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<div align="center">
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<!-- <h1>KTransformers</h1> -->
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<p align="center">
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<picture>
6+
<img alt="KTransformers" src="https://github.com/user-attachments/assets/d5a2492f-a415-4456-af99-4ab102f13f8b" width=50%>
7+
8+
</picture>
9+
10+
</p>
11+
<h3>一个用于体验尖端 LLM 推理优化的灵活框架</h3>
12+
<strong><a href="#show-cases">🌟 案例展示</a> | <a href="#quick-start">🚀 快速入门</a> | <a href="#tutorial">📃 教程</a> | <a href="https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/discussions">💬 讨论</a> | <a href="#FAQ">🙋 常见问题</a> </strong>
13+
</div>
14+
15+
<h2 id="intro">🎉 介绍</h2>
16+
KTransformers（发音为 Quick Transformers）旨在通过先进的内核优化和放置/并行策略来增强您对 🤗 [Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) 的体验。
17+
<br/><br/>
18+
KTransformers 是一个以 Python 为中心的灵活框架，其核心是可扩展性。通过用一行代码实现并注入优化模块，用户可以获得与 Transformers 兼容的接口、符合 OpenAI 和 Ollama 的 RESTful API，甚至是一个简化的类似 ChatGPT 的 Web 界面。
19+
<br/><br/>
20+
我们对 KTransformers 的愿景是成为一个用于实验创新 LLM 推理优化的灵活平台。如果您需要任何其他功能，请告诉我们。
21+
22+
<h2 id="Updates">🔥 更新</h2>
23+
24+
* **2025 年 2 月 10 日**：支持 Deepseek-R1 和 V3 在单个（24GB VRAM）/多 GPU 和 382G DRAM 上运行，速度提升高达 3~28 倍。详细教程请参见 [这里](./doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md)。
25+
* **2024 年 8 月 28 日**：支持 InternLM2.5-7B-Chat-1M 模型下的 1M 上下文，使用 24GB 的 VRAM 和 150GB 的 DRAM。详细教程请参见 [这里](./doc/en/long_context_tutorial.md)。
26+
* **2024 年 8 月 28 日**：将 DeepseekV2 所需的 VRAM 从 21G 降低到 11G。
27+
* **2024 年 8 月 15 日**：更新了详细的 [教程](doc/en/injection_tutorial.md)，介绍注入和多 GPU 的使用。
28+
* **2024 年 8 月 14 日**：支持 llamfile 作为线性后端。
29+
* **2024 年 8 月 12 日**：支持多 GPU；支持新模型：mixtral 8\*7B 和 8\*22B；支持 q2k、q3k、q5k 在 GPU 上的去量化。
30+
* **2024 年 8 月 9 日**：支持 Windows。
31+
32+
<h2 id="show-cases">🌟 案例展示</h2>
33+
34+
<div>
35+
<h3>在仅 24GB VRAM 的桌面上运行 GPT-4/o1 级别的本地 VSCode Copilot</h3>
36+
</div>
37+
38+
https://github.com/user-attachments/assets/ebd70bfa-b2c1-4abb-ae3b-296ed38aa285
39+
40+
</p>
41+
42+
- **[NEW!!!] 本地 671B DeepSeek-Coder-V3/R1**：使用其 Q4_K_M 版本，仅需 14GB VRAM 和 382GB DRAM 即可运行（教程请参见 [这里](./doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md)）。
43+
- 预填充速度（tokens/s）：
44+
- KTransformers：54.21（32 核）→ 74.362（双插槽，2×32 核）→ 255.26（优化的 AMX 基 MoE 内核，仅 V0.3）→ 286.55（选择性使用 6 个专家，仅 V0.3）
45+
- 与 llama.cpp 在 2×32 核下相比，达到 **27.79× 速度提升**。
46+
- 解码速度（tokens/s）：
47+
- KTransformers：8.73（32 核）→ 11.26（双插槽，2×32 核）→ 13.69（选择性使用 6 个专家，仅 V0.3）
48+
- 与 llama.cpp 在 2×32 核下相比，达到 **3.03× 速度提升**。
49+
- 即将开源发布：
50+
- AMX 优化和选择性专家激活将在 V0.3 中开源。
51+
- 目前仅在预览二进制分发中可用，可从 [这里](./doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md) 下载。
52+
53+
- **本地 236B DeepSeek-Coder-V2**：使用其 Q4_K_M 版本，仅需 21GB VRAM 和 136GB DRAM 即可运行，甚至在 [BigCodeBench](https://huggingface.co/blog/leaderboard-bigcodebench) 中得分超过 GPT4-0613。
54+
55+
<p align="center">
56+
<picture>
57+
<img alt="DeepSeek-Coder-V2 Score" src="https://github.com/user-attachments/assets/d052924e-8631-44de-aad2-97c54b965693" width=100%>
58+
</picture>
59+
</p>
60+
61+
- **更快的速度**：通过 MoE 卸载和注入来自 [Llamafile](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile/tree/main) 和 [Marlin](https://github.com/IST-DASLab/marlin) 的高级内核，实现了 2K 提示预填充 126 tokens/s 和生成 13.6 tokens/s 的速度。
62+
