KTransformers senkt die Schwelle für große Sprachmodelle durch innovative lokalisierte Bereitstellungslösungen effektiv. Das Framework ist tiefgreifend für Mainstream-Hardware der Verbraucherklasse optimiert und unterstützt die Ausführung aller Arten von großen Modellen in einer normalen Desktop-Umgebung, die mit 24 GB Videospeicher und 150 GB RAM ausgestattet ist, wodurch das Problem der teuren und schwer zu findenden professionellen GPU-Cluster grundlegend gelöst wird. Im Vergleich zu herkömmlichen Bereitstellungsmethoden kann diese leichtgewichtige Lösung mehr als 80% an Hardware-Investitionskosten einsparen.
Der Bereitstellungsprozess ist extrem einfach gestaltet: ein einfacher Git-Clone-Befehl, um die Codebasis zu erhalten, die Installation der Abhängigkeiten in requirements-local_chat.txt und die Ausführung der Standardpython setup.py install, um die Einrichtung der Basisumgebung abzuschließen. Die Bereitstellung von API-Diensten ist sogar noch einfacher, mit einer einzigen Befehlszeile zum Starten von Industriestandard-RESTful-Schnittstellendiensten.
Das Framework bietet auch eine detaillierte Anleitung zur Ressourcenkonfiguration. Durch die Bearbeitung der config.yaml-Datei können Videospeicher und Speicherbelegungsparameter flexibel angepasst werden, um die Benutzer entsprechend den tatsächlichen Hardware-Bedingungen bei der genauen Optimierung zu unterstützen. Diese fortschrittliche Bereitstellungslösung ermöglicht es kleinen und mittleren Teams ohne professionelle Betriebs- und Wartungsfähigkeiten, große Modellanwendungen einfach zu verwalten.
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