Kimi-K2-Instruct'i Yerelde Çalıştırma: Kapsamlı Bir Rehber

Yaklaşık 3 dakika

Kimi-K2-Instruct'i Yerelde Çalıştırma: Kapsamlı Bir Rehber

Kimi-K2-Instruct'i yerelde çalıştırmak ilk başta zor görünebilir — ancak doğru araçlar ve adımlarla oldukça basittir. İster gelişmiş AI modelleriyle denemeler yapmak isteyen bir geliştirici olun, ister bulut API'lerine bağlı kalmadan çıkarım üzerinde tam kontrol isteyen biri olun, bu rehber sizi tüm sürece adım adım yönlendirecek.

Kimi-K2-Instruct Nedir?

Kimi-K2-Instruct, Moonshot AI tarafından geliştirilen, talimat takip eden görevler için tasarlanmış gelişmiş bir AI dil modelidir. Sohbet tamamlama desteği sunar ve vLLM, SGLang, KTransformers ve TensorRT-LLM gibi çeşitli çıkarım motorları için optimize edilmiştir. Model, OpenAI ve Anthropic tarzı API'lerle uyumludur, bu da mevcut araçlarla entegrasyon için esneklik sağlar.

Neden Kimi-K2-Instruct'i Yerelde Çalıştırmalısınız?

Gizlilik ve Kontrol: Verilerinizi üçüncü taraf API'lere göndermeden makinenizde tutun.
Özelleştirme: İstediğiniz gibi istemleri, parametreleri ve iş akışlarını değiştirebilirsiniz.
Maliyet Etkinliği: Sürekli bulut çıkarım ücretlerinden kaçının.
Hız: Yerel güçlü GPU'larda dağıtarak gecikmeyi azaltın.

Yerel AI çıkarımının sınırlarını ciddi şekilde zorlamak istiyorsanız, Kimi-K2-Instruct güçlü bir temel sunar.

Adım Adım: Kimi-K2-Instruct'i Yerelde Nasıl Çalıştırırsınız

1. Ortamınızı Hazırlayın

Kimi-K2-Instruct GPU hızlandırmasından faydalanır, bu yüzden CUDA destekli NVIDIA GPU ve güncel sürücülere sahip bir makine hazırlayın.

Docker Desktop kurun (konteyner tabanlı dağıtım kolaylığı için)
Python ortamı kurun (en az Python 3.8+)
Python bağımlılıklarını yükleyin:

pip install blobfile torch

İpucu: Dağıtım tercihinize bağlı olarak TensorRT-LLM veya vLLM gibi belirli çıkarım motorlarını da yüklemeniz gerekebilir.

2. Model Kontrollerini İndirin

Kimi-K2-Instruct model ağırlıkları block-fp8 formatında Hugging Face üzerinde mevcuttur:

Ziyaret edin: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct
Hugging Face CLI ile kimlik doğrulaması yapıp yerelde indirin:

huggingface-cli login
huggingface-cli download moonshotai/Kimi-K2-Instruct --local-dir ./models/Kimi-K2-Instruct

.env veya yapılandırma dosyalarınızın bu dizini gösterdiğinden emin olun, örneğin:

MODEL_PATH=./models/Kimi-K2-Instruct
DEVICE=cuda

3. Çıkarım Motorunuzu ve Dağıtım Modunu Seçin

Kimi-K2-Instruct birden fazla çıkarım motorunu destekler:

Motor	Notlar	Önerilen Kullanım Alanı
vLLM	Verimli LLM servisi; sohbet iş yükleri için iyi	Daha basit çok kullanıcılı uygulamalar
SGLang	Dil modeli servis çerçevesi	Hafif dağıtım arayan geliştiriciler
KTransformers	Hafif, Rust tabanlı; hızlı ve düşük kaynak kullanımı	Kenar cihazlar veya kaynak kısıtlı ortamlar
TensorRT-LLM	Çok düğümlü yüksek optimize GPU çıkarımı	Yüksek performanslı, çok GPU’lu kurulumlar

Maksimum hız için popüler bir kurulum, mpirun kullanarak çok düğümlü dağıtılmış servisi destekleyen TensorRT-LLM’dir.

