
llms-from-scratch-rs
用 Rust 从零手写 GPT,边跑边懂大模型原理
这是 Sebastian Raschka《Build an LLM from Scratch》一书代码的 Rust 语言移植版本,用 candle 深度学习框架重写书中从零构建 GPT 类大语言模型的全部核心环节。项目覆盖文本分词、注意力机制、Transformer 块、GPT 模型结构、预训练流程、加载预训练权重以及指令微调等完整链路,让读者在 Rust 生态中复现书中的教学实验。它解决的是原书示例以 Python/PyTorch 为主、Rust 开发者难以直接上手的问题,同时借助 Rust 的性能与类型安全特性,帮助理解张量运算和模型训练细节。核心能力包括可运行的 GPT 训练与推理代码、与书中章节对应的模块划分、基于 candle 的 GPU/CPU 后端支持,以及配套的示例数据和权重加载脚本,适合作为学习 LLM 内部原理的动手项目。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 按书章节组织代码,学习路径清晰,便于对照原书理解每个组件
- 基于 candle 实现,兼顾 Rust 性能与跨平台,可跑 CPU 和 GPU
- 覆盖分词、注意力、预训练到指令微调的完整流程,不止是玩具示例
不足之处
- 项目处于早期,文档和注释相对简略,新手直接阅读源码有门槛
- 社区规模和生态尚小,遇到问题可参考的讨论和案例有限
适用场景
- Rust 开发者想系统学习大语言模型内部原理
- 高校或培训课程用 Rust 讲授 LLM 从零实现
- 需要把 GPT 训练流程嵌入 Rust 生产管线的工程验证
替代项目
nanoGPT、minGPT
项目介绍
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