3D 可视化，直观看懂 Transformer 推理全过程
Token-Print 是一个交互式 3D 可视化平台，专为探索 Transformer 架构、张量以及实时 LLM 推理过程而设计。它通过三维空间直观展示模型内部结构，帮助用户理解注意力机制、层间数据流动和推理时的 token 状态变化。项目采用 TypeScript 开发，核心能力包括实时渲染模型结构、动态展示推理过程、支持张量级别的细粒度查看。它解决了传统静态图表难以表达复杂神经网络动态行为的问题，让研究人员、学生和开发者能够以更直观的方式洞察大模型的工作原理。目前项目处于早期阶段，星标数较少，但功能定位清晰，适合作为教学和调试辅助工具。
TensorBoard、Netron、LLM Visualization
Token-Print 是学习教育领域的开源项目，由 Sudharsanselvaraj 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 427 个项目，GitHub 星标数为 197。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：教学演示：帮助初学者理解Transformer架构。同类可对比的替代方案包括 TensorBoard、Netron、LLM Visualization。
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