Перейти к основному содержимому
ToolPotion
ИИ-советник
Отправить

kimi-k3-in-c

Kimi K3 на C — это модель с 2,78 триллиона параметров, способная выполнять вывод на одном ЦПУ всего с 8,24 ГБ ОЗУ. Она реализована на переносимом C99, не требует BLAS, фреймворков или графических процессоров, что делает её высокодоступной для разработчиков.

Открыть репозиторий
Поделиться
Открыть репозиторий
Поделиться

Kimi K3 на C — это инновационная модель ИИ, разработанная для эффективной работы на минимальном оборудовании. С потрясающими 2,78 триллиона параметров она выполняет вывод на одном ЦПУ, используя всего 8,24 ГБ ОЗУ. Это делает её высокодоступным инструментом для разработчиков, у которых может не быть доступа к высокопроизводительному оборудованию. Модель реализована на переносимом C99, что означает, что она не зависит от BLAS, фреймворков или графических процессоров, что дополнительно снижает барьеры для её использования. Такой подход обеспечивает большую гибкость и портативность, позволяя разработчикам интегрировать модель в различные приложения без необходимости в обширной инфраструктуре.

Читать далее

Проект размещён на GitHub, предоставляя открытый доступ к кодовой базе для разработчиков, чтобы они могли исследовать, модифицировать и вносить свой вклад. Эта открытая природа способствует созданию совместной среды, где улучшения и оптимизации могут быть поделены среди сообщества. Репозиторий поддерживается FareedKhan-dev, который обеспечил хорошую документацию модели и её простоту развертывания.

Kimi K3 на C особенно ценен для приложений, где вычислительные ресурсы ограничены, таких как устройства на краю или среды, где потребление энергии является проблемой. Его способность работать без необходимости в специализированном оборудовании делает его привлекательным вариантом для разработчиков, стремящихся реализовать решения ИИ экономически эффективно.

В целом, Kimi K3 на C представляет собой значительный шаг вперёд в развертывании моделей ИИ, предлагая мощное решение, которое является как эффективным, так и доступным. Его открытая природа и минимальные аппаратные требования делают его универсальным инструментом для широкого спектра приложений.

  • КатегорияИИ-модели и LLM
  • Модель ценообразованияОткрытый код
  • РазвёртываниеНа своём сервере
  • ПлатформыВеб

  • 2,78 триллиона параметров

  • Работает на одном ЦПУ

  • Требует всего 8,24 ГБ ОЗУ

  • Реализован на переносимом C99

  • Не требуется BLAS

  • Нет зависимости от фреймворков

  • Не нужен графический процессор

  • Открытый исходный код на GitHub

  1. Клонировать: Скачайте репозиторий с GitHub

  2. Установить: Настройте необходимую среду разработки

  3. Настроить: Отрегулируйте параметры для конкретных случаев использования

  4. Выполнить: Запустите модель на вашей системе

  5. Оптимизировать: Настройте производительность по мере необходимости

  • Краевые вычисления
  • Экономически эффективный ИИ
  • Сотрудничество с открытым исходным кодом
  • Портативное развертывание ИИ
  • Образовательные цели

Отзывы о kimi-k3-in-c

Загрузка...

Популярные ИИ-инструменты, похожие на kimi-k3-in-c

AirLLM

AI-репозитории на GitHub

AirLLM — это проект на GitHub, который позволяет выполнять вывод с 70 миллиардами параметров, используя один GPU на 4 ГБ. Он разработан для оптимизации производительности больших…

MLOps и развёртывание моделей

№234 в AI-репозитории на GitHub

Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Проект на GitHub, который позволяет выполнять вывод с 70 миллиардами параметров, используя один GPU на 4 ГБ. Он разработан для оптимизации производительности больших…AirLLM — это проект на GitHub, который позволяет выполнять вывод с 70 миллиардами параметров, используя один GPU на 4 ГБ. Он разработан для оптимизации производительности больших…

