最新Ktransformers v0.24(Docker)并发部署DeepSeek-V3-0324模型

一、介绍

KTransformers v0.2.4 发布说明

我们非常高兴地宣布，期待已久的 KTransformers v0.2.4 现已正式发布！在这个版本中，我们对整体架构进行了重大重构，更新了超过 1 万行代码，为社区带来了备受期待的多并发支持。

本次重构借鉴了 sglang 的优秀架构，在 C++ 中实现了高性能的异步并发调度机制，支持如 连续批

处理、 分块预填充（ chunked prefill ）等特性。由于支持并发场景下的 GPU 资源共享，整体吞吐量也在一定程度上得到了提升。

1. 多并发支持

新增对多个并发推理请求的处理能力，支持同时接收和执行多个任务。我们基于高性能且灵活的算子库 flashinfer 实现了自定义的 custom_flashinfer ，并实现了可变 批大小（ variable batch size ）的 CUDA Graph ，这在提升灵活性的同时，减少了内存和 padding的开销。在我们的基准测试中，4 路并发下的整体吞吐量提升了约 130% 。在英特尔的支持下，我们在最新的 Xeon6 + MRDIMM-8800 平台上测试了 KTransformers v0.2.4。通过提高并发度，模型的总输出吞吐量从 17 tokens/s 提升到了 40 tokens/s 。我们观察到当前瓶颈已转移至 GPU ，使用高于 4090D 的显卡预计还可以进一步提升性能。

2. 引擎架构优化

借鉴 sglang 的调度框架，我们通过更新约 11,000 行代码 ，将 KTransformers 重构为一个更清晰的三层架构，并全面支持多并发：

Server （服务层） ：处理用户请求，并提供兼容 OpenAI 的 API 。

Inference Engine （推理引擎） ：负责模型推理，支持分块预填充。

Scheduler （调度器） ：管理任务调度与请求编排。通过 FCFS （先来先服务）方式组织排队请求，打包为批次并发送至推理引擎，从而支持连续批处理。

3. 项目结构重组

所有 C/C++ 代码现已统一归类至 /csrc 目录下。

4. 参数调整

我们移除了一些遗留和已弃用的启动参数，简化了配置流程。未来版本中，我们计划提供完整的参数列表和详细文档，以便用户更灵活地进行配置与调试。

二、安装Ktransformers

1.下载docker镜像与启动

# 拉镜像
docker pull approachingai/ktransformers:v0.2.4-AVX512# 启动
docker run -it --gpus all --privileged --shm-size 64g --name kt --network=host -v /data:/data approachingai/ktransformers:v0.2.4-AVX512 /bin/bash# 打开一个新终端
docker exec -it kt bash

2.通过魔搭社区下载模型

本次实验使用官方推荐的 DeepSeek-V3-0324 Q2_K_XL （ 1.58bit 模型目前不太稳定）模型，该模型也是目前最稳定的动态量化模型，需要14G 显存 +170G 内存即可调用。

魔搭社区下载地址： https://www.modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF/su

mmary

mkdir ./DeepSeek-V3-0324-GGUF# 下载模型
modelscope download --model unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF --include
'**Q2_K_XL**' --local_dir /data/model/DeepSeek-V3-0324-GGUF/mkdir ./DeepSeek-V3-0324# 下载模型配置文件
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 --exclude
'*.safetensors' --local_dir /data/model/DeepSeek-V3-0324/

三、利用Ktransformers启动模型

在安装完成了 KTransformer v0.24 ，并下载好了模型权重和相应的模型配置之后，接下来即可尝试进行调用了。KTransformer v0.24 支持两种调用方法，分别借助 local_chat.py 进行命令行本地对话，以及实用 server/main.py 开启服务，然后在默认 10002 端口进行 OpenAI 风格的 API 调用。这里我们重点尝试使用后端服务模式调用DeepSeek 模型。

# 进去docker容器
docker exec -it kt /bin/bash# 启动模型
python ktransformers/server/main.py \
--port 10002 \
--model_path /data/model/DeepSeek-V3-0324 \
--gguf_path /data/model/DeepSeek-V3-0324-GGUF/UD-Q2_K_XL \
--max_new_tokens 1024 \
--cache_lens 32768 \
--chunk_size 256 \
--max_batch_size 4 \
--backend_type balance_serve

四、客户端调用

1. linux curl调用

curl -X POST http://localhost:10002/v1/chat/completions \
-H "accept: application/json" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好，好久不见"}
],
"model": "DeepSeek-V3-0324",
"temperature": 0.3,
"top_p": 1.0,
"stream": true
}'

2.代码调用

from openai import OpenAI# 实例化客户端
client = OpenAI(api_key="None",
base_url="http://localhost:10002/v1")# 调用 deepseekv3 模型
response = client.chat.completions.create(
model="DeepSeek-V3-0324",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好，好久不见!"}
]
)# 输出生成的响应内容
print(response.choices[0].message.content)