支持python调用，chatglm-6B级模型单卡可达10000+token / s，支持glm, llama, moss基座，手机端流畅运...
ggml本身使用C/C++写的,部署时不依赖Python和PyTorch。这里的后端指的是训练和推理时是使用CPU还是GPU或是其他的硬件加速。在CPU场景下,后端可以是基于pthread的多线程来并行,或者是基于OpenMP的并行,或者是基于MacOS的Metal加速框架。OpenMP在Linux上也是在Pthread的基础上实现的基于共享内存的并行计算。一个比较好的...
一、ggml基础安装与配置 首先,确保您的系统已安装Python环境。随后,通过pip命令安装ggml库:pip install ggml。安装完成后,您可以在Python脚本中通过import ggml语句引入该库。 二、数据准备与预处理 在使用ggml进行模型训练前,需要对数据进行相应的准备和预处理。这包括数据清洗、特征选择、数据标准化等步骤。ggml...
量化过程在convert-pth-to-ggml.py中实现，使用命令python convert-pth-to-ggml.py model/mnist_model.pth，量化后的模型存于model/mnist-ggml-model-f32.pth，模型大小从399.18KB减小至199.31KB。进行推理时，需要编写C++代码，运用ggml的张量操作实现模型前向传播。理解模型计算流程至关重要，因为...
除了ggml，FastLLM也是一个值得关注的纯C++实现的全平台LLM加速库，支持Python调用，适用于手机等设备的高效运行。其与ggml相比，能提供手机端流畅的部署体验。在模型量化部署的实践过程中，需要针对不同硬件逐步调整参数、校准模型，工作较为繁琐。尽管存在一些工具和库简化了这一过程，如AutoGPTQ和FastLLM...
!python llama.cpp/convert.py {MODEL_NAME} --outtype f16 --outfile {fp16} 转换后!我们可以使用一种或几种方法量化模型! 在这种情况下,我们将使用我之前推荐的 Q4_K_M 和 Q5_K_M 方法 参数比较大,我们要用GPU来干!之下级别的量化,估计都用不上GPU!
一种快捷地对使用这些量化模型的应用进行测试、运行和构建的方法是使用一个叫做 C Transformers 的Python 绑定。它是一个 GGML 之上的 Python 封装,通过高级的 API 来消除推理的样板代码。我们已经在尝试使用这些库构建原型和实验。如果你正在考虑为你的组织搭建自托管式大语言模型, 请慎重选择这些社区支持的库。
llama.cpp之前支持的是ggml文件格式，新版本只支持gguf。本文讲解一下gguf的文件结构和完整解析的python...
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。 C transformer支持一组选定的开源模型,包括像Llama、GPT4All-J、MPT和Falcon等的流行模型。
1. ggml量化的模型格式叫做gguf,文件开头有一个魔数标记了这个文件是gguf文件,接下来是模型的各种数据,具体细节可以查看官方文档。为了方便,作者提供了一个python库来读写gguf文件,使用pip install gguf就可以安装。 2. 我们需要知道模型中各个层数据的名字,使用model.keys()就可以知道了。知道各个层的名字之后我...