llama.cpp支持多种模型转换为ggul格式的模型,新增模型的话,需要参考llama或者qwen在gguf和convert.py中增加对应模型参数识别的支持 二:模型推理 2.1 编译 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cpu版本: cmake -B build cmake --build build --config Release cuda版本: cmake -B build -DLLA...
llama_attach_threadpool(ctx, threadpool, threadpool_batch); 除了完成一般的推理任务,llama.cpp还实现了上下文存储与读取。上下文切换的前提是不能换模型,且仅首次推理接收用户输入的prompt。利用这个特性,可以实现上下文的动态切换。 std::stringpath_session =params.path_prompt_cache; std::vector<llama_token> ...
当batch size 为 1,即在计算机上仅生成单个预测流时,这是相同的等式,就像在大多数硬件(如英伟达的 GPU)上一样,当你降低精度时,会出现线性加速:使用 fp16 代替 fp32 时,FLOPS 会翻倍,转到 int 8,FLOPS 会再增加一倍,用 int4 时再次加倍。 由于llama.cpp 使用目前深度学习推理中较为激进的 int4 格式,因此...
批处理基准测试对 llama.cpp 库的批处理解码性能进行基准测试。 运行./batched-bench — help: 让我们在 f16 版本上尝试批量测试: ./batched-bench ./models/nous-hermes-2-mistral-7B-DPO/ggml-model-f16.gguf 2048 0 999 128,256,512 128,256 1,2,4,8,16,32 对于Q4_K_M 量化也是如此: ./batch...
在这里,我们将重点讨论在本地运行类 ChatGPT 服务的情况,这就是 llama.cpp 所做的事情,让我们假设 batch size 为 1。为了高效推理,KV 缓存必须存储在内存中;KV 缓存需要存储每一层的 KV 值,这相当于存储: 这里使用 n_bytes 来表示每个参数的字节数;对于 float32 是 4,对于 float16 是 2,以此类推。中间...
在这里,我们将重点讨论在本地运行类 ChatGPT 服务的情况,这就是 llama.cpp 所做的事情,让我们假设 batch size 为 1。为了高效推理,KV 缓存必须存储在内存中;KV 缓存需要存储每一层的 KV 值,这相当于存储: 这里使用 n_bytes 来表示每个参数的字节数;对于 float32 是 4,对于 float16 是 2,以此类推。中间...
在这里,我们将重点讨论在本地运行类 ChatGPT 服务的情况,这就是 llama.cpp 所做的事情,让我们假设 batch size 为 1。为了高效推理,KV 缓存必须存储在内存中;KV 缓存需要存储每一层的 KV 值,这相当于存储: 这里使用 n_bytes 来表示每个参数的字节数;对于 float32 是 4,对于 float16 是 2,以此类推。中间...
好了,理论讲到这里吧 :D 现在让我们用 llama.cpp 来试试。 使用Llama.cpp来进行量化处理 这一部分将介绍如何下载并编译llama.cpp。接着,我们将从HuggingFace下载一个模型,将其量化,并进行一些性能测试。 特别感谢,Peter分享的关于llama.cpp的有用指南(https://medium.com/@phs_37551/run-an-llm-on-apple-...
from llama_cppimportLlama llm=Llama(model_path="ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin",n_ctx=512,n_batch=126) 在加载模型时,应该设置两个重要参数。 n_ctx:用于设置模型的最大上下文大小。默认值是512个token。 上下文大小是输入提示符中的令牌数量和模型可以生成的令牌最大数量的总和。具有较小上下文大小的模型...
在这里,我们将重点讨论在本地运行类 ChatGPT 服务的情况,这就是 llama.cpp 所做的事情,让我们假设 batch size 为 1。为了高效推理,KV 缓存必须存储在内存中;KV 缓存需要存储每一层的 KV 值,这相当于存储: 这里使用 n_bytes 来表示每个参数的字节数;对于 float32 是 4,对于 float16 是 2,以此类推。中间...