LLM Visualizer: Transformer von Grund auf - mit echtem PyTorch-Backend

Transformer-Grundlagen verstehen, ohne nur Paper zu lesen: Der LLM Visualizer ist eine interaktive Lern-App, die den Weg von der Tokenization bis zu modernen Architekturen in zwölf Kapiteln abbildet – mit Live-Visualisierungen und einem echten PyTorch-Modell, das im Backend trainiert und inspiziert wird.

Was drinsteckt:

• Zwölf Seiten von 00_Dashboard bis 11_ModernArchitectures: Tokenizer, Attention, Training und moderne Architekturen
• Kein Spielzeug-Playground: FastAPI-Backend mit echter PyTorch-Modellinstanz, eigenem Tokenizer und Trainer
• Visualisierungen mit Plotly.js, Formeln mit KaTeX, State-Management via Zustand
• Frontend in React 19, TypeScript und Vite

Das Projekt laesst sich komplett selbst hosten: Backend per uvicorn, Frontend per npm run dev, danach laeuft alles auf localhost. Der Quellcode liegt auf GitHub, eine Live-Demo direkt auf GitHub Pages – ideal zum Reinschnuppern, bevor man selbst kompiliert.

Fuer alle, die sich in LLM-Interna einarbeiten wollen, ist das eine der anschaulichsten kostenlosen Lernressourcen der letzten Zeit: Building a Transformer from Scratch, diesmal mit Render-Fenster.

Link: Live-Demo · GitHub