MLOps и развёртывание моделей
№234 в AI-репозитории на GitHub

TokenSpeed

AI-репозитории на GitHub

TokenSpeed — это высокопроизводительный движок вывода LLM, разработанный для обеспечения быстрого процесса обработки. Он оптимизирован для больших языковых моделей, предоставляя…

Машинное обучение и наука о данных

№189 в AI-репозитории на GitHub

Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Высокопроизводительный движок вывода LLM, разработанный для обеспечения быстрого процесса обработки. Он оптимизирован для больших языковых моделей, предоставляя…TokenSpeed — это высокопроизводительный движок вывода LLM, разработанный для обеспечения быстрого процесса обработки. Он оптимизирован для больших языковых моделей, предоставляя…

Машинное обучение и наука о данных
№189 в AI-репозитории на GitHub

Soup

AI-репозитории на GitHub

Суп — это репозиторий на GitHub, который позволяет проводить тонкую настройку больших языковых моделей (LLM) с использованием одного файла YAML. Он использует потоковую передачу…

MLOps и развёртывание моделей
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Суп — это репозиторий на GitHub, который позволяет проводить тонкую настройку больших языковых моделей (LLM) с использованием одного файла YAML. Он использует потоковую передачу…

MLOps и развёртывание моделей
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

DeepSeek-R1

AI-репозитории на GitHub

DeepSeek-R1 — это проект на GitHub, сосредоточенный на решениях, основанных на ИИ. Он предлагает разнообразные репозитории, которые улучшают возможности ИИ, включая плагины,…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Проект на GitHub, сосредоточенный на решениях, основанных на ИИ. Он предлагает разнообразные репозитории, которые улучшают возможности ИИ, включая плагины,…DeepSeek-R1 — это проект на GitHub, сосредоточенный на решениях, основанных на ИИ. Он предлагает разнообразные репозитории, которые улучшают возможности ИИ, включая плагины,…

ИИ-модели и LLM
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

LLM architecture from scratch

AI-репозитории на GitHub

llm-architecture-from-scratch — это репозиторий на GitHub, созданный Ёнву Суном, который сосредоточен на реализации архитектур больших языковых моделей с нуля с использованием…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

llm-architecture-from-scratch — это репозиторий на GitHub, созданный Ёнву Суном, который сосредоточен на реализации архитектур больших языковых моделей с нуля с использованием…

ИИ-модели и LLM
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

Nano-vLLM

AI-репозитории на GitHub

Nano vLLM — это репозиторий на GitHub, сосредоточенный на разработке легковесной виртуальной машины для больших языковых моделей. Он направлен на оптимизацию эффективности вывода…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Nano vLLM — это репозиторий на GitHub, сосредоточенный на разработке легковесной виртуальной машины для больших языковых моделей. Он направлен на оптимизацию эффективности вывода…

ИИ-модели и LLM
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

MiniCPM5: LLM на устройстве

AI-репозитории на GitHub

MiniCPM5 — это продвинутая языковая модель на устройстве, разработанная OpenBMB. Она предлагает передовые характеристики производительности при компактном размере, что делает её…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Продвинутая языковая модель на устройстве, разработанная OpenBMB. Она предлагает передовые характеристики производительности при компактном размере, что делает её…MiniCPM5 — это продвинутая языковая модель на устройстве, разработанная OpenBMB. Она предлагает передовые характеристики производительности при компактном размере, что делает её…

ИИ-модели и LLM
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

BitNet

AI-репозитории на GitHub

BitNet — это официальная инфраструктура вывода для 1-битных больших языковых моделей (LLM), разработанная Microsoft. Она обеспечивает эффективную обработку и развертывание LLM,…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Официальная инфраструктура вывода для 1-битных больших языковых моделей (LLM), разработанная Microsoft. Она обеспечивает эффективную обработку и развертывание LLM,…BitNet — это официальная инфраструктура вывода для 1-битных больших языковых моделей (LLM), разработанная Microsoft. Она обеспечивает эффективную обработку и развертывание LLM,…

ИИ-модели и LLM
Топ-250: AI-репозитории на GitHub
1 из 8