新人报道！附上我前段时间做的一个小项目，希望各位大佬多多指教。
欢迎各位大佬访问我的项目主页：
https://github.com/ystemsrx/mini-nanoGPT
创作这个项目的初衷，是为了让更多人能够快速上手并深入理解 GPT 模型的核心原理与实践过程。我把项目做得尽可能地轻量和清晰，覆盖了数据处理、模型训练以及推理生成的完整流程，希望对初学者和需要快速实验的研究者都能有所帮助。
我的初衷
很多大语言模型项目往往庞大又复杂，初学者容易在海量配置和代码中迷失，所以我想做一个小而全的示例。Mini Nano GPT 虽然简洁，但它能让你在最短时间内亲手跑通一个 GPT 的核心流程，同时又留有足够的扩展空间，可以随意添加新的模块或特性。
项目功能
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数据处理
- 内置简单易用的分词与编码工具，可切换 GPT-2 分词或字符级分词。
- 支持多进程并行处理文本数据，适合快速批量处理大文件。
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模型训练
- 一键配置超参数（学习率、批大小、迭代次数等），并可使用多种学习率调度策略（余弦退火、线性衰减、阶梯衰减等）。
- 支持断点续训和自动保存最佳验证损失模型，可选择分布式训练(DDP)。
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推理生成
- 加载训练好的
ckpt.pt模型和提示词prompt，即可一键生成文本。 - 温度 (
temperature)、top_k等参数随心调整，还可开启编译加速 (torch.compile) 提升推理效率。
- 加载训练好的
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可视化界面
- 通过 Gradio 实现的可视化界面，提供一站式操作：可在界面中执行数据处理、启动训练、实时查看日志和损失曲线，并进行推理测试。
- 界面支持中文、英文双语，方便不同需求的用户切换。
数据处理：
训练模型：
模型推理：
适用人群
- GPT 入门学习者：如果你想看清 GPT 的运行原理，这个项目能提供最精简的案例。
- 研究和实验：针对中小规模数据集或新想法、新算法的快速验证，节省大量环境搭建时间。
- 小规模应用/演示：拿本项目稍作微调，就能快速上线一个简单的文本生成功能。
一些心里话
做 Mini Nano GPT 的过程中，我一直希望能帮助更多对大语言模型感兴趣的朋友，让他们少走一些弯路，也能享受在 AI 世界中动手造轮子的乐趣。如果你在使用中遇到问题，或者想要一起讨论与改进，欢迎随时在 GitHub 提 Issue 或提 Pull Request。
最后，感谢你对 Mini Nano GPT 的关注与支持。希望这个项目能成为你探索 GPT 及更广泛 NLP 领域的一个小跳板，伴你一起看见更多可能性！
—— Sixteen
https://github.com/ystemsrx/mini-nanoGPT
, 不知道怎么玩, 哪里可以学习一下呢