# 手动下载也可以git clone https://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp# 没安装 make,通过 brew/apt 安装一下(cmake 也可以,但是没有 make 命令更简洁)# Metal(MPS)/CPUmake# CUDAmakeGGML_CUDA=1注:以前的版本好像一直编译挺快的,现在最新的版本CUDA上编译有点慢,多等一会 1.3 安装 llama-cpp...
注:通过 nvcc -V 来确定 cuda 等依赖是否安装到位,缺少的话根据提示再安装别的依赖,如 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 等 1. 2. 3. 4. 5. 1.2 安装 llama.cpp (C/C++环境) AI检测代码解析 # 手动下载也可以 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp # 没安装 make...
Since initial release, llama.cpp has been extended to support not only a wide range of models, quantization, and more, but also multiple backends including NVIDIA CUDA-enabled GPUs. At the time of writing, llama.cpp sits at#123 in the star ranking of all GitHub repos, and#11 of all C++...
# 手动下载也可以 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp # 没安装 make,通过 brew/apt 安装一下(cmake 也可以,但是没有 make 命令更简洁) # Metal(MPS)/CPU make # CUDA make GGML_CUDA=1 注:以前的版本好像一直编译挺快的,现在最新的版本CUDA上编译有点慢,多等一会 1....
llama-cpp-python 推荐的玩法是自己编译,以下是关于cuda 支持编译的简单说明 参考构建命令 命令 exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.5/bin/nvcc# 此处核心是指定了nvcc 编译器路径,同时安装过cuda-drivers , 还需要配置环境变量 exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
如果仅在 CPU 上运行,可以直接使用 pip install llama-cpp-python 进行安装。 否则,请确保系统已安装 CUDA,可以通过 nvcc --version 检查。 GGUF 以bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF 为例进行演示。你将在模型界面查看到以下信息:可以看到 4-bit 量化有 IQ4_XS,Q4_K_S, IQ4_NL,Q4_K_M 四种,...
llama-cpp-python 推荐的玩法是自己编译,以下是关于cuda 支持编译的简单说明 参考构建命令 命令 export CUDACXX=/usr/local/cuda-12.5/bin/nvcc # 此处核心是指定了nvcc 编译器路径,同时安装过cuda-drivers , 还需要配置环境变量 1. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi 预期输出:显示你的 GPU 信息(例如 RTX 4090)。 第二步:下载并修改 llama.cpp 源码 克隆仓库: git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git cd llama.cpp 编辑cuda.Dockerfile: 打开.devops/cuda.Dockerfile: ...
cd\llama-cpp-python python -m pip install -e . 7. 检查成果: >>> from llama_cpp import Llama >>> llm = Llama(model_path="llama-2-7b-chat.Q8_0.gguf",n_gpu_layers=-1) 结果: ggml_init_cublas: GGML_CUDA_FORCE_MMQ: no