CPU build convert run quantize FAQ GPU build run benchmark quantize batch_size 前言 llama.cpp(github.com/ggerganov/ll)是一个非常强大的工具,它为LLaMA模型的推理提供了高效的C++实现。本文将通过亲手实践,分享自己在使用llama.cpp过程中的经验,并展示一些基准测试数据,帮助大家更好地理解如何在 CPU 和GPU...
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 是一个运行 AI (神经网络) 语言大模型的推理程序, 支持多种后端(backend), 也就是不同的具体的运行方式, 比如 CPU 运行, GPU 运行等. 但是编译运行 llama.cpp 并不是那么容易的, 特别是对于SYCL后端 (用于 Intel GPU), 坑那是一大堆. 只有特定版本的 llama.cpp, 特定版本的 Linux 系统和 GPU...
llama.cpp 是一个用来运行 (推理) AI 大语言模型的开源软件, 支持多种后端: + CPU 后端, 可以使用 SIMD 指令集进行加速. 比如 x86_64 CPU 的 avx2 指令集. + GPU 通用后端. 比如 vulkan, 通过使用 计算着色器 (compute shader), 支持很多种不同的显卡. + GPU 专用后端. 这种只支持一种显卡, 进行专门...
其中gguf 是 llama.cpp 推出的模型格式, 只需要一个文件即可运行, 很方便. llama-2-7b.Q4_K_M.gguf: 这个是 llama-2, 国外开源的英文模型. 参数约 7B, 采用 4bit 量化. 模型文件大小约 4GB, 运行 (A770) 占用显存约 7GB.这个是比较小的模型, 运行起来比较容易, 同时模型质量也不会太差. ...
GPU可以达到更高计算速度并不仅仅是因为晶体管的数量或者核数。CPU的内存带宽较低,仅有20GB/s,而GPU的内存带宽却有150GB/s。CPU支持通用代码,包括支持多任务处理、I/O、虚拟化、深执行管线和随机访问等特征。与此相反,GPU是为图形和数据的并行执行而设计的,其特征包括固定功能处理器、浅执行管线和顺序访问等。
大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点而努力,比如HuggingFace开发出支持4位和8位的模型...
本文介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点而努力,比如Hugg...
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...
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