2张4090微调万亿参数大模型2张4090微调KimiK2
微调超大参数模型，现在的“打开方式”已经大变样了：
仅需2-4 张消费级显卡（4090），就能在本地对DeepSeek 671B乃至Kimi K2 1TB这样的超大模型进行微调了。
你没有看错。
这要放以前啊，各路“炼丹师”是想都不敢这么想的。因为按照传统的方法，类似Kimi K2 1TB参数的模型，用LoRA微调方案理论上需要高达2000GB的显存，而即便是参数量稍小的 DeepSeek-671B的模型微调也需要1400G的显存。
什么概念？
一张H100（80GB）得十几张起步，说是吞矿也是不足为过了。
而现在微调千亿/万亿参数模型的成本能打如此骨折，背后的关键源自两个国产明星项目的联动。
首先就是KTransformers，是由趋境科技和清华KVCache.AI共同开源的项目，GitHub已经斩获15.3K星⭐️。
KTransformer此前在大模型推理领域就已声名鹊起，凭借GPU+CPU的异构推理的创新路径成为主流推理框架之一，通过KTransformers利用单张4090可以推理Kimi K2 1TB级别大模型。
而这一次，KTransformers已经支持LoRA微调，同样是Kimi K2 1TB这样参数的模型，仅90G左右的显存即可；微调参数量稍小的 DeepSeek 671B也仅需70G左右的显存。真·把成本给打下去了。
另一个国产明星项目，则是LLaMA-Factory，在GitHub的星标数超6万。它是一个简单易用且高效的大语言模型训练与微调平台，让用户无需编写代码，即可在本地完成上百种预训练模型的微调。
它俩的联动模式是这样的：
LLaMA-Factory是整个微调流程的统一调度与配置框架，负责数据处理、训练调度、LoRA（Low-Rank Adaptation）插入与推理接口管理。
KTransformers则作为其可插拔的高性能后端，在相同的训练配置下接管Attention / MoE等核心算子，实现异构设备的高效协同。
这时候或许有小伙伴要问了，把KTransformers换成其它类似的推理框架不行吗？
答案是，真不行。
例如我们把KTransformers、HuggingFace和Unsloth三种后端的LoRA微调方案放一起比较下效果。
结果显示，KTransformers为超大规模的MoE模型（Kimi K2 1TB等）提供了4090级别的唯一可行方案，并在较小规模的MoE模型（DeepSeek-14B）上面也展现了更高的吞吐和更低的显存占用。
嗯，KTransformers可以说是硬生生把微调超大模型的门槛，从数据中心级拉到了个人工作站级了，而且速度极快。
虽然成本是打下来了，但下一个问题是——效果会不会也打折？
