单卡征服671B大模型!清华黑科技+4090保姆级攻略(附配置清单)
想在单张RTX 4090上跑通671亿参数的DeepSeek-R1？清华KTransformers项目
3步极简操作+避坑指南，硬件方案
核心配置要求（抄作业版）
- 显卡：RTX 4090（24G显存必须）
- 内存：382GB以上
- CPU：Xeon 6430 32C 双路共64核128T
极简三步部署（附代码）
官方文档：
ktransformers/doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md at main · kvcache-ai/ktransformers · GitHub
① 环境安装
单插槽版本（32 核）V0.2
git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
cd ktransformers
git submodule init
git submodule update
numactl -N 1 -m 1 python ./ktransformers/local_chat.py --model_path --gguf_path --prompt_file --cpu_infer 33 --max_new_tokens 1000
双插槽版本（64 核）V0.2
在安装之前 make suer （使用 install.sh 或 ），设置环境变量 （如果已经安装，请使用此环境变量集重新安装它）
我们local_chat测试命令是：make dev_installUSE_NUMA=1export USE_NUMA=1
git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
cd ktransformers
git submodule init
git submodule update
export USE_NUMA=1
make dev_install # or sh ./install.sh
python ./ktransformers/local_chat.py --model_path --gguf_path --prompt_file --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
双插槽版本（64 核）V0.3
wget https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/releases/download/v0.1.4/ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
pip install ./ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
python -m ktransformers.local_chat --model_path --gguf_path --prompt_file --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
② 魔改启动命令（防爆显存）
from ktransformers import KTransformer
model = KTransformer.from_pretrained(
"deepseek/DeepSeek-R1-671B",
low_cpu_mem_usage=True, # 内存救星
device_map="auto", # 自动分配计算资源
offload_folder="tmp" # 溢出数据存硬盘
)③ 推理黑科技
- 开启8bit量化：显存直降40%
- 绑定CPU卸载：临时转移非活跃数据
- 强制分块加载：模型拆解成碎片运行
避坑指南（血泪经验）
- 报错“CUDA内存不足” → 启用memory_efficient_attention
- 加载卡99% → 检查硬盘剩余空间需>800G
- 响应速度慢 → 关闭无关进程，锁频CPU到5GHz
重要提醒
- 散热必须暴力：4090跑满会飙到80℃+，建议改水冷
- 非技术党慎入：需自行编译CUDA内核，新手易翻车
- 替代方案：预算不足可租阿里云A10服务器（每小时省30元）
某大佬实测效果：单条文本生成耗时约3分钟，家用电脑跑出实验室性能！
?你敢用家用电脑挑战千亿模型吗？评论区晒出你的配置！