What is Ktransformers?
KTransformers는 리소스가 제한된 하드웨어에서 대규모 언어 모델(LLM) 추론을 최적화하도록 설계된 Python 중심 프레임워크입니다. 커널 수준 최적화, 전략적 오프로딩, 유연한 주입 시스템을 통합하여 사용자가 24GB VRAM만 장착된 데스크톱에서도 DeepSeek-Coder-V3(6710억 개 파라미터)와 같은 최첨단 모델을 실행할 수 있도록 지원합니다.
KTransformers가 중요한 이유
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하려면 고가의 GPU와 광범위한 기술 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다. KTransformers는 다음과 같은 방법으로 이러한 문제를 해결합니다.
하드웨어 장벽 감소: 성능 저하 없이 일반 소비자용 하드웨어에서 대규모 모델을 실행합니다.
속도 향상: 기존 방식 대비 최대 28배 더 빠른 프리필(prefill) 속도 및 3배 더 빠른 디코드(decode) 속도를 달성합니다.
배포 간소화: YAML 기반 템플릿을 활용하여 최적화된 커널을 주입하고 복잡한 구성을 손쉽게 관리합니다.
개발자, 연구원, 엔터프라이즈 사용자 모두 KTransformers를 통해 비용과 복잡성을 낮추면서 최첨단 모델을 실험할 수 있습니다.
주요 기능
✨ 효율적인 커널 최적화
양자화된 모델을 위해 Marlin 및 Llamafile과 같은 고성능 CPU 및 GPU 커널을 활용하여 행렬 계산에서 최대 3.87배의 가속을 달성합니다.
✨ 유연한 주입 프레임워크
간단한 YAML 템플릿을 사용하여 원래 PyTorch 모듈을 최적화된 변형으로 대체합니다. 여러 최적화를 원활하게 결합하여 시너지 효과를 탐색합니다.
✨ 이종 컴퓨팅 지원
GPU와 CPU 간에 컴퓨팅 집약적인 작업을 지능적으로 오프로드하여 높은 처리량을 유지하면서 VRAM 사용량을 줄입니다.
✨ RESTful API 및 웹 UI 호환성
KTransformers를 OpenAI/Ollama API와 통합하거나 ChatGPT와 유사한 웹 인터페이스를 로컬에서 사용할 수 있도록 배포합니다.
✨ 오픈 소스 기여 예정
AMX 최적화 및 선택적 전문가 활성화와 같은 기능이 곧 오픈 소스로 공개되어 커뮤니티 중심의 혁신을 촉진할 것입니다.
실제 사용 사례
1. VSCode Copilot을 이용한 로컬 개발
단 24GB VRAM으로 GPT-4 수준의 코드 어시스턴트를 데스크톱에서 실행합니다. 개발자는 OpenAI 호환 API를 통해 KTransformers를 VSCode에 통합하여 클라우드 서비스에 의존하지 않고 실시간 코드 제안 및 완성을 가능하게 할 수 있습니다.
2. 긴 시퀀스 텍스트 처리
긴 문서 처리 또는 광범위한 코드베이스 분석을 효율적으로 수행합니다. Intel AMX 기반 CPU 최적화를 통해 KTransformers는 286 tokens/s의 프리필 속도를 달성하여 처리 시간을 몇 분에서 몇 초로 단축합니다.
3. 엔터프라이즈 규모의 로컬 배포
고객 지원 챗봇 또는 콘텐츠 생성 도구와 같은 내부 애플리케이션을 위해 DeepSeek-Coder-V2와 같은 대규모 모델을 배포합니다. 이러한 모델을 로컬에서 실행함으로써 기업은 클라우드 비용을 절감하는 동시에 데이터 프라이버시를 보장할 수 있습니다.
결론
KTransformers는 강력한 LLM과 접근 가능한 하드웨어 간의 격차를 해소합니다. 혁신적인 최적화, 사용 편의성, 확장성에 대한 집중적인 지원을 통해 개발자, 연구원 및 기업 모두에게 이상적입니다. 개인 AI 어시스턴트를 구축하든 엔터프라이즈급 솔루션을 배포하든 KTransformers는 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 보장합니다.
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자주 묻는 질문
Q: KTransformers를 실행하는 데 필요한 하드웨어는 무엇입니까?
A: KTransformers는 24GB VRAM과 충분한 DRAM(예: DeepSeek-Coder-V2의 경우 136GB)을 갖춘 시스템에서 로컬 배포를 지원합니다.
Q: MoE 모델이 아닌 모델과 함께 KTransformers를 사용할 수 있습니까?
A: 예, KTransformers는 MoE 및 덴스 모델을 포함한 다양한 아키텍처와 호환됩니다.
Q: KTransformers는 완전한 오픈 소스입니까?
A: 핵심 프레임워크는 미리 보기 바이너리 배포로 제공됩니다. AMX 최적화와 같은 예정된 기능은 버전 0.3에서 오픈 소스로 공개될 예정입니다.
Q: KTransformers는 vLLM과 어떻게 비교됩니까?
A: vLLM이 대규모 배포에 중점을 두는 반면, KTransformers는 리소스가 제한된 환경을 위한 로컬 추론 최적화를 전문으로 합니다.
More information on Ktransformers
Launched
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Ktransformers was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-18.
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