NanoGPT Tutorial
环境准备
本文所有操作均在MacBook Air（macOS 13.5.1,2020版,M1芯片）和OptiPlex 7080（Linux Mint 21.2）上测试验证。 您也可以在其他的系统上运行，只需要在安装conda时按照官方文档稍作改动即可。
安装Miniconda 和Python
在MacOS下，可以通过以下脚本安装[1]：
$ mkdir -p ~/miniconda3
$ curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o ~/miniconda3/miniconda.sh
$ bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
$ rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh
安装完成后，可以使用conda命令来管理机器学习的Python环境了。默认系统会自动创建一个Python3.11的环境：
$ python --version
Python 3.11.5
$ whereis python
python: /Users/riguz/miniconda3/bin/python
安装PyTorch
由于nanoGPT是机遇PyTorch的，因此需要安装它。在Mac上运行时，可以采用nightly版本， 因为更新的版本会集成Mac自带GPU的支持，“可能”性能上可以得到提升。
$ conda install pytorch-nightly::pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly
下载nanoGPT
nanoGPT依赖于一些Python的软件包，在运行之前应该首先进行安装[2]。
这里直接通过pip进行安装即可，
为加快下载速度，可以选择使用国内的pip源，如清华镜像（-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）。
$ pip install torch numpy transformers datasets tiktoken wandb tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
接下来将nanoGPT克隆到本地：
$ git clone https://github.com/drriguz/nanoGPT.git
运行“莎士比亚”例子
为了测试nanoGPT是否能正确工作，我们可以运行它自带的莎士比亚的例子。 该例子通过一个两三万行的莎士比亚剧本作为训练语料，大概长这样：
First Citizen:
Before we proceed any further, hear me speak.
All:
Speak, speak.
First Citizen:
You are all resolved rather to die than to famish?
All:
Resolved. resolved.
...
运行这个例子分为三步：
- 准备数据，通过
data/shakespeare_char/prepare.py脚本将语料加载到本地，并将数据切分为训练集和验证集，供训练使用 - 通过
train.py进行训练 - 训练完成后，通过
sample.py运行查看结果
首先，数据准备非常简单，直接运行prepare.py即可。 该脚本会将数据拆分成两部分，一部分用来进行训练，一部分用来做验证， 并将原文分别进行简单的编码，穷举所有字符并制作一个映射表通过序号进行映射，最后生成包含这些编码序号的文件train.bin和val.bin：
$ cd nanoGPT
$ python data/shakespeare_char/prepare.py
length of dataset in characters: 1,115,394
all the unique characters:
!$&',-.3:;?ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz
vocab size: 65
train has 1,003,854 tokens
val has 111,540 tokens
然后，开始真正的训练过程。由于MacBook上没有支持CUDA的显卡，只能使用CPU推理：
# 如果在不支持CUDA的设备上运行会报错：
# $ python train.py config/train_shakespeare_char.py
# raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
python train.py config/train_shakespeare_char.py --device=cpu --compile=False --eval_iters=20 --log_interval=1 --block_size=64 --batch_size=12 --n_layer=4 --n_head=4 --n_embd=128 --max_iters=2000 --lr_decay_iters=2000 --dropout=0.0
...
step 2000: train loss 1.7640, val loss 1.8925
saving checkpoint to out-shakespeare-char
iter 2000: loss 1.6982, time 306.45ms, mfu 0.05%
可以看到，train loss（训练损失）会逐渐减少，说明训练起到效果了。 整个过程需要大概1分钟的时间，训练结束后，就可以运行查看效果了：
$ python sample.py --out_dir=out-shakespeare-char --device=cpu
Overriding: out_dir = out-shakespeare-char
Overriding: device = cpu
number of parameters: 0.80M
Loading meta from data/shakespeare_char/meta.pkl...
I by doth what letterd fain flowarrman,
Lotheefuly daught shouss blate thou his though'd that opt--
Hammine than you, not neme your down way.
ELANUS:
I would and murser wormen that more?
...
对于笔者来说，很难判断生成的结果到底有多好，就算拿莎士比亚的原文可能也品味不出来好坏。 但是，至少从形式上来看，生成的结果是令人满意的，至少看起来像那么回事。
至此，我们已经亲手训练并运行成功了nanoGPT，是不是很简单！
理论上如果通过GPU训练会更快一些，但是在MacBook上测试通过mps（--device=mps）
训练的时间与CPU几乎相当。
训练一个nanoGPT模型
从莎士比亚的例子可以看出，nanoGPT训练的过程实际上十分简单，只需要一段文本，就可以从中学习到一些知识。 本质上，学习的是“概率”，即文字与文字之间的关系。 那么，如果我们用一些其他的语料， 是不是就可以得到想要的结果呢？
学一下三字经
看起来nanoGPT学习能力还不错，那我们不妨来让它学习一下中国小孩的启蒙教材《三字经》吧。 这里我们仿照shakespeare_char的做法， 把训练数据换成三字经：
人之初
性本善
性相近
...
我们期望nanoGPT学习了这些数据之后， 起码能生成像每句话三个字的“三字经”。 使用同样的参数训练一下试试：
$ python data/sanzijing_char/prepare.py
$ python train.py config/train_sanzijing_char.py --device=cpu --compile=False --eval_iters=20 --log_interval=1 --block_size=64 --batch_size=12 --n_layer=4 --n_head=4 --n_embd=128 --max_iters=2000 --lr_decay_iters=2000 --dropout=0.0
...
iter 1998: loss 0.0437, time 23.68ms, mfu 0.06%
iter 1999: loss 0.0535, time 23.63ms, mfu 0.06%
step 2000: train loss 0.0445, val loss 8.9908
iter 2000: loss 0.0524, time 331.35ms, mfu 0.05%
接下来运行一下试试：
$ python sample.py --out_dir=out-sanzijing-char --device=cpu
...
宇文周
与高齐
迨至隋
一土宇
不再传
失统绪
唐高祖
...
看出问题了么？尽管模型生成的的确像是三字经，这根本就是原封不动的三字经！ 也就是说，模型并没有“生成”我们想要的内容， 更像是在背诵我们训练时的语料。 在机器学习中，这种现象叫做“过拟合（overfitting）”，当模型尝试“记住”训练数据而非从训练数据中学习规律时，就可能发生过拟合。
通常，出现这种问题是由于数据集过小导致的。我们的三字经总共就三百多条数据（机器学习几百条的数据量一般认为是很少，几千到几万可以算中等[3]），由于数据量太少而导致过拟合。 过拟合时，从训练的损失上也可以看出端倪：
# train loss不断收敛，但是跟val loss差别很大
step 2000: train loss 0.0445, val loss 8.9908