企业官网建设流程全解析

固始县住房和城乡规划建设局网站,wordpress用户分组管理,平凉网站建设,开发系统网站建设玩大模型的朋友们#xff0c;想必都深有体会一个痛点#xff1a;显存#xff0c;永远的显存#xff01;看着动辄几百上千亿参数的巨无霸模型#xff0c;再看看自己那张“略显羞涩”的显卡#xff0c;是不是感觉心有余而力不足#xff1f;无论是推理部署还是微调训练想必都深有体会一个痛点显存永远的显存看着动辄几百上千亿参数的巨无霸模型再看看自己那张“略显羞涩”的显卡是不是感觉心有余而力不足无论是推理部署还是微调训练高昂的硬件成本都像一道无形的墙挡住了许多探索的脚步。今天就给大家介绍一个由清华大学 MADSys 实验室和 Approaching.AI 联合开发的开源项目——KTransformers它或许能彻底改变你的窘境。KTransformers 的核心思想非常巧妙CPU-GPU 异构计算。简单来说就是别让 CPU 闲着把 GPU 宝贵的显存用在刀刃上比如计算密集的部分而将那些吃内存大户比如模型的权重、优化器状态等巧妙地分流到 CPU 的海量内存中。这样一来GPU 就能从繁重的内存压力中解放出来专注于它最擅长的计算任务。这个项目目前已经演进为两大核心模块kt-kernel和kt-sft分别针对推理和微调场景提供了极致的优化方案。kt-kernel: 高性能异构推理引擎首先是kt-kernel一个为大模型异构推理量身打造的高性能计算核。它通过一系列优化让 CPU 和 GPU 协同工作流畅地运行庞大的语言模型。核心特性包括•CPU 指令集加速: 充分利用了现代 CPU 的高级指令集如 Intel 的 AMX 和 AVX512/AVX2对 INT4/INT8 量化推理进行了深度优化让 CPU 也能迸发强大算力。•MoE 模型优化: 专门为现在流行的 MoE混合专家模型设计了高效的推理策略。你可以将模型中的“热门专家”放在 GPU 上快速响应而将“冷门专家”放在 CPU 内存中在不牺牲太多性能的情况下运行远超单卡显存容量的庞大模型。•易于集成: 提供了简洁的 Python API可以方便地集成到 SGLang 等其他服务框架中用于生产环境。从性能测试来看在 8 张 L20 GPU 和至强 CPU 的配合下对 DeepSeek-R1 模型的推理吞吐量可以达到惊人的 227 tokens/s。ModelHardware ConfigurationTotal ThroughputOutput ThroughputDeepSeek-R1-0528 (FP8)8×L20 GPU Xeon Gold 6454S227.85 tokens/s87.58 tokens/s (8-way concurrency)kt-sft: 资源节约型微调框架如果说kt-kernel解决了推理的难题那么kt-sft就是为训练和微调打开了新世界的大门。它与主流微调框架 LLaMA-Factory 进行了深度集成实现了令人难以置信的资源效率。最惊人的一点是官方数据显示仅需 70GB 的 GPU 显存和 1.3TB 的内存就能对 671B6710亿参数的 DeepSeek-V3 模型进行 LoRA 微调这是什么概念过去要微调这种体量的模型往往需要一个由多张顶级 H100/A100 组成的昂贵集群。而现在KTransformers 让这件事在相对“平民”的硬件配置上成为了可能。ModelConfigurationThroughputGPU MemoryDeepSeek-V3 (671B)LoRA AMX~40 tokens/s70GB (multi-GPU)DeepSeek-V2-Lite (14B)LoRA AMX~530 tokens/s6GB从上表可以看到即便是对于 14B 的“小”模型它也能在 6GB 显存下跑出 530 tokens/s 的高吞吐量效率极高。广泛的硬件与模型支持除了强大的性能和资源效率KTransformers 的另一个亮点是其广泛的兼容性。•硬件支持: 不仅仅是 NVIDIA它还支持 AMD GPU (ROCm)、Intel Arc 显卡甚至华为昇腾 NPU真正做到了多平台覆盖。•模型支持: 紧跟社区前沿已支持 Qwen3、LLaMA 4、Kimi-K2、DeepSeek 系列、GLM4-MoE 等一系列最新、最热门的大模型。总结总而言之KTransformers 通过创新的 CPU-GPU 协同计算方案精准地切入了当前大模型领域最大的痛点——硬件资源限制。它不仅为研究人员和开发者提供了一个在有限资源下探索超大模型能力的强大工具也为企业在生产环境中降低模型推理和微调成本提供了切实可行的路径。如果你也曾为显存不足而烦恼或者想在自己的设备上挑战一下超大模型的极限那么 KTransformers 绝对是一个值得关注和尝试的开源项目。GitHub 项目链接地址https://github.com/kvcache-ai/ktransformers想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”