What is Ktransformers?
KTransformers – это ориентированный на Python фреймворк, разработанный для оптимизации инференса больших языковых моделей (LLM) на оборудовании с ограниченными ресурсами. Благодаря интеграции оптимизаций на уровне ядра, стратегической выгрузке вычислений и гибкой системе инъекций, он позволяет пользователям запускать современные модели, такие как DeepSeek-Coder-V3 (671B параметров), на настольных компьютерах, оснащенных всего лишь 24 ГБ VRAM.
Почему KTransformers важен
Запуск больших языковых моделей локально зачастую требует дорогостоящих GPU и глубоких технических знаний. KTransformers решает эти проблемы следующим образом:
Снижение аппаратных требований: Запускайте огромные модели на оборудовании потребительского класса без ущерба для производительности.
Повышение скорости: Достигайте до 28 раз более высокой скорости предварительной обработки и в 3 раза более высокой скорости декодирования по сравнению с традиционными методами.
Упрощение развертывания: Используйте YAML-шаблоны для внедрения оптимизированных ядер и простого управления сложными конфигурациями.
Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, исследователем или корпоративным пользователем, KTransformers позволяет вам экспериментировать с передовыми моделями, сохраняя при этом низкие затраты и сложность.
Основные возможности
✨ Эффективные оптимизации ядра
Используйте высокопроизводительные ядра CPU и GPU, такие как Marlin и Llamafile, для квантованных моделей, достигая ускорения до 3.87x в матричных вычислениях.
✨ Гибкий фреймворк инъекций
Заменяйте исходные модули PyTorch оптимизированными вариантами, используя простые YAML-шаблоны. Беспрепятственно комбинируйте несколько оптимизаций для изучения их синергетического эффекта.
✨ Поддержка гетерогенных вычислений
Интеллектуально выгружайте ресурсоемкие задачи между GPU и CPU, снижая использование VRAM при сохранении высокой пропускной способности.
✨ Совместимость с RESTful API и Web UI
Интегрируйте KTransformers с OpenAI/Ollama API или разверните веб-интерфейс, подобный ChatGPT, для локального использования.
✨ Предстоящий вклад в Open Source
Такие функции, как оптимизации AMX и селективная активация экспертов, скоро станут Open Source, способствуя инновациям, управляемым сообществом.
Реальные примеры использования
1. Локальная разработка с VSCode Copilot
Запустите помощника по кодированию уровня GPT-4 на своем настольном компьютере всего с 24 ГБ VRAM. Разработчики могут интегрировать KTransformers в VSCode через его OpenAI-совместимый API, обеспечивая предложения и завершения кода в реальном времени, не полагаясь на облачные сервисы.
2. Обработка длинных последовательностей текста
Эффективно обрабатывайте длинные документы или анализируйте обширные базы кода. Благодаря оптимизациям CPU на базе Intel AMX, KTransformers достигает скорости предварительной обработки 286 токенов/с, сокращая время обработки с минут до секунд.
3. Локальное развертывание в масштабе предприятия
Развертывайте большие модели, такие как DeepSeek-Coder-V2, для внутренних приложений, таких как чат-боты поддержки клиентов или инструменты создания контента. Запуская эти модели локально, предприятия экономят на облачных затратах, обеспечивая при этом конфиденциальность данных.
Заключение
KTransformers устраняет разрыв между мощными LLM и доступным оборудованием. Его инновационные оптимизации, простота использования и ориентация на расширяемость делают его идеальным решением для разработчиков, исследователей и предприятий. Независимо от того, создаете ли вы личного AI-помощника или развертываете решения корпоративного уровня, KTransformers гарантирует, что вы получите максимальную отдачу от своего оборудования.
Изучите проект сегодня на GitHub.
Часто задаваемые вопросы
Q: Какое оборудование мне нужно для запуска KTransformers?
A: KTransformers поддерживает локальное развертывание на системах с объемом VRAM всего 24 ГБ и достаточным объемом DRAM (например, 136 ГБ для DeepSeek-Coder-V2).
Q: Могу ли я использовать KTransformers с моделями, отличными от MoE?
A: Да, KTransformers совместим с различными архитектурами, включая MoE и плотные модели.
Q: Является ли KTransformers полностью Open Source?
A: Основной фреймворк доступен в виде предварительной бинарной дистрибуции. Предстоящие функции, такие как оптимизации AMX, будут открыты в версии 0.3.
Q: Чем KTransformers отличается от vLLM?
A: В то время как vLLM ориентирован на крупномасштабные развертывания, KTransformers специализируется на оптимизации локального инференса для сред с ограниченными ресурсами.
More information on Ktransformers
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Ktransformers was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-18.
Related Searches
Ktransformers Альтернативи
Больше Альтернативи-
Transformer Lab: Открытая платформа для создания, настройки и запуска больших языковых моделей (LLM) локально без программирования. Загрузите сотни моделей, настройте их на различном оборудовании, пообщайтесь, оцените результаты и многое другое.
-
Продолжающееся обучение исследовательских моделей трансформаторов в масштабе
-
OLMo 2 32B: LLM с открытым исходным кодом, способная потягаться с GPT-3.5! Бесплатный код, данные и веса. Исследуйте, настраивайте и создавайте более совершенный ИИ.
-
MonsterGPT: Тонкая настройка и развертывание пользовательских ИИ-моделей прямо в чате. Упрощение сложных задач LLM и ИИ. Легкий доступ к более чем 60 открытым моделям.
-
Kolosal AI — это открытая платформа, позволяющая запускать большие языковые модели (LLM) локально на устройствах, таких как ноутбуки, настольные компьютеры и даже Raspberry Pi, с приоритетом на скорость, эффективность, конфиденциальность и экологичность.