What is Ktransformers?
KTransformersは、リソース制約のあるハードウェア上で大規模言語モデル（LLM）の推論を最適化するために設計された、Python中心のフレームワークです。カーネルレベルの最適化、戦略的なオフロード、柔軟なインジェクションシステムを統合することで、わずか24GBのVRAMを搭載したデスクトップで、DeepSeek-Coder-V3（6710億パラメータ）のような最先端モデルを実行できます。
KTransformersが重要な理由
大規模言語モデルをローカルで実行するには、高価なGPUと広範な技術的専門知識が必要となることがよくあります。KTransformersは、以下の点により、これらの課題に対処します。
ハードウェアの障壁を低減：パフォーマンスを損なうことなく、コンシューマーグレードのハードウェア上で大規模モデルを実行できます。
速度の向上：従来の方法と比較して、最大28倍高速なプリフィル速度と3倍高速なデコード速度を実現します。
デプロイメントの簡素化：YAMLベースのテンプレートを利用して、最適化されたカーネルを注入し、複雑な構成を容易に管理できます。
開発者、研究者、エンタープライズユーザーのいずれであっても、KTransformersを使用すると、コストと複雑さを抑えながら、最先端のモデルを試すことができます。
主な機能
✨ 効率的なカーネル最適化
MarlinやLlamafileなどの高性能CPUおよびGPUカーネルを量子化モデルに活用することで、行列計算で最大3.87倍の高速化を実現します。
✨ 柔軟なインジェクションフレームワーク
シンプルなYAMLテンプレートを使用して、元のPyTorchモジュールを最適化されたバリアントに置き換えます。複数の最適化をシームレスに組み合わせて、相乗効果を検証できます。
✨ 異種コンピューティングのサポート
計算負荷の高いタスクをGPUとCPUの間でインテリジェントにオフロードすることで、高いスループットを維持しながらVRAMの使用量を削減します。
✨ RESTful APIとWeb UIの互換性
KTransformersをOpenAI/Ollama APIと統合するか、ChatGPTのようなWebインターフェースをローカルで使用するためにデプロイします。
✨ 今後のオープンソースへの貢献
AMXの最適化や選択的エキスパートアクティベーションなどの機能は、まもなくオープンソース化され、コミュニティ主導のイノベーションを促進します。
実際のユースケース
1. VSCode Copilotを使用したローカル開発
わずか24GBのVRAMで、GPT-4レベルのコードアシスタントをデスクトップで実行します。開発者は、KTransformersをOpenAI互換のAPI経由でVSCodeに統合し、クラウドサービスに依存せずにリアルタイムのコード提案と補完を実現できます。
2. 長文テキスト処理
長いドキュメントを処理したり、広範なコードベースを効率的に分析したりできます。Intel AMX搭載のCPU最適化により、KTransformersは286トークン/秒のプリフィル速度を実現し、処理時間を数分から数秒に短縮します。
3. エンタープライズスケールのローカルデプロイメント
DeepSeek-Coder-V2のような大規模モデルを、カスタマーサポートチャットボットやコンテンツ生成ツールなどの社内アプリケーション向けにデプロイします。これらのモデルをローカルで実行することで、企業はクラウドコストを削減しながら、データプライバシーを確保できます。
結論
KTransformersは、強力なLLMとアクセスしやすいハードウェア間のギャップを埋めます。革新的な最適化、使いやすさ、拡張性に重点を置いているため、開発者、研究者、企業にとって理想的です。個人のAIアシスタントを構築する場合でも、エンタープライズグレードのソリューションをデプロイする場合でも、KTransformersを使用すると、ハードウェアを最大限に活用できます。
GitHubでプロジェクトを今すぐご確認ください。
よくある質問
Q：KTransformersを実行するには、どのようなハードウェアが必要ですか？
A：KTransformersは、わずか24GBのVRAMと十分なDRAM（例：DeepSeek-Coder-V2の場合は136GB）を備えたシステムでのローカルデプロイメントをサポートしています。
Q：KTransformersを非MoEモデルで使用できますか？
A：はい、KTransformersは、MoEや高密度モデルを含むさまざまなアーキテクチャと互換性があります。
Q：KTransformersは完全にオープンソースですか？
A：コアフレームワークは、プレビューバイナリディストリビューションとして入手できます。AMXの最適化のような今後の機能は、バージョン0.3でオープンソース化される予定です。
Q：KTransformersはvLLMと比較してどうですか？
A：vLLMは大規模なデプロイメントに重点を置いているのに対し、KTransformersはリソース制約のある環境でのローカル推論の最適化を専門としています。
More information on Ktransformers
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Ktransformers was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-18.
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