初始化 ggml_backend分配 ggml_context 以保存张量的 metadata (此时还不需要直接分配张量的数据)为张量创建 metadata (也就是形状和数据类型)分配一个 ggml_backend_buffer 用来存储所有的张量从内存 (RAM) 中复制张量的具体数据到后端缓存为矩阵乘法创建一个 ggml_cgraph创建一个 ggm
1.intmain(intargc,constchar**argv){2.constintn_threads=2;3.structggml_init_paramsparams={4..mem_size=128*1024*1024,5..mem_buffer=NULL,6..no_alloc=false,7.};8.structggml_context*ctx0=ggml_init(params);9.{10.structggml_tensor*x=ggml_new_tensor_1d(ctx0,GGML_TYPE_F32,1);1...
通过以上步骤,Java开发者可以在Java环境中实现GGML模型,并充分利用GGML提供的高性能和灵活性。 五、GGML的应用场景 GGML凭借其高效的数据处理能力、灵活的模型部署和易于扩展和优化的特点,在多个领域都有广泛的应用场景。以下是一些典型的应用场景示例: 自然语言处理:GGML可以用于处理自然语言数据,如文本分类、情感分...
struct ggml_context * ctx = ggml_init(params); // 2. Create tensors and set data struct ggml_tensor * tensor_a = ggml_new_tensor_2d(ctx, GGML_TYPE_F32, cols_A, rows_A); struct ggml_tensor * tensor_b = ggml_new_tensor_2d(ctx, GGML_TYPE_F32, cols_B, rows_B); memcp...
GGML is a C library for machine learning that allows for CPU inferencing. It defines a binary format for distributing large language models (LLMs). To [...]
GGML库是一个为机器学习设计的张量库，它的目标是使大型模型能够在高性能的消费级硬件上运行。这是通过整数量化支持和内置优化算法实现的。也就是说，llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。因为我们最终是使用Python的，所以还需要C Transformers库，它其实就是为GGML模型提供了Python API。
machine-learning deployment inference pytorch artificial-intelligence llama whisper gemma mistral openai-api llm flan-t5 chatglm llamacpp vllm ggml wizardlm qwen llama3 glm4 Updated Jun 9, 2025 Python LostRuins / koboldcpp Star 7.5k Code Issues Pull requests Discussions Run GGUF models easi...
MNIST手写体识别是经典的机器学习问题,可以被称作机器学习的hello world了,我希望通过mnist来作为系列教程的第一节,来介绍如何使用ggml量化,推理一个模型。这个教程将会使用pytorch来训练一个简单的全连接神经网络,然后使用ggml量化,最后使用ggml推理这个模型。
1. ggml库矩阵乘法算子介绍 ggml 矩阵乘法调用ggml_mul_mat算子,注意矩阵乘法算子ggml_mul_mat(A,BT) = CT 示例如下 ggml 矩阵乘法算子ggml_mul_mat示例 2. 以简单矩阵乘法构建计算图推理说明 2.1 定义模型参数 其中模型参数包括 两个输入的tensor变量,模型运行的backend类型,缓冲区变量,上下文变量; struct ...