3、python代码示例 from llama_cpp import Llama import json from tqdm import tqdm # n_gpu_layers:当使用适当的支持(当前是 CLBlast 或 cuBLAS)进行编译时,此选项允许将某些层卸载到 GPU 进行计算。 通常会提高性能。 # n_gpu_layers=-1,指的是全部都用GPU进行推理
# Install llama-cpp-python (build with cuda) RUN CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" pip install llama-cpp-python # Run the server CMD python3 -m llama_cpp.server 因为我本地安装的CUDA版本为12.2,所以将base镜像改为nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 docker build -t llama_cpp_cuda_simple . ...
--cap-add SYS_RESOURCE表示容器将有SYS_RESOURCE的权限 其中以-e开头的表示设置环境变量,实际上是设置llama_cpp.server的参数,相关代码详见https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/blob/259ee151da9a569f58f6d4979e97cfd5d5bc3ecd/llama_cpp/server/main.py#L79 和https://github.com/abetlen/llama-...
Simple Dockerfiles for building the llama-cpp-python server with external model bin files openblas_simple A simple Dockerfile for non-GPU OpenBLAS, where the model is located outside the Docker image: cd ./openblas_simple docker build -t openblas_simple . docker run --cap-add SYS_RESOURCE ...
Breadcrumbs llama-cpp-python /docker /open_llama / hug_model.pyTop File metadata and controls Code Blame 139 lines (119 loc) · 4.83 KB Raw import requests import json import os import struct import argparse def make_request(url, params=None): print(f"Making request to {url}...") res...
本篇文章聊聊,如何使用 Ollama、Dify 和Docker来完成本地 Llama 3.1 模型服务的搭建。 如果你需要将 Ollama 官方不支持的模型运行起来,或者将新版本 llama.cpp 转换的模型运行起来,并且想更轻松的使用 Dify 构建 AI 应用,那么本文或许会对你有所帮助。
对于那些在运行AI应用程序时一直在与Python依赖项和环境管理问题作斗争的开发人员来说，这种容器化方法有望极大地简化他们的工作流程。幕后，Docker正在设计模型运行器以支持多种后端，首先从llama.cpp开始，这是一个流行的高效推理引擎。这种方法表明Docker正在计划一种灵活的架构，未来可以容纳各种模型框架。在分发方面，...
当我们构建完毕 llama.cpp 后,我们就能够对转换后的模型进行运行验证了。通过llama.cpp 转换模型格式为了能够转换模型,我们还需要安装一个简单的依赖:pip install sentencepiece 接下来,就可以使用官方的新的转换脚本,来完成模型从 Huggingface Safetensors 格式到通用模型格式 GGML 的转换啦。
Xllamacpp: 全新llama.cpp Python binding,由 Xinference 团队维护,支持持续并行且更生产可用:#2997 分布式推理:在多个 worker 上运行大尺寸模型:#2877 VLLM 引擎增强: 跨副本共享KV Cache:#2732 支持Transformers 引擎的持续批处理:#1724 支持针对苹果芯片优化的MLX后端:#1765 ...
安装阿里云modelscope,pip install modelscope,可以看到我们制定的tsinghua的镜像已经生效。modelscope为我们提供模型下载功能的 Python 包 python -c “from modelscope import snapshot_download;snapshot_download(‘LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct’, cache_dir=‘./models/’)” ...