环境配置
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CUDA 12.4
Python 3.10
操作系统 Ubuntu 22.04
ktransformers 0.2.2rc2
硬件配置
型号DeepSeek 教程/规格
CPU Intel Xeon E5-2686 v4
主板 劲鲨 X99 D8i
内存 256GB
显卡 NVIDIA RTX 3080M（16GB 显存）
运行结果
- 推理速度: 6.1 tokens/s 这套价格不到5千,速度流畅，性价比极高，搭配unsloth动态量化Q2.51效果很好，质量损失很少，对比官网效果都很不错。
步骤 1：环境准备
- 安装系统依赖
1.1 配置镜像源
1.2 安装 Miniconda
1.3 配置 Conda 清华镜像源
1.4 显卡驱动
2.1 推荐 CUDA 12.4
2.2 配置环境变量
编辑 文件：
应用配置：
2.3 验证安装
步骤 2：创建 Conda 环境
- 新建 Python 3.10 环境
- 安装关键依赖
步骤 3：克隆与编译 KTransformers
有git账号的需要设置一下用户名邮箱，没有也可以直接官网下载对应版本的代码
步骤 4：安装 Flash Attention
步骤 5：下载模型文件
- 下载 DeepSeek-R1 配置文件
- 下载 GGUF 模型文件
国内网络问题，可以从镜像点下载，翻到目录DeepSeek-R1-GGUF,文件有点大，可以用迅雷会员加速下载
[https://hf-mirror.com/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF/tree/main/DeepSeek-R1-UD-Q2_K_XL]
步骤 6：运行模型
命令行交互模式
启动 API 服务
官方教程https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/install.md
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第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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