- **VSCode 集成**：封装成符合 OpenAI 和 Ollama 的 API，可无缝集成到 [Tabby](https://github.com/TabbyML/tabby) 和其他前端的后端。
63+
64+
<p align="center">
65+
66+
https://github.com/user-attachments/assets/4c6a8a38-05aa-497d-8eb1-3a5b3918429c
67+
68+
</p>
69+
70+
<h3>在仅 24GB VRAM 的桌面上进行 1M 上下文本地推理</h3>
71+
<p align="center">
72+
73+
https://github.com/user-attachments/assets/a865e5e4-bca3-401e-94b8-af3c080e6c12
74+
75+
* **1M 上下文 InternLM 2.5 7B**：以全 bf16 精度运行，使用 24GB VRAM 和 150GB DRAM，可在本地桌面设置中实现。在 1M "针在干草堆中" 测试中达到 92.88% 的成功率，在 128K NIAH 测试中达到 100%。
76+
77+
<p align="center">
78+
<picture>
79+
<img alt="Single Needle Retrieval 128K" src="./doc/assets/needle_128K.png" width=100%>
80+
</picture>
81+
</p>
82+
83+
<p align="center">
84+
<picture>
85+
<img alt="Single Needle Retrieval 1000K" src="./doc/assets/needle_1M.png" width=100%>
86+
</picture>
87+
</p>
88+
89+
* **增强的速度**：使用稀疏注意力，通过 llamafile 内核实现 1M 上下文生成 16.91 tokens/s 的速度。这种方法比 llama.cpp 的全注意力方法快 10 倍以上。
90+
91+
* **灵活的稀疏注意力框架**：提供了一个灵活的块稀疏注意力框架，用于 CPU 卸载解码。与 SnapKV、Quest 和 InfLLm 兼容。更多信息请参见 [这里](./doc/en/long_context_introduction.md)。
92+
93+
<strong>更多高级功能即将推出，敬请期待！</strong>
94+
95+
<h2 id="quick-start">🚀 快速入门</h2>
96+
97+
<h3>准备工作</h3>
98+
一些准备工作：
99+
100+
- 如果您还没有 CUDA 12.1 及以上版本，可以从 [这里](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 安装。
101+
102+
```sh
103+
# Adding CUDA to PATH
104+
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
105+
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
106+
export CUDA_PATH=/usr/local/cuda
107+
```
108+
109+
- Linux-x86_64 系统，需要安装 gcc、g++ 和 cmake
110+
111+
```sh
112+
sudo apt-get update
113+
sudo apt-get install gcc g++ cmake ninja-build
114+
```
115+
116+
- 我们建议使用 Conda 创建一个 Python=3.11 的虚拟环境来运行我们的程序。
117+
118+
```sh
119+
conda create --name ktransformers python=3.11
120+
conda activate ktransformers # 您可能需要先运行 ‘conda init’ 并重新打开 shell
121+
```
122+
123+
- 确保安装了 PyTorch、packaging、ninja
124+
125+
```
126+
pip install torch packaging ninja cpufeature numpy
127+
```
128+
129+
<h3>安装</h3>
130+
131+
1. 使用 Docker 镜像，详见 [Docker 文档](./doc/en/Docker.md)
132+
133+
2. 您可以使用 Pypi 安装（适用于 Linux）：
134+
135+
```
136+
pip install ktransformers --no-build-isolation
137+
```
138+
139+
对于 Windows，我们提供了一个预编译的 whl 包 [ktransformers-0.2.0+cu125torch24avx2-cp312-cp312-win_amd64.whl](https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/releases/download/v0.2.0/ktransformers-0.2.0+cu125torch24avx2-cp312-cp312-win_amd64.whl)，需要 cuda-12.5、torch-2.4、python-3.11，更多预编译包正在制作中。
140+
141+
3. 或者您可以下载源代码并编译：
142+
143+
- init source code
144+
145+
```sh
146+
git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
147+
cd ktransformers
148+
git submodule init
149+
git submodule update
150+
```
151+
152+
- [可选] 如果您想运行网站，请在执行```bash install.sh```之前, 进行 [compile the website](./doc/en/api/server/website.md)
153+
154+
- 编译并安装（适用于 Linux）
155+
156+
```
157+
bash install.sh
158+
```
159+
160+
- 编译并安装（适用于 Windows）
161+
162+
```
163+
install.bat
164+
```
165+
4. 如果您是开发者，可以使用 makefile 来编译和格式化代码。makefile 的详细用法请参见 [这里](./doc/en/makefile_usage.md)
166+
167+
<h3>本地聊天</h3>
168+
我们提供了一个简单的命令行本地聊天 Python 脚本，您可以运行它进行测试。
169+
170+
> 请注意，这只是一个非常简单的测试工具，仅支持一轮聊天，不记忆上一次输入。如果您想体验模型的全部功能，可以前往 RESTful API 和 Web UI。这里以 DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF 模型为例，但我们也支持其他模型，您可以替换为您想要测试的任何模型。
171+
172+
<h4>运行示例</h4>
173+
174+
```shell
175+
