趋境科技KTransformers+LLaMA
常规LoRA微调千亿模型的成本高达数百万，这让高校、中小型实验室、初创公司甚至个人研发者难以参与。而趋境科技KTransformers与LLaMA-Factory的深度集成，彻底转变了这一现状，为大模型微调给予了低成本、高效率的新挑选。
该方案支撑顾客应用 LoRA 等轻量级微调方法，在极少量 GPU 资产下完成模型定制。经实测，仅占用约 41GB 显存，协作 2T 内存，就能达成 46.55 token/s 的微调吞吐量。关于研发者而言，操作流程也十分简便：只需与此同时安装KTransformers与LLaMA-Factory环境，配置好Kimi-K2的yaml文件并运行，即可开启微调任务。更关键的是，这是目前在花费级显卡上达成微调超大参数MoE模型的唯一可行方案。
在性能对比测试中，KTransformers微调方案长处显著。在较小规模的MoE模型（DeepSeek-14B）测试中，其吞吐速率超出常规方案1.8倍，显存占用较常规方案减少 82%。常规方案多依赖H100等高端 GPU，而KTransformers可支撑4090级花费级显卡，大幅减少了硬件门槛。这一方案让革新门槛显著减少，学术研发领域能尝试更多样化的念头，公司应用层面可针对自身需求迅速微调出定制化模型，且成本和周期大幅缩减，产品迭代更灵活高效
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