只需RTX4090单卡--搞定671B大模型推理！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（推理）？清华KTransformers项目

三步极简操作+避坑指南，硬件方案

 核心配置要求（抄作业版）

1. 显卡：RTX 4090（24G显存必须）
2. 内存：382GB以上
3. CPU：Xeon 6430 32C 双路共64核128T（必须是intel Xeon4代以上，支持AMX指令集）

 极简三步部署（附代码）

官方文档：

https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md

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 <your model path> --gguf_path <your gguf path>  --prompt_file <your prompt txt file>  --cpu_infer 33 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>
  
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 <your model path> --gguf_path <your gguf path>  --prompt_file <your prompt txt file>  --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>
  
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 <your model path> --gguf_path <your gguf path>  --prompt_file <your prompt txt file>  --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>

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）

1. 报错“CUDA内存不足” → 启用memory_efficient_attention
2. 加载卡99% → 检查硬盘剩余空间需>800G
3. 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！

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