# 从克隆的仓库根目录开始！
176+
# 从克隆的仓库根目录开始！！
177+
# 从克隆的仓库根目录开始!!!
178+
179+
# 从 Hugging Face 下载 mzwing/DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF
180+
mkdir DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF
181+
cd DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF
182+
183+
wget https://huggingface.co/mzwing/DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF/resolve/main/DeepSeek-V2-Lite-Chat.Q4_K_M.gguf -O DeepSeek-V2-Lite-Chat.Q4_K_M.gguf
184+
185+
cd .. # 返回仓库根目录
186+
187+
# 启动本地聊天
188+
python -m ktransformers.local_chat --model_path deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat --gguf_path ./DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF
189+
190+
# 如果遇到报错 “OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file”, 请尝试：
191+
# GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite
192+
# python ktransformers.local_chat --model_path ./DeepSeek-V2-Lite --gguf_path ./DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF
193+
```
194+
195+
它具有以下参数:
196+
197+
- `--model_path` (required): 模型名称 (例如 "deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat" 将自动从 [Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite) 下载配置)。或者，如果您已经有本地文件，可以直接使用该路径来初始化模型。
198+
199+
> Note: <strong>.safetensors</strong> 文件不是必需的。我们只需要配置文件来构建模型和分词器。
200+
201+
- `--gguf_path` (required): 包含 GGUF 文件的目录路径，可以从 [Hugging Face](https://huggingface.co/mzwing/DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF/tree/main) 下载。请注意，该目录应仅包含当前模型的 GGUF，这意味着您需要为每个模型使用一个单独的目录。
202+
203+
- `--optimize_rule_path` (必需，Qwen2Moe 和 DeepSeek-V2 除外): 包含优化规则的 YAML 文件路径。在 [ktransformers/optimize/optimize_rules](ktransformers/optimize/optimize_rules) 目录中有两个预写的规则文件，用于优化 DeepSeek-V2 和 Qwen2-57B-A14，这两个是 SOTA MoE 模型。
204+
205+
- `--max_new_tokens`: Int (default=1000). 要生成的最大 new tokens。
206+
207+
- `--cpu_infer`: Int (default=10). 用于推理的 CPU 数量。理想情况下应设置为（总核心数 - 2）。
208+
209+
<h3 id="suggested-model"> 建议模型</h3>
210+
211+
| Model Name | Model Size | VRAM | Minimum DRAM | Recommended DRAM |
212+
| ------------------------------ | ---------- | ----- | --------------- | ----------------- |
213+
| DeepSeek-R1-q4_k_m | 377G | 14G | 382G | 512G |
214+
| DeepSeek-V3-q4_k_m | 377G | 14G | 382G | 512G |
215+
| DeepSeek-V2-q4_k_m | 133G | 11G | 136G | 192G |
216+
| DeepSeek-V2.5-q4_k_m | 133G | 11G | 136G | 192G |
217+
| DeepSeek-V2.5-IQ4_XS | 117G | 10G | 107G | 128G |
218+
| Qwen2-57B-A14B-Instruct-q4_k_m | 33G | 8G | 34G | 64G |
219+
| DeepSeek-V2-Lite-q4_k_m | 9.7G | 3G | 13G | 16G |
220+
| Mixtral-8x7B-q4_k_m | 25G | 1.6G | 51G | 64G |
221+
| Mixtral-8x22B-q4_k_m | 80G | 4G | 86.1G | 96G |
222+
| InternLM2.5-7B-Chat-1M | 15.5G | 15.5G | 8G(32K context) | 150G (1M context) |
223+
224+
225+
更多即将推出。请告诉我们您最感兴趣的模型。
226+
227+
请注意，在使用 [DeepSeek](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/LICENSE) 和 [QWen](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct/blob/main/LICENSE) 时，需要遵守相应的模型许可证。
228+
229+
<details>
230+
<summary>点击显示如何运行其他示例</summary>
231+
232+
* Qwen2-57B
233+
234+
```sh
235+
pip install flash_attn # For Qwen2
236+
237+
mkdir Qwen2-57B-GGUF && cd Qwen2-57B-GGUF
238+
239+
wget https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF/resolve/main/qwen2-57b-a14b-instruct-q4_k_m.gguf?download=true -O qwen2-57b-a14b-instruct-q4_k_m.gguf
240+
241+
cd ..
