llama.cpp 是一个轻量级的 C++ 实现,它用来高效地运行 LLaMA(Large Language Model)模型,特别是适用于边缘设备或资源受限的环境。它通过简化和优化 LLaMA 模型的实现,提供了一个不依赖于深度学习框架(如 PyTorch 或TensorFlow)的推理解决方案。这个项目的主要目标是提供一个可以快速加载、推理、并支持多种硬件的平台,...
llama_init_result llama_init = llama_init_from_gpt_params(params); llama_model*model =llama_init.model; llama_context*ctx = llama_init.context; 它声明在common.h中。如果你需要将模型和上下文分开创建可以使用llama.h中的另外两对函数: llama_model_params model_params =llama_model_params_from_gpt_...
llama_init_result llama_init = llama_init_from_gpt_params(params); llama_model*model =llama_init.model; llama_context*ctx = llama_init.context; 它声明在common.h中。如果你需要将模型和上下文分开创建可以使用llama.h中的另外两对函数: llama_model_params model_params =llama_model_params_from_gpt_...
对于llama-cpp-python,入乡随俗使用 repo_id 变量名,但本质是和之前一致的,filename 可以使用通配符,比如 "*Q4_K_M.gguf"。 # 指定仓库的名称和文件名 repo_id = "bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF" filename = "Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf" #filename = "*Q4_K_M.gguf" ...
但是编译运行 llama.cpp 并不是那么容易的, 特别是对于SYCL后端 (用于 Intel GPU), 坑那是一大堆. 只有特定版本的 llama.cpp, 特定版本的 Linux 系统和 GPU 驱动程序, 才可能成功运行, 否则都是失败. 能够运行的版本还不是最新版本, 经过了大量尝试和失败, 才获得了本文的结果. 本文适用于 Intel GPU (A770...
1.2 llama.cpp 的最好效果 模型量化 我电脑的显卡是 RTX4070Ti Super,显存 16GB,这个大小的显存如果要运行原始精度(bf16)的模型,参数量 7b 就到极限了。 为了解决这个问题,就可以使用模型量化技术,将 bf16 的模型量化为 q8_0,便可以省下接近一半的空间,即可以跑最高 14b 的模型了,而且推理速度也会变快。
NVIDIA RTX上的llama.cpp:速度与激情的碰撞 NVIDIA已与llama.cpp社区合作,改进和优化其在RTXGPU上的性能。一些关键贡献包括在llama.cpp中实现CUDA Graph,以减少内核执行时间之间的开销和间隙,从而生成标记,以及减少准备ggml图时的CPU开销。这些优化使得NVIDIA GeForce RTX GPU上的吞吐量性能得到提高。例如,在llama.cpp...
Llama.cpp量化简明手册 大型语言模型 (LLM),尤其是像 Mixtral 8x7b(467 亿个参数)这样的大型模型,对内存的要求非常高。当你尝试降低推理成本、提高推理速度或在边缘设备上进行推理时,这种内存需求就会变得明显。解决此问题的一个潜在方法是量化。在本文中,我们将使用易于理解的类比来简化量化的概念,并提供在 LLM ...
由于llama.cpp 使用目前深度学习推理中较为激进的 int4 格式,因此 KV 缓存的 RAM 需求减少到 1.33GB,模型参数的 VRAM 减少到 16.25GB。这看起来很不错 由于内存带宽几乎总是远小于 FLOPS 数,因此内存带宽是瓶颈所在。 请注意,FLOPS/token 的数量与所需的内存带宽相同,因为我们必须 1) 将所有参数加载到片上内...
llama.cpp lama.cpp 是一个开源的 C++ 库, 它用原始 C++ 重写了 LLaMa 的推理代码,是一种推理框架,用于加载和运行 LLaMA 语言模型。通过一些优化和量化权重,llama.cpp能让我们在各种以前无法想象的硬件上本地运行 LLaMa 模型。其中: 在谷歌 Pixel5 手机上,它能以 1 token/s 的速度运行 7B 参数模型。