Litesearch: Karpathyのautoresearchを消費者向けGPU（4–8GB）対応にしたもの + 使いやすいGUI

Karpathyのオートリサーチは素晴らしい — エージェントが train.py を編集し、一晩で小さなLLM実験を実行します。しかし、それには本格的なVRAMが必要です。

私は、それを私の1080/3060のような普通のカードで動かすためにフォークしました：

• 自動でモデルサイズ/深さ/バッチ/シーケンス長を選択して、VRAMに収まるようにします（バッファを残し、OOMの驚きをなくします）
• シンプルなダークGUIダッシュボード: リアルタイムのVRAMバー、ログ、設定プレビュー、開始/停止 — 端末をじっと見る必要はありません
• 派手なカーネルを削ぎ落とした（torch sdpaを使用）、設定が容易、古いPascal世代にも対応

クイックテーブルの例（READMEの全文はこちら）：
4GB → 約86Mパラメータ
8GB → 約285Mパラメータ
（現在はNVIDIAのみ対応で、同社のGPUすべてで動作します）

リポジトリ: https://github.com/jlippp/litesearch
MITライセンス、pip/uv installを素早く。

（元のアイデアはKarpathyに敬意を表します。）