2张4090竟能本地微调万亿参数Kimi K2！趋境联合清华北航把算力门槛击穿了

文章摘要

【关 键 词】 大模型、微调技术、低成本方案、异构计算、开源项目

微调超大参数模型的成本门槛已被显著降低，仅需2-4张消费级显卡即可在本地完成对DeepSeek 671B或Kimi K2 1TB等万亿级参数模型的微调。这一突破性进展源于KTransformers与LLaMA-Factory两个国产开源项目的协同创新。KTransformers通过GPU+CPU异构计算架构，将Kimi K2 1TB模型的微调显存需求从理论值2000GB压缩至90GB，而DeepSeek 671B模型仅需70GB显存。

技术实现上，LLaMA-Factory作为统一调度框架管理微调全流程，KTransformers则作为高性能后端接管Attention/MoE等核心算子。对比测试显示，KTransformers是当前唯一能在消费级硬件上支持MoE模型微调的方案，在DeepSeek-14B等较小模型上也展现出更高的吞吐量和更低显存占用。其核心技术包括：将专家层负载转移至CPU内存、LoRA与高性能算子融合设计，以及利用Intel AMX指令集优化CPU计算效率。

实际应用效果验证表明，微调后的模型在风格化输出和专业领域表现均有显著提升。以DeepSeek 671B为例，使用NekoQA-10K数据集微调后，模型输出从标准AI回答转变为”喵娘”风格；在非洲医疗数据集（AfriMed-QA）上的评测指标（BLEU、ROUGE等）也获得大幅提升。这种低成本微调能力开启了AI个性化定制的新阶段，包括打造私有知识库助手、风格化写作代理、专业领域专家系统等场景。

操作层面，项目团队提供了开箱即用的wheel包，用户只需简单配置即可通过LLaMA-Factory界面启动微调流程。这种”底层高性能+上层易用性”的组合，使得高校团队和个人开发者都能基于消费级硬件开展大模型定制。趋境科技与清华KVCache.AI的合作，标志着从推理到微调的全栈优化能力已经形成，为AI大模型的实际落地提供了更具性价比的技术路径。项目代码和详细指南已在GitHub开源，开发者可直接部署体验。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2421字 | 10分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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