Ktransformers

KTransformers est un framework axé sur Python, conçu pour optimiser l'inférence des grands modèles de langage (LLM) sur du matériel aux ressources limitées. En intégrant des optimisations au niveau du noyau, un déchargement stratégique et un système d'injection flexible, il permet aux utilisateurs d'exécuter des modèles de pointe tels que DeepSeek-Coder-V3 (671 milliards de paramètres) sur des ordinateurs de bureau équipés d'à peine 24 Go de VRAM.

Pourquoi KTransformers est important

L'exécution locale de grands modèles de langage exige souvent des GPU coûteux et une expertise technique approfondie. KTransformers relève ces défis en :

• Réduisant les barrières matérielles : Exécutez des modèles massifs sur du matériel grand public sans compromettre les performances.

• Améliorant la vitesse : Atteignez des vitesses de préremplissage jusqu'à 28 fois plus rapides et des vitesses de décodage 3 fois plus rapides par rapport aux méthodes traditionnelles.

• Simplifiant le déploiement : Utilisez des modèles basés sur YAML pour injecter des noyaux optimisés et gérer des configurations complexes sans effort.

Que vous soyez un développeur, un chercheur ou un utilisateur en entreprise, KTransformers vous permet d'expérimenter avec des modèles de pointe tout en maintenant des coûts et une complexité réduits.

Fonctionnalités clés

✨ Optimisations efficaces du noyau
Tirez parti des noyaux CPU et GPU haute performance tels que Marlin et Llamafile pour les modèles quantifiés, atteignant une accélération jusqu'à 3,87x dans les calculs matriciels.

✨ Framework d'injection flexible
Remplacez les modules PyTorch originaux par des variantes optimisées à l'aide de simples modèles YAML. Combinez plusieurs optimisations de manière transparente pour explorer leurs effets synergiques.

✨ Prise en charge du calcul hétérogène
Déchargez intelligemment les tâches gourmandes en calcul entre le GPU et le CPU, réduisant ainsi l'utilisation de la VRAM tout en maintenant un débit élevé.

✨ Compatibilité avec l'API RESTful et l'interface utilisateur Web
Intégrez KTransformers avec les API OpenAI/Ollama ou déployez une interface web de type ChatGPT pour une utilisation locale.

✨ Prochaines contributions Open Source
Les fonctionnalités telles que les optimisations AMX et l'activation sélective d'experts seront bientôt open source, favorisant ainsi l'innovation axée sur la communauté.

Cas d'utilisation réels

1. Développement local avec VSCode Copilot

Exécutez un assistant de code de niveau GPT-4 sur votre bureau avec seulement 24 Go de VRAM. Les développeurs peuvent intégrer KTransformers dans VSCode via son API compatible OpenAI, permettant des suggestions et des complétions de code en temps réel sans dépendre des services cloud.

2. Traitement de texte à longue séquence

Traitez efficacement des documents volumineux ou analysez des bases de code étendues. Grâce aux optimisations CPU alimentées par Intel AMX, KTransformers atteint une vitesse de préremplissage de 286 tokens/s, réduisant les temps de traitement de quelques minutes à quelques secondes.

3. Déploiement local à l'échelle de l'entreprise

Déployez de grands modèles tels que DeepSeek-Coder-V2 pour des applications internes telles que les chatbots de support client ou les outils de génération de contenu. En exécutant ces modèles localement, les entreprises économisent sur les coûts du cloud tout en garantissant la confidentialité des données.

Conclusion

KTransformers comble le fossé entre les LLM puissants et le matériel accessible. Ses optimisations innovantes, sa facilité d'utilisation et son orientation vers l'extensibilité en font un outil idéal pour les développeurs, les chercheurs et les entreprises. Que vous construisiez un assistant d'IA personnel ou que vous déployiez des solutions de niveau entreprise, KTransformers vous garantit de tirer le meilleur parti de votre matériel.

Découvrez le projet dès aujourd'hui sur GitHub.

Foire aux questions

Q : Quel matériel dois-je avoir pour exécuter KTransformers ?
R : KTransformers prend en charge les déploiements locaux sur des systèmes avec seulement 24 Go de VRAM et suffisamment de DRAM (par exemple, 136 Go pour DeepSeek-Coder-V2).

Q : Puis-je utiliser KTransformers avec des modèles non-MoE ?
R : Oui, KTransformers est compatible avec diverses architectures, y compris les modèles MoE et denses.

Q : KTransformers est-il entièrement open source ?
R : Le framework principal est disponible en tant que distribution binaire de prévisualisation. Les prochaines fonctionnalités telles que les optimisations AMX seront open source dans la version 0.3.

Q : Comment KTransformers se compare-t-il à vLLM ?
R : Alors que vLLM se concentre sur les déploiements à grande échelle, KTransformers se spécialise dans l'optimisation de l'inférence locale pour les environnements aux ressources limitées.