KTransformers：大模型推理性能引擎：极致加速，灵活赋能

综合介绍

KTransformers：专为突破大模型推理瓶颈而生的高性能 Python 框架。 它不仅仅是一个简单的模型运行工具，更是一套 极致的性能优化引擎 和 灵活的接口赋能平台。 KTransformers 致力于从底层提升大模型推理效率，通过先进的内核优化、强大的并行策略 (多GPU、稀疏注意力) 等核心技术，显著加速模型推理速度，降低硬件门槛。

超越简单的模型运行，KTransformers 提供的是全方位的性能提升和应用拓展能力。 用户不仅可以获得媲美原生 Transformers 的兼容接口，无缝迁移现有项目，更能轻松构建符合 OpenAI 和 Ollama 标准的 RESTful API 服务，快速集成到各类应用中。 同时，我们还提供了开箱即用的 ChatGPT 风格网页界面，方便用户快速体验和测试模型效果，无需繁琐配置。

KTransformers 专为对性能有更高要求的用户设计。 无论你是追求极致推理速度的开发者，需要高效部署大模型应用的工程师，还是希望在本地轻松体验高性能大模型的用户，KTransformers 都能为你提供强大的支持，助你充分释放大模型的潜能，驱动创新应用。

核心优势：

• 极致性能： 内核级优化和并行策略带来数量级的推理速度提升。
• 灵活接口： 提供 Transformers 兼容接口、RESTful API 和网页界面，满足不同应用场景需求。
• 广泛兼容： 支持多 GPU、多种 CPU 架构和多种主流大模型，适应多样化硬件和模型选择。
• 易用性与可定制性并存： 既有开箱即用的便捷性，又提供丰富的配置选项，满足高级用户的深度优化需求。

功能列表

• 高性能 Transformers 兼容接口 ： 提供与 Transformers 库完全兼容的接口，零成本迁移现有项目，即刻享受性能提升。
• 灵活易用的 RESTful API 服务 ： 遵循 OpenAI 和 Ollama 标准，快速构建可扩展的 API 服务，轻松集成到各种应用和平台。
• 开箱即用的 ChatGPT 风格网页界面 ： 提供友好的交互式界面，零代码快速体验和测试模型性能，方便演示和验证。
• 多GPU 并行计算引擎 ： 充分释放多 GPU 算力，线性提升推理速度，大幅缩短响应时间。
• 内核级深度性能优化 ： 采用先进内核优化技术，从底层挖掘硬件潜力，实现模型推理性能的质的飞跃。
• 智能稀疏注意力框架 ： 支持块稀疏注意力机制，大幅降低内存占用，并支持 CPU 高效解码，突破硬件瓶颈。
• 广泛的大模型生态支持 ： 兼容 InternLM、DeepSeek-Coder 等多种主流大模型 (持续扩展中)，灵活选择最佳模型方案。
• 轻量级本地高性能推理 ： 无需昂贵专业硬件，在普通桌面环境即可实现卓越推理性能，降低使用门槛。

使用帮助

安装

1. 克隆仓库 ：

git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
cd ktransformers

2. 安装依赖 ：

pip install -r requirements-local_chat.txt

3. 安装KTransformers ：

python setup.py install

快速上手

1. 加载模型 ：

from ktransformers import KTransformers
model = KTransformers(model_name="your_model_name")

2. 推理示例 ：

input_text = "你好，KTransformers！"
output = model.infer(input_text)
print(output)

3. 使用RESTful API ： 启动API服务：

python -m ktransformers.api

发送请求：

curl -X POST "http://localhost:8000/infer" -d '{"text": "你好，KTransformers！"}'

高级功能

• 多GPU支持 ：编辑项目根目录下的配置文件 config.yaml，指定多GPU设置，提升推理速度。
• 稀疏注意力 ：在项目根目录下的配置文件 config.yaml 中添加稀疏注意力配置，优化内存使用，尤其适用于资源受限的环境。
• 本地推理 ：在项目根目录下的配置文件 config.yaml 中指定内存和显存参数，在本地桌面环境下进行高效推理，支持24GB VRAM和150GB DRAM。

配置详解

1. 配置多GPU ： 编辑配置文件 config.yaml：

gpu:
- id: 0 # GPU 设备索引 0
- id: 1 # GPU 设备索引 1

2. 启用稀疏注意力 ： 在配置文件中添加：

attention:
type: sparse

3. 本地推理设置 ： 在配置文件中指定内存和显存参数：

memory:
vram: 24GB  # 显存限制 (GB)，根据实际情况调整
dram: 150GB # 内存限制 (GB)，根据实际情况调整