在本地实现接近10倍的加速运行 Deepseek

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KTransformers是一个旨在提升Transformer体验的灵活框架，结合了先进的内核优化和并行处理策略，尤其注重有限资源下的本地部署优化。

  • 多GPU支持与优化：KTransformers支持Deepseek-R1和V3模型在单卡和多卡配置下实现3~28倍的加速，优化了内存和计算资源的使用，适用于24GB显存和382GB系统内存的配置。

  • 简化的本地部署与API： 该框架允许用户通过简单的API和Web UI进行模型优化和本地推理，支持OpenAI和Ollama兼容的RESTful接口，且可以在本地实现ChatGPT式的聊天界面。

  • 易于定制的优化框架： 用户可以使用YAML文件注入优化模块，轻松替换Transformer模型的标准模块，例如替换为Marlin优化内核，以提高量化模型的推理性能。

  • 高级优化技术： 包括MoE（混合专家）和稀疏注意力机制的高效实现，通过Llamafile和Marlin内核优化，在有限的GPU和DRAM配置下也能运行大规模模型。

  • 本地运行性能超越GPT-4： KTransformers在本地使用DeepSeek-Coder-V3模型时，能够在21GB显存和136GB DRAM的机器上实现比GPT-4更快的推理速度，特别适用于编程任务的代码生成。

  • 支持多平台与操作系统： 目前支持Linux和Windows，提供了Docker镜像及预编译的安装包，确保在不同的操作系统上都能顺利运行。

  • 详细教程与快速上手： 官方提供了详细的安装指南和代码示例，帮助用户快速上手并进行本地优化实验，支持从简单的命令行聊天到复杂的多GPU推理任务。

参考文献：
[1] https://github.com/kvcache-ai/ktransformers 
[2] https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/


（文：NLP工程化）

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