对于llama-cpp-python,入乡随俗使用 repo_id 变量名,但本质是和之前一致的,filename 可以使用通配符,比如 "*Q4_K_M.gguf"。 # 指定仓库的名称和文件名 repo_id = "bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF" filename = "Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf" #filename = "*Q4_K_M.gguf" ...
执行结果:(llama_cpp_python) zxj@zxj:~/zxj/llama-cpp-python$ pip install --upgrade pip Requirement already satisfied: pip in /home1/zxj/anaconda3/envs/llama_cpp_python/lib/python3.11/site-packages (24.0) # Install with pip pip install -e . 报错: (llama_cpp_python) zxj@zxj:~/zxj/lla...
一个大型项目的代码之间可能出现相互调用的行为,譬如你写了transfer函数,但有另一个人想调用它,那他无需知道你.cpp里的代码,而是直接#include你的transfer函数的头文件就行了。 所以,我们新建一个项目文件夹way2。这个新项目里,应该包含3个文件: Main.cpp AI检测代码解析 //方式2:使用头文件组织项目 # include ...
搭建与openai接口兼容的服务器接口 llama-cpp-python提供一个 Web服务器,旨在作为 OpenAI API 的直接替代品。 代码语言:text AI代码解释 python3 -m llama_cpp.server --model models/7B/ggml-model.bin 你可以在上面的命令运行成功后访问文档 文档是全英的,想要对话接口的话我用python写了个示例 代码语言:text...
ollama 在最新的版本中实现了函数调用,但是处理上还是有一些bug 的,llama-cpp-python web server 是利用了llama.cpp web server 同时进行了一些request 的处理,可以更好的兼容openai 支持了tools 函数调用,以下是基于llama-cpp-python web server 的 一个示例(注意需要模型支持函数调用,比如qwen2 就支持) ...
如果只是用python调用cplex解决一些小问题可以直接使用(但是,它相当于只是安装了一个社区版的cplex求解器,对比较大的模型求解问题是运行不了的,会直接报错)。 方法二:从cplex角度解决问题,要先安装’CPLEX_Studio129(可以在官网申请下载)‘(我安装的是这个版本的教育版[1]),然后按官方网站[2](我的方法)的安装提示...
1.3 安装 llama-cpp (Python 环境) # 也可以手动安装 torch 之后,再安装剩下的依赖pip install -r requirements.txt 1.4 转换 HF 模型为 GGUF 文件 本步骤开始都以Qwen2-7B-Instruct为例 # 示例: 生成 FP-16 模型python convert_hf_to_gguf.py /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ ...
# python build RUN CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUDA=on" pip install llama-cpp-python 这里直接进行了编译,实例化容器可以直接用。 # 构建镜像 sudo docker build -t llm:v1.0 . 这里提供一个脚本用于创建环境。 docker run \ -it \ --rm \ --name quantization \ ...
上面我们已经是说了,GGML是c++库,所以还需要使用Python调用C++的接口,好在这一步很简单,我们将使用llama-cpp-python,这是LLaMA .cpp的Python绑定,它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型,充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化🚀...
pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu Installation Configuration llama.cpp supports a number of hardware acceleration backends to speed up inference as well as backend specific options. See the llama.cpp README for a full list. ...