部署流程如下: 1. 在modelscope上将Qwen2-VL-7B-Instruct下载下来。 2. 下载llama.cpp,需要下载这个分支。 3. 编译llama.cpp,流程和上一篇文章差不多,不过需要将cmake .. 这一步替换为下面命令: cmake .. -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_COMPILER=$(whichnvcc) -DTCNN_CUDA_ARCHITECTURES=61 4. 在llama...
1. 在modelscope上将Qwen2.5-7B-Instruct下载下来。 2. 在ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C++下载llama.cpp。 3. 编译llama.cpp,通常到目录下执行 mkdir build、cd build、cmake .. 、make -j8一套下来就可以,在./build/bin下会生成很多可执行文件。 4. 在llama.cpp工程下找到convert_hf_to_...
llama.cpp提供了perplexity可执行文件来验证模型的PPL精度,这里以wikitext语料来简单测试一下千问14B的性能(通义千问可能更偏向于中文,wikitext-2多数都是英文语料)。需要先下载解压wikitext-2到本地,这里解压到了llama.cpp/wikitext-2-raw/目录下,运行一下命令: ./perplexity -m models/Qwen/14B/ggml-model-Q...
https://huggingface.co/Qwen/ 网站目录列表显示多个Qwen 模型,这里选择1.5B模型。下载文件夹内容到本地 目录Qwen2.5-1.5B. step3, 模型转换从 safetensors->gguf 由于hugging face 保存safetensors 模型文件,需要转换成gguf后给ollama部署。 转换使用llama.cpp 完成。 github 下载llama.cpp, github.com/ggml-...
本视频包含大模型量化推理框架Llama.cpp的基本介绍、部署使用方法、以及以Qwen2.5的GGUF格式量化模型为例进行本地推理和API调用全流程。, 视频播放量 439、弹幕量 0、点赞数 12、投硬币枚数 12、收藏人数 17、转发人数 3, 视频作者 建元Aris, 作者简介 海归码农,深耕大模型
近日，Mozilla旗下开源项目Llamafile发布0.9.3版本，正式宣布支持Qwen3系列大语言模型。这一更新通过融合llama.cpp与Cosmopolitan Libc，将复杂的大模型推理过程浓缩为一个可执行文件，极大提升了跨平台便携性和部署效率。AIbase深入解读这一突破性进展，探索Llamafile如何为AI开发者与用户带来全新体验。技术核心:单文件...
1.1安装llama.cpp conda create -n ollama-dify python=3.11conda activate ollama-difypip install --pre --upgrade ipex-llm[cpp] 1.2运行llama.cpp的设置 首先,应该创建一个要使用的 llama.cpp 目录,例如,使用以下命令创建一个 llama-cpp 目录并输入它。
2.Qwen2.5-7B-Instruct:KV需要使用-nkvo参数放在系统内存中,不然会Out of Memory。因此推理时CPU使用率很高。i7-9700满载也只能让S80跑50%占用。系统内存使用13GB,显存使用4GB。因为CPU性能不足,推理性能为8token/s 因为摩尔线程官方的文档是使用mthread运行时的Docker去执行预编译好的llama.cpp-musa容器,并没有...
在MAC M1上体验Llama.cpp和通义千问Qwen 1.57B的步骤如下：下载模型：访问链接https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.57BChat下载通义千问1.57B的聊天模型。如果无法通过git下载，可以选择在浏览器中下载文件至指定目录。安装依赖与编译Llama.cpp：在Mac OS 14.4环境下，使用Homebrew安装python，并建立...
Dify作为一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,能够简化和加速生成式AI应用的创建和部署,Dify的开源性质让用户可以轻松将其部署到自己的环境中,支持各种大模型的集成与自定义。 如果我们需要Ollama 官方不支持的模型跑起来,或者需要把最新版 llama.cpp 转换的模型投入使用,同时还想用 Dify 轻松构建 AI 应用,那...