What is Ktransformers?
KTransformers 是一個以 Python 為中心的框架，旨在最佳化資源受限硬體上的大型語言模型 (LLM) 推論。透過整合核心層級的最佳化、策略性卸載和彈性的注入系統，它讓使用者能夠在配備僅 24GB VRAM 的桌上型電腦上執行 DeepSeek-Coder-V3 (671B 參數) 等最先進的模型。
為什麼 KTransformers 很重要
在本地端執行大型語言模型通常需要昂貴的 GPU 和廣泛的技術專業知識。KTransformers 透過以下方式解決這些挑戰：
降低硬體門檻：在消費級硬體上執行大型模型，而不會影響效能。
提高速度：與傳統方法相比，實現高達 28 倍的更快前置填充速度和 3 倍的更快解碼速度。
簡化部署：利用基於 YAML 的範本來注入最佳化的核心，並輕鬆管理複雜的配置。
無論您是開發人員、研究人員還是企業使用者，KTransformers 都能讓您以低成本和低複雜度的方式試用最先進的模型。
主要功能
✨ 高效的核心最佳化
利用高效能的 CPU 和 GPU 核心，例如 Marlin 和 Llamafile，用於量化模型，在矩陣計算中實現高達 3.87 倍的加速。
✨ 彈性的注入框架
使用簡單的 YAML 範本將原始 PyTorch 模組替換為最佳化的變體。無縫結合多個最佳化，以探索它們的協同效應。
✨ 異質運算支援
智慧地卸載 GPU 和 CPU 之間計算密集型任務，減少 VRAM 使用量，同時保持高輸送量。
✨ RESTful API 和 Web UI 相容性
將 KTransformers 與 OpenAI/Ollama API 整合，或部署類似 ChatGPT 的 Web 介面以供本地使用。
✨ 即將推出的開源貢獻
AMX 最佳化和選擇性專家激活等功能將很快開源，以促進社群驅動的創新。
真實世界的用例
1. 使用 VSCode Copilot 進行本地開發
僅使用 24GB VRAM，即可在您的桌上型電腦上執行 GPT-4 等級的程式碼助手。開發人員可以透過其與 OpenAI 相容的 API 將 KTransformers 整合到 VSCode 中，從而實現即時程式碼建議和完成，而無需依賴雲端服務。
2. 長序列文字處理
有效率地處理冗長的文件或分析廣泛的程式碼庫。借助 Intel AMX 支援的 CPU 最佳化，KTransformers 實現了 286 tokens/s 的前置填充速度，將處理時間從幾分鐘縮短到幾秒鐘。
3. 企業規模的本地部署
部署大型模型 (例如 DeepSeek-Coder-V2) 用於內部應用程式，例如客戶支援聊天機器人或內容生成工具。透過在本地端執行這些模型，企業可以節省雲端成本，同時確保資料隱私。
結論
KTransformers 彌合了功能強大的 LLM 和可訪問的硬體之間的差距。其創新的最佳化、易用性和對可擴展性的關注使其成為開發人員、研究人員和企業的理想選擇。無論您是建立個人 AI 助理還是部署企業級解決方案，KTransformers 都能確保您充分利用您的硬體。
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常見問題解答
問：我需要什麼硬體才能執行 KTransformers？
答：KTransformers 支援在 VRAM 僅 24GB 且具有足夠 DRAM 的系統上進行本地部署 (例如，DeepSeek-Coder-V2 為 136GB)。
問：我可以將 KTransformers 與非 MoE 模型一起使用嗎？
答：可以，KTransformers 與各種架構相容，包括 MoE 和密集模型。
問：KTransformers 是完全開源的嗎？
答：核心框架可以作為預覽二進位發行版使用。AMX 最佳化等即將推出的功能將在 0.3 版本中開源。
問：KTransformers 與 vLLM 相比如何？
答：雖然 vLLM 側重於大規模部署，但 KTransformers 專注於最佳化資源受限環境的本地推論。
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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