导读
在AI技术日新月异的今天，大语言模型（LLM）的应用真是遍地开花。不过，想要本地运行这些大块头，尤其是DeepSeek-R1这样的超级明星，硬件要求可不低，让不少开发者和研究人员直呼“伤不起”。
今天咱们就来安利一个宝藏开源框架——KTransformers！这是清华大学 MADSys 和 Approaching.AI联手打造的，专为优化大模型本地推理体验而生。有了它，你甚至能在单卡24GB VRAM的GPU上流畅运行DeepSeek-R1，性能还能飙升27.79倍！
这篇文章将带您深入了解KTransformers的强大功能，以及如何轻松上手。
KTransformers是什么？
KTransformers是一个基于Python的开源框架，专注于优化大模型的本地推理体验。它通过先进的内核优化和灵活的硬件配置策略，让开发者能够在有限的资源下实现高效的模型推理，并提供了与 Transformers 兼容的接口、符合 OpenAI 和 Ollama 标准的 RESTful API。
无论是单GPU、多GPU，还是CPU/GPU混合推理，KTransformers都能提供卓越的性能表现。此外，它还支持多种量化方法（如Q2K、Q3K、Q5K等），能够在不显著影响模型精度的情况下，大幅降低内存占用。
KTransformers核心功能
支持DeepSeek-R1/V3本地运行：在单卡24GB VRAM的GPU上，KTransformers能轻松运行DeepSeek-R1/V3的Q4_K_M版本。性能表现那叫一个惊艳：Prefill速度从54.21提升到286.55，Decode速度也从8.73飙到了13.69！相比llama.cpp，Prefill速度快了27.79倍，Decode速度也快了3.03倍！
支持长上下文推理：在单卡24GB GPU上，KTransformers能处理128K甚至1M的长上下文推理，速度比llama.cpp快10倍以上，精度还100%保证！
多GPU和异构计算支持：KTransformers不仅支持多GPU并行推理，还能CPU/GPU混合推理，充分利用你的硬件资源，让推理效率飞起来！
灵活的配置和优化：通过简单的YAML配置文件，你就能轻松调整模型的优化策略，比如选择不同的量化方法或替换模块，让你的模型更贴合你的需求。
丰富的API和教程：KTransformers提供了RESTful API和详尽的教程文档，让你上手无忧！
如何使用KTransformers？
使用KTransformers超简单，只需几步就能搞定：
安装依赖：
pip install ktransformers
加载模型：
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch
with torch.device("meta"):
model = AutoModelForCausalLM.from_config(config, trust_remote_code=True)
优化和加载模型：
from ktransformers import optimize_and_load_gguf
optimize_and_load_gguf(model, optimize_rule_path, gguf_path, config)
生成文本：
generated = prefill_and_generate(model, tokenizer, input_tensor.cuda(), max_new_tokens=1000)
性能对比：KTransformers vs llama.cpp
指标llama.cpp（双节点，核）KTransformers（双节点，核）提升倍数
Prefill Speed 10.31 tokens/s 286.55 tokens/s 27.79×
Decode Speed 4.51 tokens/s 13.69 tokens/s 3.03×
从表中可以看出，KTransformers在性能上完全碾压llama.cpp，尤其是Prefill阶段，速度快了将近28倍！
KTransformers的适用场景
本地开发和测试：如果你想在本地快速开发和测试大模型，KTransformers绝对是你的不二之选。
资源受限的环境：硬件资源有限？别担心，KTransformers通过优化和量化，让你的模型在有限资源下也能大放异彩。
高性能推理需求：需要在本地实现高性能的模型推理？KTransformers的多GPU和异构计算支持一定能满足你的需求。
如何获取KTransformers？
想要获取KTransformers的源代码和文档？简单！直接访问它的GitHub仓库就行：https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
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