242+
243+
python -m ktransformers.local_chat --model_name Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct --gguf_path ./Qwen2-57B-GGUF
244+
245+
# 如果遇到报错 “OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file”, 请尝试：
246+
# GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct
247+
# python ktransformers/local_chat.py --model_path ./Qwen2-57B-A14B-Instruct --gguf_path ./DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF
248+
```
249+
250+
* DeepseekV2
251+
252+
```sh
253+
mkdir DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF && cd DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF
254+
# Download weights
255+
wget https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF/resolve/main/DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M/DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M-00001-of-00004.gguf -o DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M-00001-of-00004.gguf
256+
wget https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF/resolve/main/DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M/DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M-00002-of-00004.gguf -o DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M-00002-of-00004.gguf
257+
wget https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF/resolve/main/DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M/DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M-00003-of-00004.gguf -o DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M-00003-of-00004.gguf
258+
wget https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF/resolve/main/DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M/DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M-00004-of-00004.gguf -o DeepSeek-V2-Chat-0628-Q4_K_M-00004-of-00004.gguf
259+
260+
cd ..
261+
262+
python -m ktransformers.local_chat --model_name deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat-0628 --gguf_path ./DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF
263+
264+
# 如果遇到报错 “OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file”, 请尝试：
265+
266+
# GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat-0628
267+
268+
# python -m ktransformers.local_chat --model_path ./DeepSeek-V2-Chat-0628 --gguf_path ./DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF
269+
```
270+
271+
| model name | weights download link |
272+
|----------|----------|
273+
| Qwen2-57B | [Qwen2-57B-A14B-gguf-Q4K-M](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF/tree/main) |
274+
| DeepseekV2-coder |[DeepSeek-Coder-V2-Instruct-gguf-Q4K-M](https://huggingface.co/LoneStriker/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF/tree/main) |
275+
| DeepseekV2-chat |[DeepSeek-V2-Chat-gguf-Q4K-M](https://huggingface.co/bullerwins/DeepSeek-V2-Chat-0628-GGUF/tree/main) |
276+
| DeepseekV2-lite | [DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF-Q4K-M](https://huggingface.co/mzwing/DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF/tree/main) |
277+
278+
</details>
279+
280+
<!-- pin block for jump -->
281+
<span id='id_666'>
282+
283+
<h3>RESTful API and Web UI</h3>
284+
285+
286+
启动不带网站的服务：
287+
288+
```sh
289+
ktransformers --model_path deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat --gguf_path /path/to/DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF --port 10002
290+
```
291+
292+
启动带网站的服务：
293+
294+
```sh
295+
ktransformers --model_path deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat --gguf_path /path/to/DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF --port 10002 --web True
296+
```
297+
298+
或者，如果您想使用 transformers 启动服务，model_path 应该包含 safetensors 文件：
299+
300+
```bash
301+
ktransformers --type transformers --model_path /mnt/data/model/Qwen2-0.5B-Instruct --port 10002 --web True
302+
```
303+
304+
通过 [http://localhost:10002/web/index.html#/chat](http://localhost:10002/web/index.html#/chat) 访问：
305+
306+
<p align="center">
307+
<picture>
308+
<img alt="Web UI" src="https://github.com/user-attachments/assets/615dca9b-a08c-4183-bbd3-ad1362680faf" width=90%>
309+
</picture>
310+
</p>
311+
312+
关于 RESTful API 服务器的更多信息可以在这里找到 [这里](doc/en/api/server/server.md)。您还可以在这里找到与 Tabby 集成的示例 [这里](doc/en/api/server/tabby.md)。
313+
314+
<h2 id="tutorial">📃 简要注入教程</h2>
315+
KTransformers 的核心是一个用户友好的、基于模板的注入框架。这使得研究人员可以轻松地将原始 torch 模块替换为优化的变体。它还简化了多种优化的组合过程，允许探索它们的协同效应。
