GitHub38.4k, 极简语言模型MiniMind,可训练25.8M的超小语言模型库
这个叫做MiniMind轻量级免费开源的项目,仅用3元成本即可训练出仅为25.8M的超小语言模型库,在github上已获得38.4k星标。
MiniMind系列极其轻量,最小版本体积是 GPT-3 的 1/7000,力求做到最普通的个人GPU也可快速训练,这不仅是大语言模型的全阶段开源复现,也是一个入门LLM的教程

🔥项目信息
项目名称:MiniMind
GitHub 链接:https://github.com/jingyaogong/minimind
社区认可度:⭐38.4k+Star

🚀仓库介绍
MiniMind项目开源了覆盖大模型全生命周期的完整代码体系,包括拓展共享混合专家(MoE)架构、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)、LoRA 微调、直接偏好优化(DPO)、强化学习训练(RLAIF:PPO/GRPO 等)以及模型蒸馏等全流程环节;同时还拓展出视觉多模态版本 MiniMind-V,进一步丰富了应用场景。

值得一提的是,项目所有核心算法代码均基于 PyTorch 从零原生重构,完全不依赖第三方库的抽象接口,开发者可深度拆解每一行代码逻辑。这不仅是对大语言模型全阶段技术的开源复现,更是一套面向普通开发者的 LLM 入门教程,期望以低成本、易上手的实践范例抛砖引玉,让更多人体验构建 AI 模型的乐趣,推动 AI 社区的普惠与进步
主要模型版本:

🚀部署方式
下载代码:
git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.git
代码结构:
minimind/├── model/ # 模型核心代码(MoE/LoRA/MiniMind主模型)├── dataset/ # 数据集及处理代码├── trainer/ # 训练器(预训练/SFT/DPO/RLAIF等)├── scripts/ # 部署脚本(OpenAI API/ WebUI/模型转换)├── eval_llm.py # 模型测评└── requirements.txt # 依赖清单
测试已有模型效果
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
提前测试Torch是否可用cuda
import torchprint(torch.cuda.is_available())
从下文提供的数据集下载链接 下载需要的数据文件(创建./dataset目录)并放到./dataset下
开始训练:
python train_pretrain.py
微调:
python train_full_sft.py
所有训练脚本均为Pytorch原生框架,均支持多卡加速,假设你的设备有N (N>1) 张显卡
🚀适用场景
- LLM 入门学习:通过原生代码理解大模型底层原理(无封装黑盒);
- 低成本定制模型:快速适配私有数据集(如医疗、自我认知等场景);
- 轻量级部署:边缘设备 / 低显存 GPU 下的小模型应用开发。
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