# Accélération hétérogène pour les modèles d'IA

Ktransformers offre un cadre flexible qui prend en charge les optimisations matérielles hétérogènes dans les processus d'inférence et de réglage fin de grands modèles de langage. Cette structure vise à augmenter les performances du modèle en utilisant efficacement différentes ressources matérielles.

- ★ 19 145
- Python
- GitHub Trending · 2026-07-20

## Mise à jour
- 2 août 2026 : Étoile 18 491 → 19 145, dernière version v0.6.4 (23 juillet 2026).

## Ce que ça vous apporte
- Travail efficace en utilisant ensemble les ressources du processeur et de la carte graphique
- Faibles exigences matérielles dans les modèles MoE à grande échelle
- Prise en charge intégrée de l'inférence et du réglage fin avec les frameworks populaires

## Installation
**Configuration pour l'inférence**

```
cd kt-kernel
pip install .
```


## Si vous ne codez pas
J'exécute de grands modèles de langage de manière hétérogène sur CPU et GPU à l'aide de ktransformers. Comment puis-je intégrer la bibliothèque kt-kernel dans mon système pour utiliser efficacement mes ressources matérielles et optimiser les performances d'inférence de modèle, et quels sont les paramètres de configuration optimaux pour les modèles MoE ?

## Termes liés du glossaire

## Liens
- Dépôt GitHub →
- Lire en turc →

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Source : TreScout Découvrir · https://trescout.com/fr/discover/ktransformers/