docker build -t llama_cpp_cuda_simple . 启动服务 docker run --gpus=all --cap-add SYS_RESOURCE -e USE_MLOCK=0 -e model=/models/downloaded/MaziyarPanahi--Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/Mistral-7B-Instruct-v0.3.Q4_K_M
RUN CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" pip install llama-cpp-python # Run the server CMD python3 -m llama_cpp.server 因为我本地安装的CUDA版本为12.2,所以将base镜像改为nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 docker build -t llama_cpp_cuda_simple . 启动服务 docker run --gpus=all --cap-add SYS...
# 需要设置 --gpus all 否则进去容器后没法用上gpu进行推理 docker run -it --gpus all infer_llama_cpp:latest bash 2、安装依赖 apt-get update apt-get install -y build-essential cmake ninja-build apt-get install -y libstdc++6 libgcc1 apt-get install -y g++-10 pip install cmake ninja exp...
docker run-d--gpus=all-v ollama:/root/.ollama-p11434:11434--name ollama ollama/ollama #AMD显卡运行 docker run-d--device/dev/kfd--device/dev/dri-v ollama:/root/.ollama-p11434:11434--name ollama ollama/ollama:rocm 使用llama.cpp 转换模型程序 Ollama 的模型仓库[6]默认提供了几十种...
Run llama.cpp in a GPU accelerated Docker container - llama-cpp-docker/Dockerfile-cpu at main · keli/llama-cpp-docker
docker-compose.gpu.yml docker-compose.yml docker-entrypoint.sh README License Llama.cpp in Docker Runllama.cppin a GPU accelerated Docker container. Minimum requirements By default, the service requires a CUDA capable GPU with at least 8GB+ of VRAM. If you don't have an Nvidia GPU with CUD...
利用docker一键部署LLaMa2到自己的Linux服务器支持视觉识别支持图文作答支持中文,有无GPU都行、可以指定GPU数量、支持界面对话和API调用,离线本地化部署包含模型权重合并。两种方式实现支持界面对话和API调用,一是通过搭建text-generation-webui。二是通过llamma.cpp转换模型为转换为 GGUF 格式,使用 quantize 量化模型,使...
docker run -d --gpus=all -v `pwd`:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama-llama3 ollama/ollama:0.3.0不过,最近 llama.cpp 有更新,更新后的模型 ollama 是无法启动的,我们需要从源码重新构建 Ollama 镜像。当然,为了更简单的解决问题,我已经将构建好的镜像上传到了 DockerHub,我们可以使用...
编译你的C++程序,并链接llama.cpp库。然后运行程序,观察输出结果。 四、模型部署 4.1 容器化部署 将你的C++应用及其依赖项打包成Docker容器,可以方便地在不同环境中部署和运行。 4.2 边缘设备部署 对于资源受限的边缘设备,可以进一步优化编译选项,使用交叉编译工具链,确保应用能在目标设备上流畅运行。 五、总结 通过...