Repolode
Предложить
kerlenton

kerlenton/bootgpt

Компактная символьная языковая модель, которая работает в 512-байтном загрузочном секторе x86 и генерирует фальшивые журналы загрузки Linux в реальном режиме.

Открыть на GitHub
Звёзды
99
Форки
4
Открытые issues
0
Последний коммит
7 дней назад

Что это?

bootgpt — нейросеть, которая работает во время загрузки, ещё до запуска операционной системы. В 512-байтном MBR находится написанный вручную код на ассемблере x86: он считывает int8-квантованную модель размером 11,5 КБ из следующих 23 секторов диска и выполняет инференс в 16-битном реальном режиме на процессоре класса 386 — без ОС и C runtime.

Модель представляет собой небольшую посимвольную сеть с эмбеддингами символов, одним скрытым слоем и softmax. Её обучили на примерно 3 МБ синтетических логов в стиле dmesg, сгенерированных скриптом на Python. При обучении используются степени двойки в качестве масштабов квантования, чтобы ассемблерный код мог выполнять прямой проход с помощью целочисленных умножения и деления. Скрипт на Python имитирует ту же целочисленную арифметику, и его вывод посимвольно совпадает с выводом загрузочного сектора.

Проект — прежде всего эксперимент в духе demoscene и sizecoding. Его предполагается запускать в QEMU; скрипт записывает демо в GIF из headless QEMU, а образ диска также можно записать на USB-накопитель для компьютера с BIOS.

Ключевые возможности

  • 01Код загрузочного сектора умещается в 512 байт и загружает веса модели из следующих секторов диска.
  • 02Инференс выполняется в 16-битном реальном режиме только с целочисленной арифметикой.
  • 03Скрипт обучения на Python квантирует модель до int8 и имитирует вычисления ассемблерного кода для сравнения.
  • 04Генерирует синтетические журналы загрузки в стиле ядра для обучающих данных.
  • 05Работает в QEMU; образ диска можно записать на USB-накопитель.

Сценарии использования

  • Изучение того, как реализовать инференс нейросети на чистом ассемблере x86.
  • Изучение sizecoding и техник программирования загрузочных секторов.
  • Эксперименты с int8-квантованием и инференсом с фиксированной точкой на крайне ограниченном оборудовании.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите nasm и qemu с помощью Homebrew

    brew install nasm qemu
  2. 2

    Создайте виртуальное окружение Python и установите numpy

    python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install numpy
  3. 3

    Соберите загрузочный образ

    ./build.sh
  4. 4

    Запустите образ в QEMU

    ./run.sh

Что важно знать

  • Команды установки в README предназначены для macOS (Homebrew), поэтому для других платформ потребуется отдельная настройка.
  • Это небольшая шуточная модель, которая генерирует поддельные журналы загрузки, а не языковая модель общего назначения.
  • Для загрузки на реальном оборудовании понадобится компьютер с BIOS и запись disk.img на USB-накопитель; в README об этом сказано лишь вкратце.

Темы

#x86#assembly#bootsector#language-model#quantization#qemu#demoscene#sizecoding#machine-learning#neural-networks

Частые вопросы

Что такое bootgpt?
Компактная символьная языковая модель, которая работает в 512-байтном загрузочном секторе x86 и генерирует фальшивые журналы загрузки Linux в реальном режиме. bootgpt — нейросеть, которая работает во время загрузки, ещё до запуска операционной системы. В 512-байтном MBR находится написанный вручную код на ассемблере x86: он считывает int8-квантованную модель размером 11,5 КБ из следующих 23 секторов диска и выполняет инференс в 16-битном реальном режиме на процессоре класса 386 — без ОС и C runtime.
bootgpt можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
bootgpt распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
bootgpt всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в bootgpt — 31 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать bootgpt?
Изучение того, как реализовать инференс нейросети на чистом ассемблере x86. Изучение sizecoding и техник программирования загрузочных секторов. Эксперименты с int8-квантованием и инференсом с фиксированной точкой на крайне ограниченном оборудовании.
Как установить bootgpt?
Установите nasm и qemu с помощью Homebrew: brew install nasm qemu Создайте виртуальное окружение Python и установите numpy: python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install numpy Соберите загрузочный образ: ./build.sh Запустите образ в QEMU: ./run.sh
Где скачать bootgpt?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/kerlenton/bootgpt

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

asreview / asreview

Инструмент машинного обучения с открытым исходным кодом, который использует active learning для приоритизации записей при просмотре больших текстовых наборов данных для систематических обзоров.

ИИ и машинное обучение#active-learning#systematic-reviews#machine-learning
1,1 тыс.+8 за неделю187PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён позавчера

fastai / fastai

Библиотека глубокого обучения на базе PyTorch: высокоуровневые компоненты помогают быстро обучать модели, а низкоуровневые — проводить собственные исследования.

ИИ и машинное обучение#deep-learning#pytorch#machine-learning
28,3 тыс.7,6 тыс.Jupyter NotebookApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 2 месяца назад