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傳統LoRA微調千億模型的成本高達數百萬，這讓高校、中小型實驗室、初創公司甚至個人開發者難以參與。而趨境科技KTransformers與LLaMA-Factory的深度集成，徹底改變了這一現狀，為大模型微調提供了低成本、高效率的新選擇。
該方案支持用戶使用 LoRA 等輕量級微調方法，在極少量 GPU 資源下完成模型定制。經實測，僅占用約 41GB 顯存，配合 2T 內存，就能實現 46.55 token/s 的微調吞吐量。對于開發者而言，操作流程也十分簡便：只需同時安裝KTransformers與LLaMA-Factory環境，配置好Kimi-K2的yaml文件并運行，即可啟動微調任務。更關鍵的是，這是目前在消費級顯卡上實現微調超大參數MoE模型的*可行方案。
在性能對比測試中，KTransformers微調方案優勢顯著。在較小規模的MoE模型（DeepSeek-14B）測試中，其吞吐速度超過傳統方案1.8倍，顯存占用較傳統方案降低 82%。傳統方案多依賴H100等高端 GPU，而KTransformers可支持4090級消費級顯卡，大幅降低了硬件門檻。這一方案讓創新門檻顯著降低，學術研發領域能嘗試更多樣化的想法，企業應用層面可針對自身需求快速微調出定制化模型，且成本和周期大幅縮減，產品迭代更靈活高效
