基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案，成本骤降32倍！

随着 DeepSeek-R1 模型在全球范围内的流行，越来越多的用户开始在本地尝试部署该模型。然而，高昂的硬件需求和成本让许多公司望而却步。本文将深入探讨 DeepSeek-R1 部署中的挑战，并介绍一款创新框架 KTransformers，它能够显著降低大规模模型部署的成本并提高推理效率，从而帮助更多中小企业有效部署此类高级AI模型。本地部署“成本骤降32倍”，助力R1真正落地「中小企业」中！

1. DeepSeek-R1 部署痛点分析

近年来，DeepSeek-R1 在AI界掀起了一股部署热潮，尤其是对于需要强大推理能力的大型企业来说，部署高性能版本的 DeepSeek-R1 逐渐成为趋势。然而，由于模型庞大且需求计算资源巨大，DeepSeek-R1 在本地部署时面临着如下挑战：

硬件需求巨大：部署一个完整版本的 DeepSeek-R1 需要 16张 A800 GPU，其硬件成本高达 200百万人民币，这一成本让大多数中小企业望而却步。

小模型性能差异：许多用户表示，70B及以下的小模型虽然能够提供一定性能，但与完整的 DeepSeek-R1 相比，其性能差距较大，且微调这些模型的成本也同样较高。

需求低成本解决方案：产业界对 671B 大模型的需求强烈，但许多企业和开发者都希望能够以较低的成本实现 DeepSeek-R1 的部署。

2. KTransformers 框架介绍

为了解决上述痛点，KTransformers 框架应运而生。KTransformers 是一个灵活、以 Python 为中心的框架，旨在通过高级内核优化和并行处理来提升 Transformers 模型的性能，支持 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 等大规模模型的高效部署。其核心优势包括：

可扩展性：通过简化的接口和优化模块，用户可以轻松集成到现有的 Transformers 环境中，支持与 OpenAI 和 Ollama 兼容的 RESTful API。

易于部署：支持单台 24GB VRAM / 多 GPU 和 382GB DRAM 的部署，优化了硬件资源的使用效率。

Web UI 支持：框架提供了简化的 Web UI，类似于 ChatGPT，使得用户可以便捷地进行交互式部署和测试。

3. KTransformers 框架的关键里程碑

KTransformers 取得了以下显著进展，提升了大规模模型的部署能力：

2025年2月10日：支持单台 24GB VRAM / 多 GPU 和 382GB DRAM 上运行 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3，推理速度提升 3~28倍。

2024年8月28日：在 InternLM2.5-7B-Chat-1M 模型下，支持 1M 上下文，使用 24GB VRAM 和 150GB DRAM。

2024年8月28日：将 DeepSeekV2 的 VRAM 需求从 21GB 降低至 11GB。

2024年8月9日：支持 Windows 原生操作系统。

4. KTransformers 框架的硬件配置

本地671B DeepSeek-Coder-V3/R1：KTransformers 框架在以下硬件配置下提供最佳性能：

CPU型号：Intel Xeon Gold 6454S，1TB DRAM（2 NUMA 节点）

GPU型号：RTX 4090，24GB VRAM

内存：DDR5-4800 Server DRAM，1TB

模型：DeepSeekV3-q4km（int4）

这个硬件配置的成本仅需6-7万，却能支撑DeepSeek满血模型。

5. KTransformers 框架性能指标

本地671B DeepSeek-Coder-V3/R1：仅使用14GB VRAM和382GB DRAM运行其Q4_K_M版本。

    预填充速度（令牌/秒）：KTransformr:54.21（32核）→74.362（双插槽，2×32核）>255.26（基于AMX的优化MoE内核，仅V0.3）→ 286.55 （有选择地使用6位专家，仅V0.3）与2×32核的llama.cpp中的10.31个令牌/秒相比，速度提高了27.79倍。

    解码速度（令牌/秒）：KTransformr:8.73（32个内核）→11.26（双插槽，2×32核）→13.69（选择性使用6个专家，仅V0.3）与2×32内核的llama.cpp中的4.51令牌/秒相比，速度提高了3.03倍。

    除此之外，作者还提供了即将推出的优化预览，包括英特尔AMX加速内核和选择性专家激活方法，这将显著提高性能。使用V0.3-preview，作者实现了高达286个令牌/秒的预填充，使其比llama.cpp的局部推理快28倍。具体的wheel文件-。

6. KTransformers 上手指南

部署 KTransformers 非常简便，用户只需几个步骤即可开始：

下载 .whl 文件： 使用 wget 命令下载 KTransformers 的 .whl 文件。

wget https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/releases/download/v0.1.4/ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl

安装 .whl 文件： 使用 pip 安装下载的文件。

pip install ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl

执行推理： 启动推理，指定模型路径、gguf路径和提示文件。

python -m ktransformers.local_chat --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000

更多细节请参考 DeepseekR1_V3 教程。

7. KTransformers 优化细节

KTransformers 采用了多种优化策略，确保高效使用硬件资源：

MoE架构的稀疏性： 使用 MoE（混合专家）架构，通过动态选择性激活专家模块，降低计算复杂度，提升计算资源的利用率。基于这一策略，模型只激活部分专家，减少显存需求。

高效的 CPU 与 GPU 算子： 使用 Marlin算子 充分利用 GPU 性能，提供 3.87倍 的加速。并且通过 llamafile 实现 CPU 算子的推理，结合专家模块等技术进一步优化推理速度。

基于计算强度的 offload 策略： 通过计算强度动态划分计算任务，将计算强度较高的部分放在 GPU 中进行处理，从而优化 GPU 利用率。

优化 CUDA Graph： 为了减少 Python 接口调用的开销，KTransformers 将 CPU 算子交叉式放入 CUDA 图中，优化 GPU 与 CPU 之间的通信，进一步提升推理效率。

项目主页-https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/tree/main

代码链接-https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/tree/main

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原文链接：https://blog.csdn.net/civiljiao/article/details/145654351