75），说明模型正在学习，训练是有效的。 | | `lrm: 1.00` | 学习率乘数 | 学习率的调节因子。1.00表示当前使用的是基础学习率。 | | `dt: 2201.36ms` | 单步耗时 | 完成这一步花了2201毫秒（约2.2秒）。 | | `tok/sec: 29,770` | 吞吐量 | 每秒处理约29,770个词元。这是衡量训练速度的关键指标。 | | `mfu: 3.48` | 模型浮点运算利用率 | 衡量GPU算力被有效利用的百分比。3.48%是一个比较低的值，说明GPU的潜力没有被完全发挥，这在小型模型或非极致优化的训练中很常见。 | | `total time: 0.36m` | 总训练时长 | 从训练开始到现在，已经过去了0.36分钟。 | 看到这个就是训练完成了，我们用了18分钟进行训练。  **11、中间训练** 这一步是为了教会模型理解对话格式和特殊标记（大约15-20分钟）。这步我也更改了参数，原参数跑起来太慢了。我们只需要走一遍流程就好。同样的你也可以看到训练步骤。 ``` python -m scripts.mid_train --device_batch_size=128 ``` 如果你不在乎时间，你也可以使用原参数训练，命令是：`python -m scripts.mid_train`  看到下方这个就是完成：  12、中间训练完成，我们就进入到了最后一步的SFT（监督微调阶段），这一阶段会让模型更好的学会我们的语言习惯和方式 同样的，为了训练速度更快，我更改了训练参数，直接粘贴进去即可继续训练： ``` python -m scripts.chat_sft --device_batch_size=16 ``` 如果你不在乎时间，你也可以使用原参数训练，命令是：`python -m scripts.chat_sft`  看到输出以下即表示训练完成！  我们从评估结果可以看到： * MMLU准确率：25.88% * ARC-Easy准确率：23.05% * GSM8K和HumanEval：0%（这个小模型在数学和编程上还不行，正常现象） 虽然这是个很小的模型，效果有限，但已经具备基本的对话能力了。 我们先开放一下8000端口，防止不能使用 ``` sudo ufw allow 8000 ``` 然后继续在命令行输入： ``` python -m scripts.chat_web ``` 你会看到以下输出：  现在，只需要吧中间的0.0.0.0 改成你的服务器IP地址即可。  假如我的是：12.45.748.105 那么拼接地址就是：http://12.45.748.105:8000/ 把这个地址粘贴到你浏览器中，你就会打开这个页面：  恭喜你，你已经从零完成了一个大模型的训练。 你现在可以与他对话，来唤醒这个刚刚问世的大模型了。  ## 五、结束 至此，恭喜你！你已经成功完了从零开始“炼”成一个大语言模型的完整旅程。 从分词器的构建，到预训练、中间训练，再到最后的监督微调（SFT），你亲手操作了每一个环节，这短短两小时的实践，将原本遥不可及的AI魔法，拆解成了一步步清晰可见的代码和日志。你看到的不再是一个黑箱，而是一个由数据、算力和算法共同驱动的、可以亲手塑造的智能体。 此时，你应该对“大模型究竟是如何炼成的”这句话，有了远超书本的、具象化的深刻理解。期待你能够更加深入的探索，与我们分享你更多的发现和收获。 本文内容 [一、租用云服务器](#original-U9ufdAx2doznsFx0XnbcnrfEnGd)[二、服务器配置](#original-G3ZjdbaZyox2nDx8KvqcP58Bnsq)[三、训练环境配置](#original-Dbfpdjb9yoMUNvxn9WEcg1Y4ngf)[四、进入训练](#original-G42qd9oQuoXeAOxE1WOcSDF3nKc)[五、结束](#original-XbNNdBJ1toVH6yxUq0LcHEYunp8) ### 一起探讨更多可能 从一个具体的场景开始聊聊。 [咨询合作](/contact?source=nanochat%EF%BC%9A%E4%BB%8E%E9%9B%B6%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B) ## 继续探索 [全部研究](/research) [ 模型实测 ### 编程智能体的代码修复轨迹与 Harness 对照 DeepSeek V4 Pro、GLM-5.3 接连更新，豆包推出了 Seed-Evolving，DeepSeek 还发布了自己的 Harness。模型能力在涨，给模型提供工具和执行环境的 Harness 也在进化。](/research/coding-agent-execution-trajectories) [ 模型实测 ### DeepSeek、GLM 与 Kimi 的真实任务对比 说实话，现在的大模型已经多到让人有点选择困难了。](/research/deepseek-glm-kimi-task-comparison) [ 模型实测 ### Doubao Seed 2.1 Pro 工程任务实测 6 月 23 日，火山引擎在北京举办 2026 夏季 FORCE 原动力大会，正式发布豆包大模型 2.1。](/research/doubao-seed-21-pro-engineering-tests)