CPU build convert run quantize FAQ GPU build run benchmark quantize batch_size 前言 llama.cpp(github.com/ggerganov/ll)是一个非常强大的工具,它为LLaMA模型的推理提供了高效的C++实现。本文将通过亲手实践,分享自己在使用llama.cpp过程中的经验,并展示一些基准测
1.2 安装 llama.cpp (C/C++环境) # 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...
这些工具支持基于cpu的llm高性能执行。 Llama.cpp几乎每天都在更新。推理的速度越来越快,社区定期增加对新模型的支持。在Llama.cpp有一个“convert.py”可以帮你将自己的Pytorch模型转换为ggml格式。 llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮...
1.2 安装 llama.cpp (C/C++环境) # 手动下载也可以gitclonehttps://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# CUDAmake 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...
Llama.cpp几乎每天都在更新。推理的速度越来越快,社区定期增加对新模型的支持。在Llama.cpp有一个“convert.py”可以帮你将自己的Pytorch模型转换为ggml格式。 llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮的解决方案。如果您有兴趣将llm合并到您的应用程序中,我建议深入的研究一下这个包。
要优化Llama.cpp代码以在CPU上实现快速运行,我们需要关注以下几个方面: 循环优化:循环是代码中执行时间最长的部分之一。为了减少循环的执行时间,我们可以考虑使用循环展开(Loop Unrolling)技术,将循环体中的代码重复多次,减少循环次数。此外,我们还可以使用循环合并(Loop Fusion)技术,将多个循环合并为一个循环,减少循环...
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. 2. 3.
本文介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点而努力,比如HuggingFace开发出支持4位和8位的模型加载。但它们也...
当部署 llama-2-7b-4bit 模型时,尽管使用 NPU 可以生成每秒 10.4 个 token,但 CPU 在 T-MAC 的助力下,仅使用两核便能达到每秒 12.6 个 token,最高甚至可以飙升至每秒 22 个 token。 这些都远超人类的平均阅读速度,相比于原始的llama.cpp框架提升了 4 至 5 倍。
当部署llama-2-7b-4bit模型时,尽管使用NPU可以生成每秒10.4个token,但CPU在T-MAC的助力下,仅使用两核便能达到每秒12.6个token,最高甚至可以飙升至每秒22个token。 这些都远超人类的平均阅读速度,相比于原始的llama.cpp框架提升了4至5倍。 即使在较低端的设备如Raspberry Pi 5上,T-MAC针对3B BitNet-b1.58也能...