这是因为目前PyTorch 2.0的稳定版还是基于CUDA 11.8的,而在实际各种部署中笔者发现按照PyTorch 2.0稳定版来锚定CUDA版本能够避免很多麻烦。当然了,对于llama.cpp本身来说这并不重要,因此读者可以随意选择适合的CUDA版本。 $ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-key...
sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run 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) # 手动下载也可以 git clone https:///ggerganov/llama.cpp cd llama....
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"GGML_CCACHE"的选中。 选中cmake所列出来的"GGML_CUDA"、"GGML_CUDA_FO...
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++...
自首次发布以来,Llama.cpp 已得到扩展,不仅支持各种模型、量化等,还支持多个后端,包括支持 NVIDIA CUDA 的 GPU。在撰写本文之时,Llama.cpp 在所有 GitHub 库中排名第 123 位,在所有 C++ GitHub 库中排名第 11 位。 在NVIDIA GPU 上使用 Llama.cpp 执行 AI 推理已经带来了显著的优势,因为它们能够以极高的性...
一、编译lllama.cpp 拉取llama.cpp库 cd llama.cpp make LLAMA_CUBLAS=1 LLAMA_CUDA_NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc bug:编译问题 使用make,nvcc为cuda安装位置 make LLAMA_CUBLAS=1 LLAMA_CUDA_NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc 报错信息: nvcc fatal : Value 'native' is not defined for option 'gpu...
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 /...
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...
$ cd /usr/local/cuda/samples $ sudo make -C 1_Utilities/deviceQuery $ ./bin/x86_64/darwin/release/deviceQuery 1. 2. 3. 如果安装成功会有GPU信息出现,如下图 在~/.bash_profile文件下添加以下新的环境变量(不可省略) export CUDA_HOME=/usr/local/cuda ...
[W CUDAFunctions.cpp:108] Warning: CUDA initialization: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11070). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch...