minimind-o

环境要求

• Python 3.10
• CUDA 12.2 环境（训练建议 NVIDIA GPU，如 RTX 3090 24GB）
• 操作系统 Ubuntu 20.04（官方验证环境）
• 已安装 pip 并能访问 PyPI（README 使用清华镜像源）

安装与启动步骤

1. 1获取项目代码

   从 GitHub 克隆仓库到本地。README 未给出克隆命令，此处按项目地址给出通用写法，如已有源码可跳过。

   git clone https://github.com/jingyaogong/minimind-o.git

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2. 2进入项目目录

   切换到克隆下来的项目根目录，后续安装与运行都在该目录下进行。

   cd minimind-o

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3. 3安装依赖

   使用 README 给出的命令安装 requirements.txt 中的全部依赖，并用清华镜像源加速下载。

   pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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如何确认成功

pip 命令执行完毕且无报错、依赖包显示安装成功，即表示运行环境准备完成。

常见问题

注意事项

• README 的“快速开始”只给出了依赖安装命令，权重下载与启动的完整命令未在节选中出现，请以仓库原文为准。
• 官方分享的参考配置为 Ubuntu 20.04 + CUDA 12.2 + Python 3.10 + RTX 3090(24GB)，非该配置时可能出现兼容问题。
• 项目提供 mini 与 full 两套训练数据，mini 数据集便于快速跑通链路，full 数据集与发布权重对应。
• 核心算法使用 PyTorch 原生实现、不依赖第三方高层抽象，安装依赖后即可按仓库脚本自行阅读与修改。