Llama-cpp-python 环境配置 为了确保后续的 "offload"(卸载到 GPU)功能正常工作,需要进行一些额外的配置。 首先,找到 CUDA 的安装路径(你需要确保已经安装了 CUDA): find /usr/local -name "cuda" -exec readlink -f {} \; 参数解释: -name "cuda":在 /usr/local 目录下搜索名为 "cuda" 的文件或目录...
llm_load_tensors --- 从gguf中读取模型参数,cpu/cuda等区分,分别进行内存分配与模型参数加载,即:cuda直接加载到cuda显存中,由 llama_model 管理参数内存 // 创建模型运行环境 llama_new_context_with_model --- llama.cpp对于cuda不支持pp: pipeline parallelism llama_context * ctx = new llama_context(*mo...
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 //方式2:使用头文件组织项目 # include <iostream> # ...
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:\\Program Files\\IBM\\ILOG\\CPLEX_Studio129\\cplex\\python\\...
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) ...
conda create -n hf2gguf python=3.10conda activate hf2ggufcd llama.cpppip install -r ./requirements/requirements-convert_hf_to_gguf.txt 然后就可以开始转换了,使用方式如下: python convert_hf_to_gguf.py[Hugginface模型文件夹]--outfile[输出文件名]--outtype[量化可选f32,f16,bf16,q8_0,tq1_0...
llama- pcp -python pip install llama-cpp-python 更详细的安装说明,请参阅llama- pcp -python文档:https://github.com/abetlen/llama-cpp-python#installation-from-pypi-recommended。 使用LLM和llama-cpp-python 只要语言模型转换为GGML格式,就可以被llama.cpp加...
我们将使用llama.cpp库和 python 在我们的本地计算机上快速运行模型。这将是初始测试的设置,只有文本界面……但可以 100% 工作。 依赖项 我们只需要安装2个库。 仅使用CPU 创建一个新目录(对我来说是TestLlama3),进入其中,并打开终端窗。 python -m venv venvvenv\s\activate#to activate the virtual environm...
Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3.8为例。 使用说明 下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,再上传到GPU实例中,具体请参考本地数据上传。