在12GB显存上训练AI模型 | AI生成和翻译
以下是一些真正”硬核”的开源项目，你可以在单张RTX 4070（12GB显存）上完整训练（或微调大部分内容）。这些项目非常适合深入理解底层工作原理——远不止运行演示那么简单。
| 项目 | 类型 | 教育意义与硬核特性 | 训练所需显存 | 4070训练耗时 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| Karpathy的nanoGPT（经典之作） | LLM（GPT-2风格从零实现） | “极简代码”的黄金标准GPT | 124M模型约10GB | 数小时 | https://github.com/karpathy/nanoGPT |
| Karpathy的minGPT | LLM | 更轻量，适合逐行调试 | <6GB | 数分钟至数小时 | https://github.com/karpathy/minGPT |
| Karpathy的llm.c | 纯CUDA GPT-2 | 完全用原生CUDA训练GPT-2（无需PyTorch），底层GPU编程的绝佳教材 | 124M模型8-10GB | 莎士比亚数据集1-3天 | https://github.com/karpathy/llm.c |
| OpenLLaMA / LLaMA-Adapter / Lit-GPT（微调） | LLM微调 | 单卡4070使用LoRA/QLoRA微调3B-7B模型 | 7B QLoRA约8-10GB | Alpaca/ShareGPT数小时 | https://github.com/Lightning-AI/lit-gpt |
| Hiero OpenDiT / PixArt-alpha | 基于DiT的文生图（替代Stable Diffusion的从零训练） | 训练Diffusion Transformer替代U-Net，现代SOTA架构 | 24M DiT梯度检查点约10-11GB | LAION美学子集1-2周 | https://github.com/NVIDIA/OpenDiT |
| 从零实现Stable Diffusion（轻量版） | U-Net扩散模型 | 多个代码库支持训练轻量版SD（非仅微调） | 64×64轻量SD约6-9GB | 数天 | https://github.com/tea-mang/nano-diffusion, https://github.com/huggingface/diffussions（参考训练示例） |
| BitNet（1-bit Transformer） | 1-bit大语言模型 | 微软的1-bit权重模型，可训练BitNet b1.58（类似LLaMA的三元权重） | 3B模型<6GB | 数小时至数天 | https://github.com/microsoft/BitNet |
| Mamba（状态空间模型） | Transformer后新一代架构 | 热门的Transformer替代方案，支持从零训练 | 130M-2.8B模型轻松适配 | 数小时 | https://github.com/state-spaces/mamba（含训练脚本） |
| RWKV（RNN架构，Transformer级扩展） | Raven / Eagle / Finch模型 | 训练表现如Transformer但显存恒定的循环模型 | 12GB可训练3B-7B分块版本 | 数天 | https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM |
| Grok-1开源权重复现尝试（340B混合专家） | 从零理解MoE架构 | 虽无法训练完整314B模型，但可训练微型MoE理解路由机制 | 8专家微型MoE约10GB | 数小时 | https://github.com/cg123/mergekit（构建自定义MoE）+ https://github.com/EleutherAI/gpt-neox（MoE代码） |
| RetNet（微软Transformer替代方案） | 保留网络 | 另一强效Transformer替代架构 | 与Mamba相近 | https://github.com/microsoft/torchscale（含RetNet训练） |
个人推荐的”最具教育意义且4070可实践”Top 5
- llm.c——用纯C+CUDA训练GPT-2。这是学习反向传播、内核实现、FlashAttention的最佳途径
- Mamba——状态空间模型可能是未来趋势，且代码清晰易懂
- BitNet b1.58——训练1-bit大语言模型令人惊叹，且显存效率极高
- OpenDiT / PixArt-alpha——想要扩散模型但追求现代Transformer骨干网络而非2015版U-Net的最佳选择
- RWKV——击败同规模Transformer的循环架构，训练复杂度线性增长
所有项目均可在单张RTX 4070上流畅运行（部分需配合FlashAttention、bitsandbytes/QLoRA、梯度检查点或RWKV分块技巧）。
选择其中一个深入钻研——你将对模型的理解达到大多数研究者未曾触及的层次。祝探索愉快！