Llama.cpp的main程序提供了多种使用输入提示与 LLaMA 模型交互的方法: --prompt PROMPT:直接提供提示作为命令行选项。 --file FNAME:提供包含一个或多个提示的文件。 --interactive-first:以交互模式运行程序并立即等待输入。 下面有更多相关内容。 --random-prompt:以随机提示开始。 4、与模型交互 Llama.cpp的mai...
除了完成一般的推理任务,llama.cpp还实现了上下文存储与读取。上下文切换的前提是不能换模型,且仅首次推理接收用户输入的prompt。利用这个特性,可以实现上下文的动态切换。 std::stringpath_session =params.path_prompt_cache; std::vector<llama_token> session_tokens; 至此,有关系统初始化模块的过程已经完成。 (2)...
`cache_prompt`: Re-use KV cache from a previous request if possible. This way the common prefix does not have to be re-processed, only the suffix that differs between the requests. Because (depending on the backend) the logits are **not** guaranteed to be bit-for-bit identical for dif...
大致梳理一下llama.cpp的调用执行流程: 首先,main这个可执行文件的源码对应于llama.cpp/examples/main/main.cpp,在main.cpp中会解析命令行的参数,如所用的模型文件,prompt信息等,之后进行一系列操作后,用一个llama_token_bos()token并调用了一次llama_eval()函数来对模型进行了一次warm up, 之后进入一个while循环...
Llama 2相比上一代，不仅用了更多的训练数据，而且context length直接翻倍，达到了4096。更重要的是，...
prompt/model PROMPT_CACHE_FILE=chat.prompt.bin CHAT_SAVE_DIR=./chat/another ./examples/chat-persistent.sh # Different prompt cache for different prompt/model PROMPT_TEMPLATE=./prompts/chat-with-bob.txt PROMPT_CACHE_FILE=bob.prompt.bin \ CHAT_SAVE_DIR=./chat/bob ./examples/chat-persistent....
将模型放在llama.cpp 仓库的models 文件夹下 运行命令 ./server -t 4 -c 4096 -ngl 50 -m models...
自托管(Self-hosting):使用本地硬件来运行推理,例如使用 llama.cpp 在 Macbook Pro 上运行 Llama 2。优势:自托管最适合有隐私 / 安全需要的情况,或者您拥有足够的 GPU。 云托管:依靠云提供商来部署托管特定模型的实例,例如通过 AWS、Azure、GCP 等云提供商来运行 Llama 2。优势:云托管是最适合自定义模型及其...
高效性能:llama.cpp针对CPU进行了优化,能够在保证精度的同时提供高效的推理性能。 低资源占用:由于采用了量化技术,llama.cpp可以显著减少模型所需的存储空间和计算资源。 易于集成:llama.cpp提供了简洁的API和接口,方便开发者将其集成到自己的项目中。 跨平台支持:llama.cpp可在多种操作系统和CPU架构上运行,具有很好...
enum ggml_type type_k; // data type for K cache [EXPERIMENTAL] enum ggml_type type_v; // data type for V cache [EXPERIMENTAL] // Keep the booleans together and at the end of the struct to avoid misalignment during copy-by-value. // TODO: move at the end of the struct bo...