环境配置
硬件配置
运行结果
- 推理速度: 6.1 tokens/s 这套价格不到5千,速度流畅，性价比极高，搭配unsloth动态量化Q2.51效果很好，质量损失很少，对比官网效果都很不错。
步骤 1：环境准备
- 安装系统依赖
1.1 配置镜像源
1.2 安装 Miniconda
1.3 配置 Conda 清华镜像源
1.4 显卡驱动
2.1 推荐 CUDA 12.4
2.2 配置环境变量
编辑 文件：
应用配置：
2.3 验证安装
步骤 2：创建 Conda 环境
- 新建 Python 3.10 环境
- 安装关键依赖
步骤 3：克隆与编译 KTransformers
有git账号的需要设置一下用户名邮箱，没有也可以直接官网下载对应版本的代码
步骤 4：安装 Flash Attention
步骤 5：下载模型文件
- 下载 DeepSeek-R1 配置文件
下载除.safetensors之外的其他文件，放到DeepSeek-R1-config目录
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/DeepSeek-R1-UD-Q2_K_XL]
步骤 6：运行模型
命令行交互模式
启动 API 服务
官方教程https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/install.md
AI大模型学习福利
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/217561.html