「只需一张消费级显卡，2小时完成26M参数GPT训练！」
「从零构建中文大模型的最佳实践指南」
「兼容OpenAI API，轻松接入各类AI应用平台」
项目介绍
MiniMind是由开发者Jingyao Gong打造的开源轻量级大模型训练框架，其核心突破在于：
极速训练：在RTX 3090上仅需2小时完成26M参数模型的完整训练 超低门槛：支持消费级显卡运行，显存需求最低仅需4GB 中文优化：专门针对中文语料进行训练优化 灵活架构：提供标准Transformer和MoE（专家混合）两种模型架构
? 项目亮点速览：
完整实现GPT训练全流程：数据预处理→模型训练→推理部署 提供HuggingFace模型转换工具 支持OpenAI API标准接口 包含详细的中文训练教程
核心功能解析
? 闪电训练模式
# 启动训练示例
python train.py \
--model_type nano \
--dataset ./data/corpus.txt \
--batch_size 32 \
--learning_rate 3e-4 \
--max_steps 5000
通过优化算法和内存管理，实现相比传统方法**300%**的训练速度提升。支持从26M到1B参数规模的模型训练。
? MoE架构支持
class MoE(nn.Module):
def __init__(self):
self.experts = nn.ModuleList([TransformerBlock() for _ in range(8)])
self.gate = nn.Linear(d_model, 8)
采用专家混合架构，在145M参数量时即可达到传统架构1B参数模型的推理效果。
? 移动端部署
# 模型量化示例
python scripts/quantize_model.py \
--input_model ./output/model_final \
--output_model ./mobile_model \
--quant_type int8
通过动态量化技术，26M模型可压缩至12MB，流畅运行在Android/iOS设备。
? OpenAI API兼容
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [{"role": "user", "content": "北京有哪些必去景点？"}],
"temperature": 0.7
}'
完整兼容OpenAI接口标准，可无缝接入LangChain、dify等AI应用开发平台。
? 训练监控系统
内置训练过程可视化工具，实时监控Loss曲线、内存占用等关键指标。
技术架构解析
应用场景案例
智能客服系统
from minimind import ChatAgent
agent = ChatAgent("minimind-26m-chat")
response = agent.chat("我的订单1234物流到哪里了？")
print(response) # 您的订单正在广州转运中心...
文档自动摘要
summarizer = load_pipeline("text-summarization", model="minimind-104m")
long_text = open("report.txt").read()
summary = summarizer(long_text, max_length=100)
代码补全助手
同类项目对比
实战训练指南
数据准备
python scripts/preprocess.py \
--input_dir ./raw_data \
--output_dir ./processed \
--lang zh \
--min_length 50
启动训练
torchrun --nproc_per_node=2 train.py \
--model_type medium \
--use_moe \
--num_experts 8 \
--save_interval 1000
模型转换
from scripts.convert_model import convert_to_onnx
convert_to_onnx(
input_path="./output/model_final",
output_path="./deploy/model.onnx"
)
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MiniMind的三大核心价值：
