视点 发自 凹非寺
量子位｜公众号 QbitAI

2GPU+2CPU就可以在本地微调自己的DeepSeek 671B / Kimi K2 1TB超大模型了。

这就是前两天量子位介绍的明星开源项目KTransformers，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

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。

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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

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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。