打开anaconda的power shell,cd到源码文件夹,执行pip install requrment 编译: 打开cmake(官方不建议用GUI编译,我图省事,用GUI编译了貌似也没啥事),定位源码文件夹,新建条目"MAKE_CUDA_ARCHITECTURES",设定为字符串,输入"89"(4090对应的算例值,其他显卡自行查阅),新建条目"LLAMA_TOOLCALL",设定为bool,选中。 取消...
注:Cuda用于N卡加速模型计算,langchain+llama2支持只用cpu加速,如不用gpu加速可不安装。 下载Cuda完成安装,下载链接CUDA Toolkit 12.3 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer 注:后续安装python包llama-cpp-python时可能会遇到No Cuda toolset found问题,需要将Cuda安装包当作压缩包打开,在cuda_12.3.2_546.12_windows...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\lib 安装git 安装unsloth 解压unsloth整合包 安装llama.cpp 将llama.cpp克隆到unsloth目录下 在unsloth目录中打开cmd,输入 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git 编译:进入llama.cpp目录,新建文件夹build 在build目录打开cmd,运行 cm...
CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2 CUDA_PATH_V12_2=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2 DRIVERDATA=C:\Windows\System32\Drivers\DriverData FORCE_CMAKE=1 HOMEDRIVE=C: And others below. After running this command: pip install llama-cpp-pytho...
在windows打开Ubuntu22.04.2 LTS窗口 安装Miniconda wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 安装cuda12.1,Installation Instructions: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu....
平台: Mac, Linux, Windows (Beta) Ollama 是一个免费的开源应用程序,它支持在您自己的机器上运行各种大型语言模型,包括 Llama 3,即使它不是最强大的。利用开源库 llama.cpp 的增强功能,Ollama 允许您在本地运行 LLM,而无需大量硬件。此外,它还具有一种包管理器,只需一个命令即可快速有效地下载和部署 LLM。
cmake : enable building llama.cpp using system libggml (#12321) Mar 17, 2025 CMakePresets.json Changes to CMakePresets.json to add ninja clang target on windows (#1… Dec 10, 2024 CODEOWNERS GGUF: C++ refactor, backend support, misc fixes (#11030) ...
单卡推理 ./llama-cli -m /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf -cnv -p "You are a helpful assistant" -ngl 9999 # CUDA: 多卡推理(以双卡为例),-ts等参数含义详见 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/server/README.md ./llama-cli -m /...
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 这里需要注意torch 安装是需要带cuda 版本的,否则是不能带GPU加速的 建议在上面执行后在执行依赖安装依赖包命令 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download...
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 ...