Ktransformers

一、项目简介

KTransformers 是面向异构计算的大模型推理优化框架，通过算子级优化与 CPU/GPU 混合调度，让大模型在普通工作站或台式机上以更低显存、更高效率运行。

二、核心特性

• 异构推理：CPU 与 GPU 协同计算；
• 算子级优化：针对 attention / FFN 等定制内核；
• 长上下文支持；
• 量化支持；
• 灵活配置：可按硬件选择策略；
• 开源可改造。

三、适用场景

• 桌面级大模型推理；
• 显存受限环境；
• 长文本生成与 RAG。

四、快速上手

git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
cd ktransformers && pip install -e .
# 参考文档启动推理服务

五、注意事项

• 配置相对复杂，需理解硬件拓扑；
• 部分优化依赖 CPU 指令集；
• 注意版本与依赖兼容。