Aceleração heterogênea para modelos de IA
Ktransformers oferece uma estrutura flexível que suporta otimizações de hardware heterogêneas nos processos de inferência e ajuste fino de grandes modelos de linguagem. Essa estrutura visa aumentar o desempenho do modelo utilizando diferentes recursos de hardware de forma eficiente.
Atualizações
- 15 de outubro de 2026: Estrelas 19,517 → 19,604, versão mais recente v0.7.2 (15 de outubro de 2026).
- 15 de setembro de 2026: Estrelas 19,255 → 19,517, versão mais recente v0.7.1 (15 de setembro de 2026).
- 18 de agosto de 2026: Estrelas 19,145 → 19,255, versão mais recente v0.7.0 (17 de agosto de 2026).
- 2 de agosto de 2026: Estrelas 18,491 → 19,145, versão mais recente v0.6.4 (23 de julho de 2026).
O que você ganha
- Trabalho eficiente usando recursos do processador e da placa gráfica juntos
- Baixos requisitos de hardware em modelos MoE de grande escala
- Inferência integrada e suporte para ajuste fino com estruturas populares
Instalação
cd kt-kernel
pip install .Se você não programa
Eu executo grandes modelos de linguagem de forma heterogênea em CPU e GPU usando ktransformers. Como posso integrar a biblioteca kt-kernel em meu sistema para usar meus recursos de hardware de forma eficiente e otimizar o desempenho de inferência de modelo, e quais são as configurações ideais para modelos MoE?
Repositório: https://github.com/kvcache-ai/ktransformers. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.
Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.
Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.
Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.
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Links
A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-07-20: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.