llama.cpp是一个高性能的CPU/GPU大语言模型推理框架,适用于消费级设备或边缘设备。开发者可以通过工具将各类开源大语言模型转换并量化成gguf格式的文件,然后通过llama.cpp实现本地推理。经过我的调研,相比较其它大模型落地方案,中小型研发企业使用llama.cpp可能是唯一的产品落地方案。关键词:“中小型研发企业”,
使用llama.cpp进行大模型推理时,首先需要将HF大模型转换为GGUF格式的模型,对转换过程进行分析。关于GGUF的介绍,详见:GGUF (GGML Universal File), 一句话表述GGUF:定义了一种模型参数存储格式,可以类比onnx或者tf的pb模型定义,不过GGUF仅保留模型参数等,不保留模型结构。每种模型都有自己的定义格式,QNN/NP/TRT...
GitHub链接:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 我们知道,除了通用化能力,大模型落地的关键在于推理性能的优化,然而如今这个优化程度超出了我们的预料。llama.cpp 至今在 GitHub 上已经收获了 3.8 万个 Star,几乎和 LLaMa 模型本身一样多。以至于到了 6 月份,llama.cpp 的作者 Georgi Gerganov 干脆开始创业...
LLM量化 ,此文介绍量化方法比较全面,其中有专门一章解释 llama.cpp 的 K-Quant 量化,介绍是这样的:“K-quant量化使用了 16 x 8 的块进行量化,每个块共有 16 个行。每 8 个权重为一组使用同一个量化参数scale,因此有 16 个一级量化参数。此外,为了进一步的降低资源消耗,还有 1 个 fp16 的二级量化参数K...
Llama.cpp简介 Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现了对Llama模型的量化、推理部署功能。旨在实现开源大模型运行于相对低配置或廉价的硬件之上,它能支持将Llama模型推理部署至CPU、MacBook,甚至Android系统之上。 Llama2模...
Georgi Gerganov(https://github.com/ggerganov)是著名开源项目llama.cpp(https://github.com/ggerganov/llama.cpp)的创始人,它最大的优势是可以在CPU上快速地进行推理而不需要 GPU。 创建llama.cpp后作者将该项目中模型量化的部分提取出来做成了一个用于机器学习张量库:GGML(https://github.com/ggerganov/gg...
markdownaillamanote-takingpkmraglocal-firstvector-databasesecond-brainllamacpplancedbollama UpdatedMay 13, 2025 JavaScript Replace OpenAI GPT with another LLM in your app by changing a single line of code. Xinference gives you the freedom to use any LLM you need. With Xinference, you're empow...
llama.cpp 用到了较新的 CUDA 特性,如果出现这种错误,大概率是 CUDA 太老了。 建议至少升级到 CUDA 11.4 以上来编译,最好是 CUDA 11.7 或者 CUDA 12.4,因为官方的二进制就是这两个版本,说明肯定没有问题。 3 模型准备 由于llama.cpp 必须使用 gguf 格式的模型权重,而大预言模型权重最常见的还是 hugginface...
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 ...
gollamagptchatgptllamacppllama-cpp UpdatedJun 11, 2023 Go blav/llama_cpp_openai Star3 Code Issues Pull requests Lightweight implementation of the OpenAI open API on top of local models autogenopenai-apifunction-callsllama-cpp UpdatedDec 18, 2023 ...