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
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_...
4. 在llama.cpp工程下找到convert_hf_to_gguf.py,执行 python convert_hf_to_gguf.py ./model_path model_path目录下会生成Qwen2-VL-7B-Instruct-7.6B-F16.gguf文件。 5. 量化该文件: ./llama-quantize ./model_path/Qwen2-VL-7B-Instruct-7.6B-F16.gguf Qwen2-VL-7B-Instruct-7.6B-Q4_K_M.gg...
# 编译后的可执行文件路径(需在 build/bin/Release 目录下) .\llama-cli.exe -m D:\models\qwen1.5-7b-q4_k_m.gguf -p "如何学习编程?" --temp 0.7 1. 2. 注意事项 模型兼容性:确保量化后的 GGUF 文件与 llama.cpp 版本兼容(如新版可能不支持旧格式). 显存/内存:根据硬件资源调整--gpu-layers...
llama.cpp是当前最火热的大模型开源推理框架之一,支持了非常多的LLM的量化推理,生态比较完善,是个人学习和使用的首选。最近阿里开源了通义千问大语言模型,在众多榜单上刷榜了,是当前最炙手可热的开源中文大语言模型。今天在github上看到前几天llama.cpp已经支持Qwen的推理了,但是由于是近期才开源的,网上还没有太多...
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...
2. 编译llama.cpp 3. 安装llama 依赖 4. 转换 Qwen 模型为 GGUF 5. 量化模型 6. 运行测试 7. 像OpenAI一样输出 8. 下一篇 完全兼容OpenAI API的llama.cpp.python 安装和避坑指南 Llama.cpp的主要目标是在各种硬件上(本地和云端)实现LLM推断,同时保持最小的设置和最先进的性能。 纯C/C++实现,没有任何...
Llamafile对Qwen3的集成还优化了推理性能。通过llama.cpp的最新更新（版本b5092及以上），Qwen3模型可在CPU和GPU混合推理模式下运行，支持2至8位量化，显著降低内存需求。例如，Qwen3-4B的Q4_K_M量化版本可在普通笔记本电脑上以每秒20+ token的速度生成文本，兼顾效率与质量。跨平台优势:一次编译，处处运行 Cosmopoli...
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...
4.4. 对转换后的通用模型进行量化 默认情况下,llama.cpp 支持以下的量化方式: 比如使用Q4_K_M 一类的量化类型,保持小巧,又不会太掉性能,命令如下: ./build/bin/llama-quantize …/LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf Q4_K_M ...