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,...
根据评论区大佬提示,llama-cpp-python似乎不支持后缀是.bin的模型,需要用llama.cpp重新量化模型,生成.gguf后缀的模型就可以了。 2023年11月10号更新 有人提醒llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型,需要自己转python3 convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py --input <path-to-ggml> --output <path-to-gguf>...
第二步,按照官网的使用脚本 setup.py,进行下一步,结果安装都失败: 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_S...
首先,我将为你展示一张流程图,然后逐步解释每个步骤并提供相应的代码示例。 流程图: 开始导入所需库加载模型设置GPU运行环境数据准备模型预测结束 步骤解释: 导入所需库 首先,我们需要导入相关的库,包括llama_cpp_python、torch和numpy。这些库将帮助我们实现GPU加速。 AI检测代码解析 importllama_cpp_pythonimporttorch...
llama-cpp-python 包含web server CMAKE_ARGS="-DLLAVA_BUILD=OFF"pipinstallllama-cpp-python[server] 启动服务 下载qwen2:7b的gguf 格式模型 可以直接通过huggingface_hub 工具下载gguf 格式的模型 huggingface-cli download Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF qwen2-7b-instruct-q4_0.gguf --local-dir . ...
1、下载llama.cpp 我们回到root目录下,再执行下载命令 cd ~ git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git 下载完成: 2、安装Python依赖 由于在llama.cpp项目中需要使用python脚本进行模型转换,我们需要提前配置好。这里我们再创建一个新的conda环境安装llama需要的依赖库(!!当然如果你觉得麻烦可以先往下...
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，需遵循法律法规，在个人服务器上启动相关服务，反向代理http://localhost:8000地址，如代理到https://example.com...
-w /llama.cpp/ \ llm:v1.4 运行脚本后可以直接进入环境。 1.2 量化 量化分为两步: 将原始的模型转换为gguf模型 python3 convert-hf-to-gguf.py [model_path] --outfile [gguf_file].gguf # example Qwen1.5-7b-chat # 注意这里使用的是挂载在的哦参考而中的transformers的默认cache地址 ...
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...