3140亿参数Grok-1推理加速3.8倍，高效易用的PyTorch+HuggingFace版来了

最新推荐文章于 2025-12-16 19:11:25 发布
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#pytorch #人工智能 #python

马斯克旗下xAI的3140亿参数MoE模型Grok-1开源，Colossal-AI团队提供了Python支持和性能优化，使得非Rust用户也能方便使用。Grok-1在Colossal-AI优化下，大幅提升了推理性能。更多信息可在GitHub和ModelScope获取。

由马斯克旗下大模型公司 xAI 开源的 3140 亿参数的混合专家（MoE）模型「Grok-1」，是当前参数量最大的开源大语言模型，并允许自由改动分发和商用。

Grok-1一经发布便在开源社区引发广泛关注，并登上GitHub热度榜单世界第一。

图片

但Grok-1使用Rust+JAX构建，对于习惯Python + PyTorch + HuggingFace等主流软件生态的用户上手门槛高。

Colossal-AI团队第一时间进行跟进，提供方便易用的Python + PyTorch + HuggingFace Grok-1供AI开发者调用。

HuggingFace下载链接

https://huggingface.co/hpcai-tech/grok-1

ModelScope下载链接

最低0.47元/天 解锁文章
下载马斯克Grok-1模型的实战代码
herosunly的博客
03-19 9万+
本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 下载方式一 3. 下载方式二
震撼！3140亿参数GroK-1开源巨兽降临：深度解析与实战指南，AI开发者不容错过
wylee的博客
07-06 907
摘要： 埃隆·马斯克旗下xAI团队开源的Grok-1大语言模型（3140亿参数）采用创新的MoE架构，通过稀疏激活技术实现高效计算，其Apache 2.0许可证开放商业使用权限。Grok-1的发布标志着AI技术普惠化的重要突破，但部署需顶级硬件支持（如多张A100/H100显卡和数百GB显存）。MoE架构动态分配专家网络处理输入，兼顾模型容量与效率，虽面临训练复杂性等挑战，仍为开发者提供了高性能开源基础模型。目前社区正探索量化版本以降低部署门槛。
Ollama部署马斯克Grok-1模型
weixin_44455388的博客
03-26 2114
并且在Hugging Face上有大佬放出了Grok-1的非官方GGUF量化模型。在ollama官网，有大佬也已经上传了Grok-1模型。近日llama.cpp添加了对grok-1模型的支持。
3140参数Grok-1推理加速3.8倍，PyTorch+HuggingFace版来了
量子位
03-25 226
明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI马斯克说到做到开源Grok-1，开源社区一片狂喜。但基于Grok-1做改动or商用，都还有点难题：Grok-1使用Rust+JAX构建，对于习惯Python+PyTorch+HuggingFace等主流软件生态的用户上手门槛高。△图注：Grok登上GitHub热度榜世界第一Colossal-AI团队最新成果，解大家燃眉之急，提供方便易用的Pytho...
3140亿参数Grok-1本地部署全攻略：混合专家模型推理实战与对话示例
gitblog_00730的博客
09-18 742
你是否曾因大模型部署门槛高而望而却步？马斯克旗下xAI开源的Grok-1模型（3140亿参数混合专家模型）带来了新可能。本文将带你从零开始完成本地部署，无需复杂工程背景，15分钟即可实现AI对话功能。 ## 部署前准备 ### 硬件要求 Grok-1作为超大规模语言模型，对硬件有一定要求： - **GPU**：至少16GB显存（推荐NVIDIA RTX 4090/3090或A100） - **...
3140亿参数Grok-1云原生部署实战：Kubernetes混合专家模型弹性架构
gitblog_01192的博客
09-18 963
你是否正面临这些挑战：3140亿参数的Grok-1模型在单节点部署时显存爆炸、推理延迟超过20秒、资源利用率不足30%？混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）的分布式特性与传统容器编排之间的鸿沟，已成为企业级AI落地的关键障碍。本文将系统拆解基于Kubernetes的Grok-1云原生部署方案，通过精细化资源调度、动态专家路由和弹性扩缩容策略，实现模型性能与成本的最优平衡。...
LLMs之Grok-1：Grok-1的简介、安装、使用方法之详细攻略
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头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-19 1万+
​ LLMs之Grok-1：Grok-1的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 Grok-1的简介 Grok-1的安装 Grok-1的使用方法 Grok-1的简介 2024年3月17日(当地时间)，马斯克的AI创企xAI重磅发布了Grok-1的基础模型权重和网络架构，这是一款大型语言模型。Grok-1是一个3140亿参数的专家混合模型，远超OpenAI GPT-3.5的1750亿。由xAI从头开始训练。这是Grok-1预训练阶段的原始基础模型检查点，该阶段于2023年10月结束。这
3140亿参数模型实测：Grok - 1推理速度与内存占用深度优化
gitblog_00808的博客
09-18 1185
当面对Grok - 1这样具有3140亿参数的混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）时，你是否曾为如何在有限硬件资源下实现高效部署而困扰？普通GPU（16GB）与Grok - 1理论需求（单精度需1.2TB内存）之间存在巨大差距，这使得大模型的实际应用面临严峻挑战。而Grok - 1通过创新的混合专家架构与8位量化技术，为解决这一难题提供了可能。 ## 2. 性能基准解析...