4. Örnek: TensorRT-LLM ile Docker’da Çalıştırma

Öncelikle, Kimi-K2-Instruct entegre edilmiş TensorRT-LLM docker imajını oluşturun veya edinin.
Model dizininizi mount ederek GPU passthrough ile konteyneri çalıştırın:

docker run -it --gpus all \
  --name kimi-k2-instruct \
  -v $(pwd)/models/Kimi-K2-Instruct:/models/Kimi-K2-Instruct \
  -e MODEL_PATH=/models/Kimi-K2-Instruct \
  -e DEVICE=cuda \
  your-tensorrt-llm-image

Büyük ölçekli çıkarım için çok düğümlü kullanımda:

Düğümler arasında şifresiz SSH erişimi sağlayın.
Şu komutu çalıştırın:

mpirun -np 2 -host host1,host2 \
  docker exec -it kimi-k2-instruct some_inference_command

Not: Detaylı komutlar için TensorRT-LLM dağıtım rehberine bakınız.

5. Basit Python Kullanım Örneği

Modelle programatik olarak etkileşim kurmak isterseniz:

from kimia_infer.api.kimia import KimiAudio  # veya uygun Kimi-K2 sınıfıyla değiştirin
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_path = "./models/Kimi-K2-Instruct"

model = KimiAudio(model_path=model_path)
model.to(device)

messages = [    
    {"role": "system", "content": "You are Kimi, an AI assistant created by Moonshot AI."},
    {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Please give a brief self-introduction."}]}
]

response = model.chat_completion(messages, temperature=0.6, max_tokens=256)
print(response)

İçe aktarma ve sınıf adını en güncel Kimi-K2-Instruct API’sine göre ayarlayın.

Sorunsuz Bir Deneyim İçin İpuçları

Yaratıcılık ve alaka arasında en iyi denge için temperature değerini ~0.6 olarak ayarlayın.
Ölçeklendirmeden önce her zaman küçük girdilerle kurulumunuzu test edin.
Yardım için Moonshot AI topluluğuna katılın veya support@moonshot.cn ile iletişime geçin.
Sürücülerinizi, CUDA ve Docker’ı güncel tutun.
Performansı maksimize etmek için GPU kullanımını izleyin.

Dağıtımınız İçin Neden LightNode’u Seçmelisiniz?

Kimi-K2-Instruct çalıştırmak, özellikle GPU kaynakları veya ağda darboğazları önlemek istiyorsanız, güvenilir ve yüksek performanslı sunucular gerektirir. İşte LightNode burada devreye giriyor.

LightNode’un GPU sunucuları AI iş yükleri için optimize edilmiştir — sunar:

En yeni NVIDIA GPU’lar ve bol VRAM
Büyük model kontrollerini yüklemek için hızlı ağ ve disk IO
Uygulamanız büyüdükçe esnek ölçeklendirme

Kişisel olarak, yerel çıkarım görevleri ve sorunsuz model dağıtımı için ideal buldum. Kimi-K2-Instruct yerel çalıştırmalarınızı güçlendirmek için LightNode ile hemen başlayabilirsiniz!

Son Düşünceler

Kimi-K2-Instruct’i yerelde çalıştırmak, deney yapma, gizlilik ve maliyet tasarrufu açısından büyük fırsatlar sunar. Kurulum Docker, Python ve GPU sürücüleri hakkında biraz bilgi gerektirse de, yapılandırıldıktan sonra model olağanüstü performansla verimli çalışır. Ham hız için TensorRT-LLM’yi veya basitlik için vLLM’yi seçin, Moonshot AI ekosistemi bol kaynak ve destek sağlar.

Eğer en son teknoloji AI’yı tam kontrolle kullanmak istiyorsanız, Kimi-K2-Instruct mükemmel bir seçimdir — ve LightNode gibi barındırma ortaklarıyla yerel AI projeleriniz sağlam bir temele sahip olur.

Kimi-K2-Instruct’i yerelde çalıştırmayı denediniz mi? Deneyimlerinizi paylaşmaktan veya sorular sormaktan çekinmeyin! Paylaşımlarınız topluluğun gelişmesine katkı sağlar.

Bu rehber, Temmuz 2025 itibarıyla en güncel resmi dokümantasyon ve dağıtım örneklerine dayanmaktadır.