近日， CSGHub集成了 KTransformers框架 ，为开发者提供了一种 超低成本的大模型推理方案 ，使AI模型能够在低端硬件上高效运行，而无需依赖昂贵的高端GPU资源 。
KTransformers 推理引擎
KTransformers
是由清华大学 KVCache.AI 团队与 APPROACHING.AI 合作开发的开源项目，专注于为研究者和开发者提供本地部署的解决方案。 它旨在降低大模型推理的资源占用，提升易用性，并提供本地推理友好的环境，
让大模型推理更轻量
。KTransformers 兼容 Hugging Face Transformers API，并支持 OpenAI 和 Ollama 等标准 RESTful API，这使得开发者能够在消费级硬件上轻松运行大语言模型，而无需高端 GPU 集群或昂贵的云端服务。
技术案例展示
本地671B DeepSeek-Coder-V3/R1高效推理：仅使用14GB VRAM和382GB DRAM量化版部署Q4_K_M版本。
硬件需求：
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- 显存（VRAM）：14GB
- 内存（DRAM）：382GB
- 部署环境
- 显存（VRAM）：14GB
性能基准测试
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指标
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KTransformers 性能（tokens/s）
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对比基线（llama.cpp 2×32核）
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加速倍数
| | 预填充速度 | 54.21（32核） → 74.36（双路 2×32核） → 286.55（V0.3 AMX优化） | 10.31 | 27.79× | | 解码速度 | 8.73（32核） → 11.26（双路 2×32核） → 13.69（V0.3 专家选择） | 4.51 | 3.03× |
KTransformers 的 解码速度比 llama.cpp 提升高达 3.03 倍 。在 消费级桌面硬件（24GB VRAM）上实现 671B参数 的DeepSeek-Coder-V3/R1量化模型（Q4_K_M）全量推理，打破千亿级模型必须依赖高端GPU集群的传统限制。
KTransformers 的核心技术特性
异构计算：
支持 GPU 和 CPU 协同工作，灵活分配计算任务，充分利用硬件资源。
性能优化：
采用量化内核和稀疏注意力机制，显著提升长上下文推理效率，降低内存占用。
成本效益
： 能够在低成本硬件上运行大型模型，例如，只需 24GB VRAM 的显卡即可运行 DeepSeek-R1 等，大幅降低了硬件成本。
在TechNode “KTransformers enables DeepSeek-R1 with low-cost graphics card”
实测数据显示，搭载KTransformers的RTX 4090D（24GB显存）可流畅运行DeepSeek-R1-671B模型，
预处理速度达286 tokens/秒，生成速度14 tokens/秒，硬件成本低于 70,000 RMB，较传统A100/H100方案直降95%以上
。
KTransformers跑DeepSeek实测
单卡启动DeepSeek R1 需要的资源：
选择好模型后，一键启动
GPU Memory 只占用12G左右
将接口集成到CSGChat中，DeepSeek满血测试题实测
CSGHub 集成 KTransformers
CSGHub 作为 企业级大模型资产管理与应用平台 ，致力于为开发者和企业提供 一站式大模型管理、推理与部署解决方案 。 此次集成 KTransformers 后，用户可以直接在 CSGHub 平台上选择 KTransformers 作为推理引擎，享受 更快的推理速度、更低的资源消耗 ，同时保持对主流模型的兼容性。
OpenCSG社区用户可以直接在社区的专属实例页面使用 KTransformers 作为推理引擎，也可以自己下载部署 CSGHub，在本地环境中使用 KTransformers。
释放本地推理的强大潜力
KTransformers 让大模型推理不再受限于云计算平台。 通过 CSGHub 集成 KTransformers，核心优势：
成本优化： 利用 KTransformers 优化的内核，即使在消费级硬件上也能运行大型 LLM，显著降低硬件成本。
简化部署： CSGHub 提供简单易用的界面，让您轻松部署和管理基于 KTransformers 的模型，告别繁琐的配置。
安全性提升： 将敏感数据保留在本地环境中，降低云端推理带来的安全风险。
社区支持： OpenCSG 社区的用户可以在专属实例页面使用 KTransformers，也可以选择本地部署 CSGHub，根据自身需求定制环境。
CSGHub 多引擎支持：满足多样化推理需求
CSGHub 目前集成了 VLLM、SGLang、TGI、llama.cpp、KTransformers、MindIE 六大文生文推理引擎，涵盖了高吞吐量、高效缓存、低延迟本地推理、分布式部署等不同特点，满足各种模型推理需求。
| 推理引擎 | 主要特点 | 适用场景 | | --- | --- | --- | |
VLLM
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高吞吐量、分页注意力管理、支持 FlashAttention、广泛硬件兼容
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大规模生产级部署：适用于大规模推理任务，追求极致吞吐
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SGLang
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高效后端优化、支持 RadixAttention、灵活的前端语言、适配多模态
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大规模生产级部署：适用于复杂提示、多模态输入和链式调用
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TGI
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生产级稳定性、支持流式输出、量化优化、多种 LLM 支持
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高兼容性平台部署：适用于生产环境部署，确保低延迟推理
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llama.cpp
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轻量级、适用于 CPU、离线本地运行、高效 C++ 实现
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低资源轻量部署：适用于资源受限环境和隐私要求较高的场景
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KTransformers
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低延迟高吞吐、优化 KV 缓存、兼容多个计算后端
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超低资源部署：适用于高性能推理，如对话系统和长文本生成
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MindIE
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专为 Ascend 设备优化、高效算子融合、低时延高吞吐
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华为算力部署：适用于 Ascend AI 计算场景，如企业级推理和云端部署
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如何选择合适的推理引擎？
- 追求极致 吞吐量和可扩展性 ？ VLLM 和 SGLang 是大规模生产部署的首选。
- 需要 高稳定性和可靠性 ？ TGI 是生产环境的最佳选择，确保低延迟推理。
- 算力资源有限且注重隐私？ llama.cpp 适用于离线、CPU 环境，注重资源效率和数据安全。
- 希望 低成本、高性能 地运行 LLM？ KTransformers 让你在普通硬件上也能获得出色的推理体验。
- 使用 华为 Ascend 平台？ MindIE 专为 Ascend 设备优化，性能更上一层楼。
展望未来
OpenCSG社区将持续创新，引领 大模型推理新方向 。
CSGHub 将持续迭代优化 推理引擎生态 ，不断引入更多高效推理引擎，以全面适配多样化的应用场景。OpenCSG致力于降低大模型使用门槛，帮助开发者在不同算力环境下灵活部署模型，并提供高效、可定制的推理能力。我们的愿景是打造最强大、最通用的 LLM 应用基座，为客户提供 最具性价比的模型基础 。
参考链接
KTransformers开源项目：https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
技术细节：https://zhuanlan.zhihu.com/p/714877271
TechNode文章：
CSGHub开源项目：https://github.com/OpenCSGs/CSGHub
OpenCSG官网：https://opencsg.com/
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