在当前版本(截至2024年11月10日)这些指令分别被重命名为llama-quantize、llama-cli、llama-server。 ln -s your/path/to/llama.cpp/build/bin/llama-quantize llama-quantize ln -s your/path/to/llama.cpp/build/bin/llama-server llama-server ln
参考: Reddit - Dive into anything步骤:编译,以下步骤在带有GPU服务器上执行 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp make LLAMA_CUBLAS=1查看server 命令 # ./server -h usage: …
llama.cpp 也提供了模型转换脚本,可将 hugginface 格式的模型转为 gguf,这个也挺方便的,对于没有官方发布 gguf 的模型就可以转换了。 要运行这个脚本,得先准备环境: conda create -n hf2gguf python=3.10conda activate hf2ggufcd llama.cpppip install -r ./requirements/requirements-convert_hf_to_gguf.tx...
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
# LLaMA.cpp HTTP 服务器端 注:LLaMA.cpp 是一个特定项目名称。  [LLaMA.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/server/README.md) HTTP 服务器是一个轻量级且快速的基于 C/C++ 的 HTTP 服务器,采用了 httplib...
以前说过基于结构化数据配置进行函数调用的,以下是直接使用llama-cpp-agent 自带的StructuredOutputAgent 环境准备 需要安装llama-cpp-agent 以及启动一个llama-server 安装 pipinstallllama-cpp-agent 服务启动 Linux 环境自己编译的llama-server llama-server-mrubra-mistral-7b-instruct-v0.3.Q4_K_M.gguf--host0.0....
llama-cpp-python 包含web server CMAKE_ARGS="-DLLAVA_BUILD=OFF" pip install llama-cpp-python[server] 1. 启动服务 下载qwen2:7b的gguf 格式模型 可以直接通过huggingface_hub 工具下载gguf 格式的模型 huggingface-cli download Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF qwen2-7b-instruct-q4_0.gguf --local-dir...
2) 服务部署功能server 这一部分由build_cuda/bin/llama-server控制,执行如下命令 cd /home/xintk/workspace/llama.cpp/build_cuda/bin ./llama-server \ -m /home/xintk/workspace/model/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf \ --host "127.0.0.1" \ --port 8080...
llama-server -m rubra-mistral-7b-instruct-v0.3.Q4_K_M.gguf --host 0.0.0.0 1. llama-cpp-agent 代码调用 demo.py from llama_cpp import Llama from llama_cpp_agent import LlamaCppAgent from llama_cpp_agent.providers import LlamaCppServerProvider ...
在RTX AI PC上开始使用llama.cpp 相关资源: https://github.com/NVIDIA/RTX-AI-Toolkit/blob/main/llm-deployment/llama.cpp_deployment.md https://huggingface.co/bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF https://github.com/ggerganov/llama.cpp...