llama-cpp-python 是一个用于与 llama.cpp 库进行交互的 Python 绑定。以下是如何安装 llama-cpp-python 的详细步骤: 1. 确认系统环境满足安装要求 确保你的系统安装了必要的开发工具和库,如 CMake、Python 开发环境(如 python3-dev)等。这些工具在编译和安装过程中是必需的。 2. 下载 llama-cpp-python 的源...
1.3 安装 llama-cpp (Python 环境) # 也可以手动安装 torch 之后,再安装剩下的依赖 pip install -r requirements.txt 1.4 转换 HF 模型为 GGUF 文件 本步骤开始都以 Qwen2-7B-Instruct 为例 # 示例: 生成 FP-16 模型 python convert_hf_to_gguf.py /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ 1.5 GGUF ...
export GGML_CUDA=on CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" pip install llama-cpp-python -U --force-reinstall # 执行完到这里应该就没啥问题了,有问题针对提示的错误进行搜索一般都能解决得了 3、python代码示例 fromllama_cppimportLlamaimportjsonfromtqdmimporttqdm# n_gpu_layers:当使用适当的支持(当前是 CLBlas...
1. 下载好模型文件,如 llama-2-7b-chat-hf; Mistral-7B-Instruct-v0.1/ggml-model-f16-q8_0.gguf2. 建立conda环境 conda create -n llamacpp python=3.103. conda activate llamacpp4. pip install sentencepiece gguf 安装好nvidia-smi, nvcc, 下载llama.cpp, 进行编译。 gitclonehttps://github.com/g...
llama-cpp-python 推荐的玩法是自己编译,以下是关于cuda 支持编译的简单说明 参考构建命令 命令 exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.5/bin/nvcc# 此处核心是指定了nvcc 编译器路径,同时安装过cuda-drivers , 还需要配置环境变量 exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
你可以通过Homebrew来安装Python,打开终端并运行以下命令: brew install python llama.cpp库:这是一个针对LLaMA系列模型优化的C++推理框架,支持在Mac M1/M2芯片上进行硬件加速。你可以通过git clone命令从GitHub上下载并安装llama.cpp库: git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp make 或者...
进入llama.cpp目录,cd llama.cpp 接下来就可以对模型进行转转换了 #注释: python convert.py --outfile 要导出的文件地址.gguf 微调后的模型来源目录 python convert.py --outfile E:\my\ai\llama3\models\my-llama-3-8b-0517\my8b.gguf E:\my\ai\llama3\models\my-llama-3-8b-0517 ...
python 复制 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("Qwen2-7B-Instruct") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen2-7B-Instruct") 支持量化(INT4/INT8)减少显存占用47。 vLLM/llama.cpp:专为CPU/GPU优化的推理框架,适合低资源环境14。
LLMs之LLaMA3:基于Llama-3-8B-Instruct模型采用FastApi实现部署调用——创建model_download.py文件下载模型→创建api.py文件实现FastAPI应用→API部署→启动API服务→测试服务响应(采用curl调用测试/采用python的requests库调用测试) T3、基于LM Studio结合Lobe Chat框架部署 ...
这里我们先介绍 Llama-cpp-python,其他的就不过多介绍了,进入llama-cpp-python的安装和使用环节。 1. 安装 确认xcode 是否安装 xcode-select -p # 如果没装,你就安装好了 xcode-select --install 安装兼容 Apple芯片的 Conda wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-...