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-R1这样庞大的模型。例如，KTransformers实现了24GB显存环境下本地运行DeepSeek-R1满血版的能力，大大降低了部署成本和技术门槛。
保姆级教程：在LangChain中为DeepSeek-V2模型定制‘思考-答案’分离输出管道
保姆级教程：在LangChain中为DeepSeek-V2模型定制‘思考-答案’分离输出管道KTransformer 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 R1 这样庞大的模型 例如 KTransformer 实现了 2 4GB 显存环境下本地运行 DeepSeek R1 满血版的能力 大大降低了部署成本和技术门槛
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