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”,“产品...
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”,“产品...
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...
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...
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 ...
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...
LLM inference in C/C++. Contribute to ggml-org/llama.cpp development by creating an account on GitHub.
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息 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...
研究完llama.cpp,我发现手机跑大模型竟这么简单 机器之心报道 机器之心编辑部 在一些大模型的推理任务上,瓶颈不是算力 FLOPS。 最近在开源社区,很多人都在探索大模型的优化方法。有一个叫 llama.cpp 的项目用原始 C++ 重写了 LLaMa 的推理代码,效果极好,获得了人们的广泛关注。
markdown ai llama note-taking pkm rag local-first vector-database second-brain llamacpp lancedb ollama Updated Mar 31, 2025 JavaScript xorbitsai / inference Star 7.3k Code Issues Pull requests Replace OpenAI GPT with another LLM in your app by changing a single line of code. Xinferenc...