如果仅在 CPU 上运行,可以直接使用 pip install llama-cpp-python 进行安装。 否则,请确保系统已安装 CUDA,可以通过 nvcc --version 检查。 GGUF 以bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF 为例进行演示。你将在模型界面查看到以下信息:可以看到 4-bit 量化有 IQ4_XS,Q4_K_S, IQ4_NL,Q4_K_M 四种,...
llama-cpp-pythonm, 它是llama.cpp 库的简单 Python 绑定。该软件包提供以下功能: 通过ctypes 接口提供 C API 的低级访问 用于文本补全的高级 Python API 类似OpenAI 的 API 兼容LangChain 兼容LlamaIndex OpenAI 兼容的 Web 服务器 本地Copilot 替代方案 支持函数调用 支持视觉 API 支持多模态 https://git...
python setup.py install --home yourPythonPackageshome/cplex python setup.py install 1. 2. 提示错误为: (base) C:\Program Files\IBM\ILOG\CPLEX_Studio129\python>python setup.py install ['C:\\Program Files\\IBM\\ILOG\\CPLEX_Studio129\\cplex\\python\\3.7\\x64_win64\\cplex'] ['C:\\Pr...
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) 安装依赖...
python通过llama_cpp运行guff模型,由于课题需要,最近在利用《C++Primer》这本书补习C++知识。当前我遇到了这样一个问题:该如何正确的编译一个别人写的C++项目(即Lammps里所谓的"UserPackage")。其实这属于一类问题,我们可以自然而然地将其表述为:一个中(甚至大)型
这就是Python绑定发挥作用的地方。绑定是指在我们的Python和C++之间创建桥梁或接口的过程。我们将使用llama-cpp-python,这是llama.cpp的Python绑定,它作为LLaMA模型在纯C/C++中的推理。llama.cpp的主要目标是使用4位整数量化运行LLaMA模型。这种集成使我们能够有效地利用LLaMA模型,充分发挥C/C++实现的优势和4位整数量化...
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🚀...
vLLM：安装过程相对复杂，需要配置Python环境和相关依赖库。但一旦部署完成，其高效的推理性能将为用户带来显著的提升。LightLLM：安装过程相对简单，提供了详细的安装和配置指南。用户可以根据自己的需求选择适合的模型格式进行部署。llama.cpp：需要配置C++开发环境，对技术基础有一定要求。但一旦配置完成，其高性能的推理...
低级API通过ctypes绑定llama.cpp库，完整API定义在llama_cpp/llama_cpp.py中，直接映射llama.h中的C API。搭建与OpenAI接口兼容的服务器，llama-cpp-python提供了一个web服务器作为替代方案。成功运行命令后，可访问文档页面。文档页面为英文，针对需要对话接口的用户，本文提供Python示例。欲自建接口，需...