(相關(guān)資料圖)
傳統(tǒng)LoRA微調(diào)千億模型的成本高達(dá)數(shù)百萬，這讓高校、中小型實驗室、初創(chuàng)公司甚至個人開發(fā)者難以參與。而趨境科技KTransformers與LLaMA-Factory的深度集成，徹底改變了這一現(xiàn)狀，為大模型微調(diào)提供了低成本、高效率的新選擇。
該方案支持用戶使用 LoRA 等輕量級微調(diào)方法，在極少量 GPU 資源下完成模型定制。經(jīng)實測，僅占用約 41GB 顯存，配合 2T 內(nèi)存，就能實現(xiàn) 46.55 token/s 的微調(diào)吞吐量。對于開發(fā)者而言，操作流程也十分簡便：只需同時安裝KTransformers與LLaMA-Factory環(huán)境，配置好Kimi-K2的yaml文件并運行，即可啟動微調(diào)任務(wù)。更關(guān)鍵的是，這是目前在消費級顯卡上實現(xiàn)微調(diào)超大參數(shù)MoE模型的*可行方案。
在性能對比測試中，KTransformers微調(diào)方案優(yōu)勢顯著。在較小規(guī)模的MoE模型（DeepSeek-14B）測試中，其吞吐速度超過傳統(tǒng)方案1.8倍，顯存占用較傳統(tǒng)方案降低 82%。傳統(tǒng)方案多依賴H100等高端 GPU，而KTransformers可支持4090級消費級顯卡，大幅降低了硬件門檻。這一方案讓創(chuàng)新門檻顯著降低，學(xué)術(shù)研發(fā)領(lǐng)域能嘗試更多樣化的想法，企業(yè)應(yīng)用層面可針對自身需求快速微調(diào)出定制化模型，且成本和周期大幅縮減，產(chǎn)品迭代更靈活高效
