「PyTorch、正直でかすぎてつらい」って感じたことない？
個人プロジェクトで小さなモデルを試したいだけなのに、依存関係が重くて環境構築だけで30分かかる。Colabで動かしたらセッションが切れて途中から再起動。サーバーにPyTorch入れたらDockerイメージが2GBオーバー。そんな経験、MLを触ってる人なら一度はあると思う。
実はその問題、tinygradを使えばかなりスッキリ解決する。コアの実装が約1,000行というシンプル設計で、インストールサイズはPyTorchの約1/14。それでいてAPIはPyTorchライクなので、乗り換えのハードルも低い。
この記事では、tinygradを実際に動かしてみた感想をベースに、インストールから基本的な使い方、PyTorchとの違い、副業・個人プロジェクトへの活かし方まで一気に解説する。「MLの中身を理解したい」「軽い環境でサクッと試したい」というエンジニアはぜひ読んでみて。
tinygradってどんなフレームワーク？
iPhoneジェイルブレイクの人が作ったMLライブラリ
tinygradは、George Hotz（geohot） が開発した軽量の深層学習フレームワーク。彼はiPhoneの初回ジェイルブレイクやPS3のハックで有名なハッカーで、最近はopenpilotやcomma.aiの開発でも知られてる。「PyTorchは複雑すぎる。自分でゼロから書き直す」という発想で生まれたのがtinygradだ。
GitHubのスター数は28,000+（2026年3月時点）。ML系のコアハッカーたちに支持されながら、ここ1年で一気にスターを伸ばしてる。
PyTorchとここが違う
tinygradの一番の特徴はコアのシンプルさ。PyTorchのコアは数十万行あるが、tinygradのコアは約1,000行。ソースコードを読んで理解できる規模感で、「なぜこう動くのか」を手を動かしながら学べる。
主な特徴はこの3つ：
- バックエンドの多様性：CPU、CUDA（NVIDIA GPU）、Metal（Mac M1/M2/M3）、OpenCL、WebGPUなど複数のバックエンドをサポート
- Lazy Evaluation（遅延評価）：実際の計算をできるだけ後回しにして最適化する仕組みがコアに組み込まれている
- PyTorch互換のAPI：
Tensorの操作はPyTorchとほぼ同じ書き方ができる
個人的には「コアが小さい＝中身が読める」という点が一番刺さった。PyTorchのソースを追おうとすると迷子になりがちだけど、tinygradなら自動微分の仕組みをコードで追える。バックプロパゲーションが「なんとなく動いてる」から「こう動いてる」に変わる感覚が面白かった。
インストールと環境構築
pip一発・30秒で完了
インストールは本当に簡単。Python 3.9以上が入っていれば：
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