27倍性能！清華開源神器讓24GB顯卡流暢運行滿血DeepSeek！

導讀

在AI技術日新月異的今天，大語言模型（LLM）的應用真是遍地開花。不過，想要本地運行這些大塊頭，尤其是DeepSeek-R1這樣的超級明星，硬件要求可不低，讓不少開發者和研究人員直呼“傷不起”。

今天咱們就來安利一個寶藏開源框架——KTransformers！這是清華大學 MADSys 和 Approaching.AI聯手打造的，專爲優化大模型本地推理體驗而生。有了它，你甚至能在單卡24GB VRAM的GPU上流暢運行DeepSeek-R1，性能還能飆升27.79倍！

這篇文章將帶您深入瞭解KTransformers的強大功能，以及如何輕鬆上手。

KTransformers是什麼？

KTransformers是一個基於Python的開源框架，專注於優化大模型的本地推理體驗。它通過先進的內核優化和靈活的硬件配置策略，讓開發者能夠在有限的資源下實現高效的模型推理，並提供了與 Transformers 兼容的接口、符合 OpenAI 和 Ollama 標準的 RESTful API。

無論是單GPU、多GPU，還是CPU/GPU混合推理，KTransformers都能提供卓越的性能表現。此外，它還支持多種量化方法（如Q2K、Q3K、Q5K等），能夠在不顯著影響模型精度的情況下，大幅降低內存佔用。

KTransformers核心功能

• 支持DeepSeek-R1/V3本地運行：在單卡24GB VRAM的GPU上，KTransformers能輕鬆運行DeepSeek-R1/V3的Q4_K_M版本。性能表現那叫一個驚豔：Prefill速度從54.21提升到286.55，Decode速度也從8.73飆到了13.69！相比llama.cpp，Prefill速度快了27.79倍，Decode速度也快了3.03倍！

• 支持長上下文推理：在單卡24GB GPU上，KTransformers能處理128K甚至1M的長上下文推理，速度比llama.cpp快10倍以上，精度還100%保證！

• 多GPU和異構計算支持：KTransformers不僅支持多GPU並行推理，還能CPU/GPU混合推理，充分利用你的硬件資源，讓推理效率飛起來！

• 靈活的配置和優化：通過簡單的YAML配置文件，你就能輕鬆調整模型的優化策略，比如選擇不同的量化方法或替換模塊，讓你的模型更貼合你的需求。

• 豐富的API和教程：KTransformers提供了RESTful API和詳盡的教程文檔，讓你上手無憂！

如何使用KTransformers？

使用KTransformers超簡單，只需幾步就能搞定：

1. 安裝依賴：

   1. pip install ktransformers

2. 加載模型：

   1. from transformers import AutoModelForCausalLM

   2. import torch

   3. with torch.device("meta"):

   4. model = AutoModelForCausalLM.from_config(config, trust_remote_code=True)

3. 優化和加載模型：

   1. from ktransformers import optimize_and_load_gguf

   2. optimize_and_load_gguf(model, optimize_rule_path, gguf_path, config)

4. 生成文本：

   1. generated = prefill_and_generate(model, tokenizer, input_tensor.cuda(), max_new_tokens=1000)

性能對比：KTransformers vs llama.cpp

指標llama.cpp（雙節點，核）KTransformers（雙節點，核）提升倍數

Prefill Speed       10.31 tokens/s         286.55 tokens/s                    27.79×

Decode Speed   4.51 tokens/s         13.69 tokens/s                        3.03×

從表中可以看出，KTransformers在性能上完全碾壓llama.cpp，尤其是Prefill階段，速度快了將近28倍！

KTransformers的適用場景

• 本地開發和測試：如果你想在本地快速開發和測試大模型，KTransformers絕對是你的不二之選。

• 資源受限的環境：硬件資源有限？別擔心，KTransformers通過優化和量化，讓你的模型在有限資源下也能大放異彩。

• 高性能推理需求：需要在本地實現高性能的模型推理？KTransformers的多GPU和異構計算支持一定能滿足你的需求。

如何獲取KTransformers？

想要獲取KTransformers的源代碼和文檔？簡單！直接訪問它的GitHub倉庫就行：https://github.com/kvcache-ai/ktransformers