然而,本地运行这些模型,尤其是像DeepSeek-R1这样的大模型,往往需要高性能的硬件支持,这让许多开发者和研究人员望而却步。 今天,为大家推荐一款由清华大学 MADSys 和Approaching.AI 专为优化大模型本地推理体验而设计的开源框架--KTransformers。它支持在单卡24GB VRAM的GPU上运行满血版的DeepSeek-R1,较llama.cpp...
这么看来，天翼云科研助手和 DeepSeek - R1、KTransformers 这俩小伙伴配合得简直天衣无缝，成功打破了大模型部署的 “紧箍咒”，在资源和性能之间找到了完美的平衡点。科研助手靠着强大的算力和自己的一身本领，给在 AI 领域探索的大家提供了满满的助力。未来，随着技术不断进步，这个超厉害的组合肯定会在更多领域...
1. 引言KTransformers作为一个开源框架,专门为优化大规模语言模型的推理过程而设计。它支持GPU/CPU异构计算,并针对MoE架构的稀疏性进行了特别优化,可以有效降低硬件要求,允许用户在有限的资源下运行像DeepSeek…
在AI计算领域,『单卡运行大语言模型』长期被视为性能天花板。清华大学智能计算研究院联合趋境科技最新发布的KTransformers方案,首次在消费级RTX 4090显卡上实现130亿参数DeepSeek-R1模型的『满血运行』(24GB显存利用率达98.7%)。关键技术突破包括: 动态量化分层技术: 采用混合精度策略(FP16+INT8),对注意力机制中的Q...
近年来,Transformer架构的模型参数量呈现指数级增长趋势,以DeepSeek-R1为代表的百亿级参数模型通常需要多张A100/H100显卡才能实现高效推理。而清华大学人机交互实验室与趋境科技联合研发的KTransformers方案,首次在单张消费级RTX 4090显卡上实现了该模型的满血运行(FP16精度下batch_size=8时延迟<50ms),其核心技术突破体...
独家KTransformers技术实战,手把手跑通4090运行DeepSeek满血版,独家FastAPI脚本编写&Open-WebUI结合方案深度讲解共计9条视频,包括:1.单卡4090部署满血版DeepSeek R1、2.DeepSeek R1高性能部署方案(上)、3.DeepSeek R1高性能部署方案(下)等,UP主更多精彩视频,请关
其核心特点是支持24G显存在本地运行DeepSeek-R1、V3的671B满血版。预处理速度最高达到286 tokens/s,推理生成速度最高能达到14 tokens/s。 KTransformers的适用场景: 本地开发和测试 如果您希望在本地快速开发和测试大模型,KTransformers是一个理想的选择。
2月10日,清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目公布更新:一块24G显存的4090D就可以在本地运行DeepSeek-R1、V3的671B“满血版”。预处理速度最高达到286 tokens/s,推理生成速度最高能达到14 tokens/s。 KTransformers通过优化本地机器上的LLM部署,帮助解决资源限制问题。该框架采用了异构计...
支持DeepSeek-R1/V3本地运行 KTransformers支持在单卡24GB VRAM的GPU上运行DeepSeek-R1/V3的Q4_K_M版本,性能表现如下: Prefill Speed(tokens/s):54.21(单节点)→ 74.362(双节点)→ 286.55(优化后)。 Decode Speed(tokens/s):8.73(单节点)→ 11.26(双节点)→ 13.69(优化后)。
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main 下载除.safetensors之外的其他文件,放到DeepSeek-R1-config目录 下载GGUF 模型文件 国内网络问题,可以从镜像点下载,翻到目录DeepSeek-R1-GGUF,文件有点大,可以用迅雷会员加速下载 https://hf-mirror.com/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF/tree/main/DeepSe...