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<img alt="Inject-Struction" src="https://github.com/user-attachments/assets/6b4c1e54-9f6d-45c5-a3fc-8fa45e7d257e" width=65%>
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鉴于 vLLM 已经是一个用于大规模部署优化的优秀框架，KTransformers 特别关注受资源限制的本地部署。我们特别关注异构计算时机，例如量化模型的 GPU/CPU 卸载。例如，我们支持高效的 <a herf="https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile/tree/main">Llamafile</a> 和<a herf="https://github.com/IST-DASLab/marlin">Marlin</a> 内核，分别用于 CPU 和 GPU。 更多详细信息可以在这里找到 <a herf="doc/en/operators/llamafile.md">这里</a>。
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<h3>示例用法</h3>
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要使用提供的内核，用户只需创建一个基于 YAML 的注入模板，并在使用 Transformers 模型之前添加对 `optimize_and_load_gguf` 的调用。
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```python
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with torch.device("meta"):
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model = AutoModelForCausalLM.from_config(config, trust_remote_code=True)
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optimize_and_load_gguf(model, optimize_rule_path, gguf_path, config)
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...
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generated = prefill_and_generate(model, tokenizer, input_tensor.cuda(), max_new_tokens=1000)
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```
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在这个示例中，首先在 meta 设备上初始化 AutoModel，以避免占用任何内存资源。然后，`optimize_and_load_gguf` 遍历模型的所有子模块，匹配您的 YAML 规则文件中指定的规则，并将它们替换为指定的高级模块。
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注入后，原始的 `generate` 接口仍然可用，但我们还提供了一个兼容的 `prefill_and_generate` 方法，这使得可以进一步优化，例如使用 CUDAGraph 提高生成速度。
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<h3>如何自定义您的模型</h3>
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一个详细的使用 DeepSeek-V2 作为示例的注入和 multi-GPU 教程在这里给出 [这里](doc/en/injection_tutorial.md)。
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以下是一个将所有原始 Linear 模块替换为 Marlin 的 YAML 模板示例，Marlin 是一个高级的 4 位量化内核。
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```yaml
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- match:
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name: "^model\\.layers\\..*$" # 正则表达式
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class: torch.nn.Linear # 仅匹配同时符合名称和类的模块
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replace:
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class: ktransformers.operators.linear.KTransformerLinear # 量化数据类型的优化内核
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device: "cpu" # 初始化时加载该模块的 device
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kwargs:
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generate_device: "cuda"
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generate_linear_type: "QuantizedLinearMarlin"
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```
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YAML 文件中的每个规则都有两部分：`match` 和 `replace`。`match` 部分指定应替换的模块，`replace` 部分指定要注入到模型中的模块以及初始化关键字。
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您可以在 [ktransformers/optimize/optimize_rules](ktransformers/optimize/optimize_rules) 目录中找到用于优化 DeepSeek-V2 和 Qwen2-57B-A14 的示例规则模板。这些模板用于为 `local_chat.py` 示例提供支持。
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如果您对我们的设计原则和注入框架的实现感兴趣，请参考 [设计文档](doc/en/deepseek-v2-injection.md)。
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<h2 id="ack">致谢和贡献者</h2>
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KTransformer 的开发基于 Transformers 提供的灵活和多功能框架。我们还受益于 GGUF/GGML、Llamafile 和 Marlin 等高级内核。我们计划通过向上游贡献我们的修改来回馈社区。
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KTransformer 由清华大学 <a href="https://madsys.cs.tsinghua.edu.cn/">MADSys group</a> 小组的成员以及 <a href="http://approaching.ai/">Approaching.AI</a> 的成员积极维护和开发。我们欢迎新的贡献者加入我们，使 KTransformer 更快、更易于使用。
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<h2 id="ack">讨论</h2>
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如果您有任何问题，欢迎随时提出 issue。或者，您可以加入我们的微信群进行进一步讨论。二维码： [微信群](WeChatGroup.png)
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<h2 id="FAQ">🙋 常见问题</h2>
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一些常见问题的答案可以在 [FAQ](doc/en/FAQ.md) 中找到。

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