加载检查点的两种方法 | AI生成和翻译
有两种情况，具体取决于你下载的是哪种检查点。
1. OpenAI GPT-2 权重（已支持）
model.py:229（GPT.from_pretrained）已封装了 HF Transformers，因此只需运行：
python sample.py --init_from=gpt2 # 或 gpt2-medium / gpt2-large / gpt2-xl
首次运行时会自动将权重拉取到 ~/.cache/huggingface/ 目录下。需要安装 transformers。仅适用于这四个模型名称，因为 from_pretrained 中的键映射是硬编码为 GPT-2 的。
2. 上传到 HF 的 nanoGPT 风格 ckpt.pt
类似 Karpathy 的复现版或社区 124M/350M 运行结果，通常是一个原始的 torch.save({'model': ..., 'model_args': ...}) 字典（即 train.py 写入的内容）。下载后，将 sample.py 指向该目录：
pip install huggingface_hub
huggingface-cli download <user>/<repo> ckpt.pt --local-dir out-hf
python sample.py --init_from=resume --out_dir=out-hf --start="Hello"
sample.py:35-46 会加载 <out_dir>/ckpt.pt，构建 GPTConfig(**checkpoint['model_args'])，并调用 load_state_dict。因此，仓库必须发布一个兼容的 ckpt.pt，且同时包含 'model' 和 'model_args' 键。如果只有 'model'，你需要在构建 GPT 时自行传入配置（n_layer、n_head、n_embd、block_size、vocab_size）。
3. Hugging Face transformers 检查点（safetensors / pytorch_model.bin）
这些检查点使用的参数名称和布局与 nanoGPT 不同。最干净的做法是：逆转 model.py:229-280 中的映射关系。该代码负责将 HF → nanoGPT 的键进行复制（转置 Conv1D 权重）。你可以编写逆向映射，将任意 GPT-2 架构的 HF 模型加载到 nanoGPT 中——同样的技巧适用于任何真正具有 GPT-2 形状（相同的 n_layer/n_head/n_embd，相同的 tokenizer）的模型。不同的架构（LLaMA、Mistral 等）则无法加载。
如果你告诉我你想运行哪个具体的 HF 仓库，我可以给你精确的命令。