“昨天深夜，又一次，我的DeepSeek-R1任务被卡在了官网服务器上，”这是技术爱好者李明最近吐槽最多的一句话。
对于许多AI爱好者和开发者来说，使用DeepSeek-R1模型似乎成了一个“心头刺”。
要么依赖昂贵又易宕机的云服务，要么自己搭建本地环境，但单卡4090要跑满血版，还面临着巨大的瓶颈。
为什么呢？
虽然DeepSeek-R1提供了云服务和本地部署两种选择，但很多人都碰到了官网服务器频频宕机的“坑”。
此外，个人本地部署多为缩水90%的参数量版本，并不能体现出这个大模型的全部潜力。
而高性能的服务器租赁费用也将许多小团队和个人开发者拦在了门外。
这时候，清华大学和趋境科技联合发布的KTransformers项目出现了，它就像是润滑剂，解决了大模型本地部署的难题。
还记得上周五，KTransformers团队宣布，他们把DeepSeek-R1和V3的671B满血版在24G显存和382GB内存的PC上成功运行。
这消息一出，立马引起了业界的高度关注。
通过这个更新，DeepSeek-R1的本地运行速度提高了3到28倍，标志着大模型推理从“云端垄断”走向“普惠化”的重要一步。
就如同打开了一扇窗，让很多开发者和研究者看到了新的希望。
当然，你可能会问：“用单张24GB显存的消费级显卡跑如此庞大的模型，真的可行吗？
”答案是肯定的，但并非所有硬件配置都能如此“发烧”。
具体来说，需要英特尔至强的CPU和大量高性能内存。
DeepSeek-R1基于混合专家（MoE）架构，每次推理仅激活部分参数，团队创新性地将非共享稀疏矩阵卸载至CPU内存处理，再结合高速算子优化，显存需求大幅度缩小。
这就是为什么他们能将传统需要8张A100显卡的320GB显存需求压缩至单卡24GB。
不仅如此，他们还通过减少CPU和GPU之间的通信断点，实现单次解码仅需一次CUDA Graph 调用，最终使得推理生成速度提升至14 tokens每秒。
这无疑为AI大模型的普及化、家庭化扫清了障碍。
好啦，说了这么多，你可能跃跃欲试，想要装上KTransformers一探究竟。
安装过程其实不算复杂，但你仍需要一些基本的硬件条件和软件准备。
你需要一个包含Python 3.11的虚拟环境。
这可以通过Conda命令来轻松搞定。
接下来，安装PyTorch、ninja、cpufeature和numpy等库，就可以开始安装KTransformers了。
以下是一套简明的命令，确保你能快速上手：
```sh
conda create --name ktransformers python=3.11
conda activate ktransformers # 可能需要先运行‘conda init’
pip install torch packaging ninja cpufeature numpy
pip install ktransformers --no-build-isolation
```接下来就可以运行你的KTransformers了。
如果你想本地化运行，只需几行简单的代码和一些必需的参数即可完成设置：
sh
python -m ktransformers.local_chat --model_path <模型路径>--gguf_path--prompt_file <提示文本文件路径>--cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
每个参数都有它的意义，比如`model_path`指定你的模型路径，`cpu_infer 65`指定用于推理的CPU核心数，而`max_new_tokens 1000`设置生成token的最大数量。
回到生活中，技术和工具的进步总是不断刷新我们的认知，无论是AI还是其他领域。
这次清华团队和KTransfromers项目的突破，给了无数开发者和AI爱好者新的可能性，不再被昂贵的云服务和高性能硬件束缚。
希望未来，能有更多类似的创新，为我们带来更多便利和惊喜。
毕竟，科技的进步最终要落地到每个人的日常生活中，让复杂的技术成为普惠大众的工具。
这是我们期待，也值得一起努力的方向。
