2GPU+2CPU 就可以在本地微调自己的 DeepSeek 671B / Kimi K2 1TB 超大模型了聚宝盆配资。
这就是前两天量子位介绍的，吸引了很多伙伴的关注。毕竟谁不想在本地跑个自己的猫娘呢（误）。
KTransformers 如何实现更低成本的 LoRA 微调？与其他技术方案有什么不同？低成本高性能的微调方案对于大模型落地意味着什么？
于是，我们邀请到了 KTransformers 项目的两位重要成员——
章明星，清华大学计算机系副教授，KTransformers 项目主要指导老师
李沛霖，趋境科技 KTransformers 项目核心参与者聚宝盆配资
带大家上手实践如何用KTransformers+LLaMA-Factory在本地微调超大模型，也一起聊聊项目背景与最新进展。
明晚 19 点聚宝盆配资，欢迎预约直播，一起来实操交流 � �
直播嘉宾
章明星
清华大学计算机系副教授
章明星教授是 KTransformers 项目主要指导老师。其主要研究方向为计算机系统机构领域，相关成果在包括 OSDI、SOSP、ASPLOS、HPCA、FSE、VLDB、ATC、EuroSys 等国际顶级会议和期刊上发表论文二十余篇。曾获 ACM SIGSOFT 杰出论文奖，IEEE TCSC、ACM SIGOPS 等组织颁发的优秀博士毕业论文奖。获得国家自然科学基金青年科学基金及博士后基金一等项目资助。博士毕业后进入清华大学与深信服联合培养的博士后计划，负责创新业务孵化，担任深信服首席算法技术专家，后任职创新研究院院长。
李沛霖
趋境科技 KTransformers 项目核心参与者
李沛霖，目前就读于西北工业大学计算机学院，即将进入清华大学计算机系攻读博士学位。参与了趋境科技引擎开发，是 KTransformers 项目核心参与者，微调功能核心技术开发人员。曾获国家奖学金，院长奖学金（全院所有年级仅 1 人），多次获得国家级竞赛奖项。
核心话题
认识 KTransformers 项目：如何实现更低成本的 LoRA 微调？
手把手实操 KTransformers
聊聊 KTransformers 背后的技术与思考
参与直播
明晚 19 点，欢迎点击链接，预约直播 � �
关于「365 行 AI 落地方案」
AI 技术的落地应用不仅限于科技领域，它已经渗透到各行各业，成为推动产业升级的重要力量。因此，" 365 行 AI 落地方案"主题策划应运而生，我们寻找各行各业中成功应用 AI 技术的案例和方案，分享给更多的产业内人士。
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