pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu Installation Configuration llama.cpp supports a number of hardware acceleration backends to speed up inference as well as backend specific options. See the llama.cpp README for a full list. ...
"llama_cpp_python[server,test,dev]", ][tool.scikit-build] wheel.packages = ["llama_cpp"] cmake.verbose = true cmake.minimum-version = "3.21" minimum-version = "0.5.1" sdist.include = [".git", "vendor/llama.cpp/.git"][tool.scikit-build.metadata.version] ...
llama-cpp-python的GitHub仓库地址为:abetlen/llama-cpp-python。仓库简介: 该仓库提供了llama.cpp库的简单Python绑定,使得Python用户能够方便地使用llama.cpp进行文本生成、模型推理等任务。安装与使用: 安装该绑定可以通过pip命令进行,例如:pip install llama-cpp-python。 安装时,用户可以选择不同的硬件加速后端,...
Python:abetlen/llama-cpp-python Go:go-skynet/go-llama.cpp Node.js:withcatai/node-llama-cpp JS/TS (llama.cpp server client):lgrammel/modelfusion JS/TS (Programmable Prompt Engine CLI):offline-ai/cli JavaScript/Wasm (works in browser):tangledgroup/llama-cpp-wasm ...
Python:abetlen/llama-cpp-python Go:go-skynet/go-llama.cpp Node.js:withcatai/node-llama-cpp JS/TS (llama.cpp server client):lgrammel/modelfusion JS/TS (Programmable Prompt Engine CLI):offline-ai/cli JavaScript/Wasm (works in browser):tangledgroup/llama-cpp-wasm ...
LLamaSharp是一个跨平台库,用于在本地设备上运行LLaMA/LLaVA模型(以及其他模型)。它基于llama.cpp,能够在CPU和GPU上高效进行推理。通过提供高级API和RAG支持,LLamaSharp使得在应用程序中部署大型语言模型(LLM)变得方便。 开源地址:https://github.com/SciSharp/LLamaSharp ...
这就轮到像 Continue 这样的应用程序发挥作用了。这个 开源的代码助手 被设计成可以嵌入流行的 IDE,如 JetBrains 或 Visual Studio Code,并连接到你可能已经比较熟悉的流行的 LLM 运行程序,如 Ollama、Llama.cpp 和 LM Studio。 像其他流行的代码助手一样,Continue 支持代码补全和生成,并且能够针对不同的用例优化...
Ollama Python库的相关性因LLaMa生态系统的扩展而受到威胁,该生态系统准备提供直接的Python支持,从而可能消除对中介API的需求。由于LLaMa的增长轨迹反映了Linux的开源演化,它正在集成像LLaMa 2这样的工具,该工具已经提供了模型游乐场和托管聊天API,这表明它正在向更集成的开发者经验转变。为了保持相关性,Ollama必须通过独...
TensorRT提供了C++组件运行TensorRT引擎,该引擎使用Python API创建(如架构文档中所述)。组件叫做C++运行时。 C++运行时API由在cpp/include/tensorrt_llm/runtime中声明并在cpp/tensorrt_llm/runtime中实现的类组成。一个关于像GPT这样的自回归模型如何使用C++运行时的示例可以在 cpp/tests/runtime/gptSessionTest.cpp找...
TinyLlama是一个相对较小的模型, 同时我们用了GQA, 这意味着它在推理期间也很快。以下是我们测量的一些推理速度:FrameworkDeviceSettingsThroughput (tokens/sec)Llama.cppMac M2 16GB RAMbatch_size=1; 4-bit inference71.8vLLMA40 GPUbatch_size=100, n=107094.5 预训练 TinyLlama 已安装 CUDA 11.8 安装Pytorch ...