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
pipinstallllama-cpp-python 1. 2. 3. 4. 下载代码库 gitclonecdllama-cpp-python 1. 2. 配置环境变量 exportPATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 1. 配置详解 在配置文件中,我们可以设置一些参数以提高性能。 # llama_config.yamldevice:"cuda"# 使用GPUbatch_size:32# 每次处理的样本数learning_rate:0.001...
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...
llama_model_load_internal：using CUDA for GPU acceleration llama_model_load_internal：所需内存= 238...
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...
高级API：提供Llama类，实现简单托管接口。可通过指定模型路径等方式使用，返回值参照文档说明。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。搭建服务器：web服务器：llamacpppython提供了一个与OpenAI接口兼容的web服务器作为替代方案。成功运行...
这里我们会从pth开始,一步步给出我们怎么将模型应用到llama.cpp中的。 2.1 pth原始模型处理 首先安装高版本python 3.10 pip install protobuf==3.20.0 pip install transformers#最新版pip installsentencepiece#(0.1.97测试通过)pip install peft#(0.2.0测试通过)pip install git+https://github.com/huggingface/tra...
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...