该项目以"极简主义"和"全流程整合"为核心特色，将构建类ChatGPT模型所需的完整技术链浓缩在8300行代码中。从数据预处理、模型预训练、微调优化，到最终的Web交互界面部署，所有环节均实现无缝衔接。开发者仅需配备云端GPU服务器，运行单一脚本即可在4小时内完成从训练到部署的全过程。
技术实现方面，nanochat采用Rust语言自主开发的高性能分词器，确保数据处理效率。预训练阶段选用FineWeb经典数据集，配合CORE等多维度评估体系。微调环节特别设计了AI助手对话训练模块，支持选择题作答、计算器调用等复杂功能，评估基准覆盖常识推理、知识问答、数学计算和代码生成四大领域。
项目提供完整的强化学习扩展方案，开发者可选择在GSM8K数学任务上应用GRPO算法进一步提升模型性能。部署层面集成KV cache优化的推理引擎，支持命令行交互和ChatGPT风格的Web界面，并内置轻量级Python沙箱实现工具调用功能。训练完成后，系统会自动生成可视化评估报告，直观展示模型性能指标。
