以前要微调那种超大型的AI模型，动辄得花上几百万，这价格让学校、小实验室、初创公司和个人开发者们根本玩不起。但现在不一样了，AI基础设施企业趋境科技的KTransformers技术和LLaMA-Factory工具强强联合，找到了一个省钱又省力的好办法。
简单来说，这个新方案能让你用很少的GPU资源，就像给大模型做一次轻量的“专项培训”。实际测试中，它只需要大约41GB的显存和2T的内存，速度还能达到每秒处理46.55个token。对开发者来说操作也很简单：只要安装好KTransformers和LLaMA-Factory，配置一个文件然后运行，微调任务就开始了。最关键的是，这是目前在消费级显卡上实现微调超大参数MoE模型的唯一可行方案。
在性能对比测试中，KTransformers微调方案优势显著。在较小规模的MoE模型（DeepSeek-14B）测试中，其吞吐速度超过传统方案1.8倍，显存占用较传统方案降低 82%。传统方案多依赖H100等高端 GPU，而KTransformers可支持4090级消费级显卡，大幅降低了硬件门槛。
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