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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “ 近期国内外都流行一股DeepSeek-R1部署热，大家都纷纷在自己的本地主机上面尝试着部署满血版本的DeepSeek-R1。然而，要部署一个完整的版本的DeepSeek-R1在本地，大概需要16张A800，大概会花费200百万左右的成本。 产业界苦671B的大模型已久，希望能有一些低成本的满血版671B DeepSeek部署方案。 小编今天给大家推荐一个框架-KTransformers， 它支持在单台（24GB VRAM）/多gpu和382G DRAM上的Deepseek-R1和V3，速度提升3~28倍。 这可能是很多朋友一直在寻找的东西吧，感兴趣的尽快收藏。 ” 项目主页 - https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/tree/main 代码链接 - https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/tree/main 01-DeepSeek-R1部署痛点梳理 近期国内外都流行一股DeepSeek-R1部署热，大家都纷纷在自己的本地
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