3140亿参数的数学突破：Grok-1如何重塑AI推理能力
gitblog_00121的博客
09-18 1036
你是否曾困惑于为什么大型语言模型在处理数学问题时常常出现逻辑断层？当面对需要多步推理的数学问题时，传统模型往往陷入"幻觉"陷阱，给出看似合理却完全错误的答案。Grok-1作为马斯克旗下xAI组织开源的3140亿参数混合专家模型（Mixture of Experts, MoE），在数学推理领域展现出革命性突破。本文将深入剖析Grok-1的数学推理能力，从模型架构设计到实际问题求解，带你掌握如何充分利...
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大语言模型：特斯拉首席执行官（CEO）马斯克的AI创企xAI发布3140亿参数的混合专家模型Grok-1
04-28
最近，特斯拉CEO埃隆·马斯克投资的初创公司xAI发布了他们的最新成果——一个拥有3140亿参数的混合专家模型，名为Grok-1。这个名字源自科幻小说《星际迷航》中的“Grok”，意味着深入理解和领悟，预示着这款模型旨在...
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大语言模型之Grok-1开源模型代码
03-19
全球最大巨无霸模型Grok-1开源源码！马斯克xAI的Grok。这次xAI开源Grok-1，遵守的是Apache-2.0许可证，因此，用户可以自由使用、修改和分发软件。存储库包含了用于加载和运行Grok-1开源权重模型的JAX示例代码。用户...
pytorch框架训练、推理、模块冻结等各种细节说明
qq_53383206的博客
12-16 697
介绍pytorch的一些细节问题
已经安装了PyTorch，Jupyter Notebook仍然报错“No module named torch“
知识转化中心
12-12 335
已经安装了PyTorch，Jupyter Notebook仍然报错"No module named torch"点击右上角的Python3(ipykernel)，这个按钮的功能是switch kernel。例如这里我换成了py312,代表python 3.12版本。然后更换kernel,
Pytorch分布式训练/多卡训练(六) —— Expert Parallelism (MoE的特殊策略)
hxxjxw的博客
12-13 220
MoE 区别于传统的 Transformer 是其参数分布极为不均如果使用 ZeRO-3，当计算的时候all-gather 所有模型参数，如果 expert 数量很多，例如 64 个，那么总显存可能带 256G, 远超一个 GPU所能承载的。
PyTorch 核心方法：state_dict ()、parameters () 参数打印与应用
weixin_38647644的博客
12-11 969
本文以LeNet-5模型为例，介绍了PyTorch中三种获取模型参数的方法：state_dict()返回有序字典形式的参数名称和张量；parameters()生成器仅包含参数信息；named_parameters()生成器同时提供模型名称和参数。通过代码示例展示了各方法的输出格式，并演示了如何利用named_parameters()进行模型参数冻结操作。这些方法为模型分析、参数调整和迁移学习提供了便利工具，适用于深度学习模型的调试和优化过程。
PyTorch DDP多GPU训练实践问题总结
pkyang2004的博客
12-16 437
本文总结了将单GPU训练代码改造为基于PyTorch DDP分布式训练框架的经验。改造过程包括：1）初始化分布式环境；2）使用DistributedSampler确保数据划分；3）多进程启动训练。调试过程中遇到的主要问题及解决方案：1）DataLoader中sampler与shuffle参数冲突，需移除shuffle；2）主机内存不足导致进程被kill，需减少数据加载量；3）FP16训练导致数值不稳定，需关闭混合精度；）模型加载时键名不匹配，需移除module.前缀。
PyTorch自动微分：超越基础，深入动态计算图与工程实践
不懂先生的博客
12-12 499
"""自定义Sigmoid函数，带有内存优化的反向传播使用数学恒等式：sigmoid'(x) = sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))"""# 前向传播：计算sigmoid# 保存用于反向传播的中间结果ctx.save_for_backward(output) # 只保存output而不是input# 反向传播：高效计算梯度# sigmoid的导数 = output * (1 - output)# 使用自定义函数。
Pytorch Lightning 框架运行顺序
Fools_______的博客
12-10 372
之前学习Lightning在打断点debug的时候一直不懂为什么trainer.fit()之后就开始运行了 其中的hooks 什么的概念也不理解 在看了若干文章后大致理解其中顺序。
AdaGrad 深度解析：从数学原理到 PyTorch 实现，为什么它在稠密问题中“学不动”？
最新发布
qq_62634342的博客
12-16 644
AdaGrad是一种自适应学习率优化算法，通过为每个参数独立调整学习率来提升稀疏数据（如NLP、推荐系统）的训练效果。其核心机制是：基于历史梯度平方和的累加（G_t）自动缩放学习率，高频更新参数获得较小学习率，稀疏参数保持较大学习率。PyTorch实现采用公式 w_t+1 = w_t - lr/(sqrt(G_t)+eps)*g_t（注意eps在根号外），与理论公式存在差异。实验显示，在连续优化问题中，AdaGrad会因学习率过早衰减而表现不佳，这反映了其设计假设（梯度幅
xAI公司发布最新混合专家模型Grok-1，参数达3140亿
资源摘要信息: "大语言模型：特斯拉首席执行官（CEO）马斯克的AI创企xAI发布3140亿参数的混合专家模型Grok-1" 知识点详细说明： 一、人工智能（AI）和自然语言处理（NLP） 人工智能是模拟人类智能处理过程的技术，...
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