Nanollama: как за 30 минут обучить свою Llama 3 и получить GGUF

Что такое Nanollama и зачем он нужен в 2026 году

В мире, где каждый месяц выходят новые модели размером в сотни гигабайт, а для их запуска нужны серверные стойки, Nanollama выглядит как свежий ветерок. Это не очередной интерфейс для тонкой настройки - это полноценный фреймворк для обучения языковых моделей с нуля, написанный на Go. Если вы думали, что создать свою Llama 3 можно только с командой из 10 инженеров и кластером из 100 GPU, Nanollama доказывает обратное.

Сравните это с другими инструментами. NTTuner - хороший GUI для тонкой настройки, но он не учит с нуля. Обычный fine-tuning требует уже готовой модели. А если вы хотите создать что-то уникальное, с собственной архитектурой или личностью? Вот где Nanollama становится незаменимым.

Подготовка: что нужно перед стартом

Первое, что вас удивит - минимальные требования. Для обучения модели на 8B параметров достаточно 16GB оперативной памяти и GPU с 8GB VRAM. Конечно, чем больше - тем быстрее, но мы говорим о реально доступном железе.

1Установка и настройка

Начнем с установки. Если вы уже работали с llama.cpp или другими локальными LLM инструментами, процесс покажется знакомым:

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/nanollama/nanollama
cd nanollama

# Устанавливаем зависимости
pip install -r requirements.txt

# Собираем Go-компоненты
go build ./cmd/nanollama

2Конфигурация обучения

Вот где начинается магия. Создаем файл конфигурации `config.yaml`:

model:
  architecture: "llama3"
  size: "8b"  # 1b, 3b, 8b, 70b
  vocab_size: 128256
  max_seq_len: 8192

optimizer:
  learning_rate: 3e-4
  batch_size: 32
  gradient_accumulation_steps: 4
  warmup_steps: 100

data:
  train_path: "./data/train.jsonl"
  eval_path: "./data/eval.jsonl"
  format: "jsonl"  # или "txt", "parquet"

output:
  checkpoint_dir: "./checkpoints"
  final_model_dir: "./output"

Параметр `size` определяет размер модели. Для начала рекомендую 3B - она обучается быстрее всего. Если у вас мощная видеокарта (например, RTX 4090 с 24GB), можно брать 8B. 70B оставьте для облачных инстансов с несколькими A100.

Подготовка данных: как не испортить все на старте

Самый частый провал новичков - кривые данные. Nanollama ожидает JSONL формат, где каждая строка - отдельный пример:

{"text": "Тут ваш текст для обучения"}
{"text": "Еще один пример"}
{"text": "И так далее..."}

Что именно положить в `text`? Зависит от цели. Хотите создать модель-ассистента? Используйте диалоги в формате:

{"text": "<|user|>\nКак настроить llama.cpp?\n<|assistant|>\nСначала скачайте GGUF файл модели..."}

Нужна кодовая модель? Берите чистый код с комментариями. Хотите просто дообучить на русском языке? Возьмите книги в txt формате и конвертируйте.

Запуск обучения: одна команда

Когда конфиг и данные готовы, запускаем:

./nanollama train --config config.yaml --epochs 3 --save_every 1000

Что происходит под капотом? Nanollama:

1. Загружает предобученные веса Llama 3 с Hugging Face
2. Инициализирует оптимизатор AdamW с заданными параметрами
3. Начинает обучение на ваших данных
4. Сохраняет чекпоинты каждые 1000 шагов
5. Выводит лог с loss и perplexity

На MacBook M3 Pro с 36GB памяти обучение 3B модели на 100MB данных занимает около 25 минут. На RTX 4090 - 15-20 минут. Да, действительно 30 минут или меньше.

Экспорт в GGUF: ключевой момент

Обученная модель - это здорово, но бесполезно, если вы не можете ее запустить. Вот почему экспорт в GGUF формат критически важен. Этот формат стал стандартом де-факто для локального запуска LLM благодаря llama.cpp.

После обучения выполняем:

./nanollama export --checkpoint ./checkpoints/model_final.pt \
                  --output ./my_custom_model.gguf \
                  --quantization q4_k_m

Экспорт занимает 2-5 минут в зависимости от размера модели. На выходе получаете файл `.gguf`, который можно сразу загрузить в llama.cpp, ollama или любой другой совместимый инференс-движок.

Запуск и тестирование

Теперь самое интересное - запускаем свою модель:

# Если используете llama.cpp
./main -m ./my_custom_model.gguf -p "Твой промпт" -n 256

# Или через ollama (нужно создать Modelfile)
echo "FROM ./my_custom_model.gguf" > Modelfile
ollama create my-model -f Modelfile
ollama run my-model

Проверьте, работает ли то, чему вы обучали. Если учили на технической документации - задавайте технические вопросы. Если на диалогах - проверьте формат ответов. Если на коде - дайте задачу написать функцию.

Сравнение с альтернативами: почему именно Nanollama

Главное преимущество Nanollama - комплексность. Одна команда от сырых данных до готового GGUF. Не нужно возиться с конвертацией форматов, писать скрипты для экспорта, настраивать десятки параметров.

Проблемы и решения: что может пойти не так

Ошибка памяти на этапе обучения? Уменьшите `batch_size` в конфиге. Если не помогает - перейдите на модель меньшего размера. Для 8GB VRAM максимум - 3B с batch_size=8.

Модель не обучается, loss не падает? Проверьте данные. Возможно, они в неправильном формате или слишком маленький датасет. Добавьте больше примеров.

Экспорт падает с ошибкой? Убедитесь, что чекпоинт не поврежден. Попробуйте экспортировать более ранний чекпоинт.

После экспорта модель не запускается в llama.cpp? Проверьте совместимость версий. На 22.02.2026 llama.cpp должен быть версии не ниже 0.15.0. Если используете старую сборку, могут быть проблемы.

Кому подойдет Nanollama

Разработчикам, которые хотят создать специализированную модель для своего продукта. Представьте: вы делаете медицинский чат-бот и обучаете Llama 3 на медицинской литературе. Или создаете модель для генерации кода на специфическом фреймворке.

Исследователям, которым нужно быстро прототипировать идеи. Вместо недель настройки инфраструктуры - полчаса на обучение.

Энтузиастам, которые хотят поиграться с AI без облачных затрат. Обучение на своем железе - это бесплатно (если не считать электричество).

Но есть и те, кому Nanollama не подойдет. Если вам нужна модель размером больше 70B - придется искать другие решения. Если требуется обучение на сотнях гигабайт данных - Nanollama не оптимизирован для таких масштабов.

Что дальше: после получения GGUF

У вас есть файл `.gguf`. Что с ним делать? Запускать через llama.cpp с разными параметрами контекста, температуры, top_p. Интегрировать в свое приложение через биндинги для Python, Node.js, Go.

Можно поэкспериментировать с разными методами оптимизации инференса. Или попробовать запустить на CPU, если GPU не хватает - для этого есть отдельные техники.

Самое интересное - можно обучить несколько версий с разными гиперпараметрами и сравнить их. Или создать ансамбль из специализированных моделей: одна для кода, другая для текста, третья для диалогов.

Nanollama не сделает из вас эксперта по machine learning за 30 минут. Но он даст инструмент, который раньше был доступен только крупным компаниям. Создание собственной языковой модели перестало быть магией - теперь это инженерная задача с понятными шагами.

И да, через полгода появятся новые фреймворки, еще проще и быстрее. Но на февраль 2026 года Nanollama - самый прямой путь от идеи до работающей модели в GGUF формате.