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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
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原文中文，约4000字，阅读约需10分钟。
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内容提要
趋境科技与清华北航联合推出KTransformers和LLaMA-Factory，使得仅需2-4张4090显卡即可微调超大模型Kimi K2和DeepSeek 671B，显存需求显著降低，推动AI个性化定制与应用创新。
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关键要点
- 趋境科技与清华北航联合推出KTransformers和LLaMA-Factory，显著降低超大模型微调的显存需求。
- 仅需2-4张4090显卡即可微调Kimi K2和DeepSeek 671B等超大模型，传统方法需高达2000GB显存。
- KTransformers支持LoRA微调，显存需求大幅降低至90G和70G。
- LLaMA-Factory是一个易用的大语言模型训练与微调平台，用户无需编写代码即可完成微调。
- KTransformers与LLaMA-Factory的联动实现了高效的微调流程，提升了模型的性能和效率。
- 微调后的模型在生成文本时表现出更具个性化的风格，适用于多种应用场景。
- 低成本微调使得大模型技术不再是少数机构的专属，个人和小团队也能利用。
- KTransformers的操作简便，用户只需安装相关环境即可快速启动微调。
- 趋境科技与清华KVCache.AI的合作推动了AI大模型的落地，拓宽了创新的边界。
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延伸问答
KTransformers和LLaMA-Factory的主要功能是什么？
KTransformers用于超大模型的微调，显存需求显著降低；LLaMA-Factory是一个易用的大语言模型训练与微调平台，用户无需编写代码即可完成微调。
微调Kimi K2模型需要多少显存？
微调Kimi K2模型大约需要90G的显存。
使用KTransformers微调模型的成本如何？
使用KTransformers微调模型的成本显著降低，传统方法需要高达2000GB显存，而现在仅需2-4张4090显卡。
KTransformers与其他推理框架相比有什么优势？
KTransformers在超大规模MoE模型上提供了唯一可行的方案，并在较小规模模型上展现了更高的吞吐和更低的显存占用。
微调后的模型在生成文本时有什么变化？
微调后的模型在生成文本时表现出更具个性化的风格，能够根据特定的语气或风格进行调整。
如何开始使用KTransformers进行微调？
用户只需安装KTransformers和LLaMA-Factory环境，设置相关参数后即可快速启动微调。
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