HooshiX-LLM：全 Rust 实现的 decoder-only 大语言模型技术栈

GitHub 上的 HooshiX-LLM 项目用 Rust 从头构建 decoder-only 因果语言模型的完整技术栈，覆盖数据管线、tokenizer、训练、推理与服务，训练和推理路径不含任何 Python。当前为 Stage 1，目标是训练一个 100M–150M 参数的稠密模型，要求 Rust 1.95（Burn 0.22 的最低版本），仅支持 Windows MSVC 目标，可通过 flex、cpu、cuda、wgpu 特性选择执行后端。项目自带 byte-level BPE tokenizer 训练工具与可复现的数据集准备流程，配置采用严格 TOML 并按失败类别区分退出码。