29GB RAM에서 Kimi K3 모델을 효율적으로 실행하는 방법을 다룬 기사입니다.
이 기사는 2.78조 파라미터의 Kimi K3 모델을 WASTE라는 C 기반 추론 엔진을 사용해 소비자용 노트북에서 실행하는 방법을 설명합니다. 29GB RAM 환경에서 모델의 상주 트렁크를 이용하여 토큰마다 활성화되는 전문가 가중치를 NVMe에서 읽어 실행 속도를 극대화하는 전략을 소개합니다. 이를 통해 고사양 모델의 효율적인 활용 방안을 제시하고 있습니다.
The article discusses running the Kimi K3 model efficiently with 29GB RAM.
This article explains how to run the Kimi K3 model, which has 2.78 trillion parameters, using a C-based inference engine called WASTE on consumer laptops. It details using 29GB of RAM by maintaining the model's resident trunk and reading the active expert weights from NVMe for each token to maximize execution speed. The piece presents strategies for efficiently leveraging high-spec models.