Ebben a videóban a K Transformer telepítésének és használatának részletes menetét mutatják be, amely lehetővé teszi hatalmas, akár 600 milliárd paraméteres mesterséges intelligencia modellek futtatását hétköznapi, fogyasztói szintű hardveren is. Megismerhetjük a K Transformers főbb előnyeit: optimalizált memóriakezelést, speciális tömörítési és kvantálási eljárásokat, amelyek révén drasztikusan csökken a szükséges VRAM mennyisége.
A bemutató során szó esik az eredeti Transformer architektúrák jelentős erőforrásigényéről, valamint arról, hogy a K Transformers miként különbözik ezektől: például a tömörített Key-Value párokat, a Marlin kvantálási kerneleket GPU-hoz és a Llama fájlt CPU-hoz, illetve az intelligens terheléselosztást is szemléltetik.
Lépésről lépésre végigkövethetjük, milyen szoftveres és hardveres előfeltételekkel kell számolnunk, hogyan történik a szükséges könyvtárak, például a CMake, PyTorch és Flash Attention telepítése, valamint hogyan kell a virtuális környezeteket kezelni és hogyan lehet a Hugging Face Hub-ból modelleket letölteni. Megtudhatjuk, hogy a nagy modellek akár 11-12 GB VRAM mellett is használhatóvá válnak, bár továbbra is számítani kell jelentős RAM-igényre és viszonylag lassú futtatásra.
A videó részletesen bemutatja a DeepSeek V3 modell helyi rendszerre való letöltését, betöltését és tesztelését, valamint testközelből láthatjuk a rétegek (layerek) memóriába töltésének folyamatát, és azt is, hogy milyen valós kihívások (pl. tárhelyproblémák, lassú futás) merülhetnek fel egy ekkora modell helyi futtatása során. Felvetődik több kérdés is, például hogy mennyire felhasználóbarát jelenleg ez a megoldás, valamint meddig tolhatók a helyi hardverek határai a mesterséges intelligencia modellek terén.
