现在你已经成功配置了GPU环境并编译了llama_cpp_python库,可以开始使用GPU加速了。 以下是使用GPU加速llama_cpp_python的示例代码: importllama_cpp_python# 创建一个GPU上的Tensortensor=llama_cpp_python.GPUTensor(shape=(3,3),device=device)# 执行Tensor的操作tensor.fill(0.5)tensor.mul(2.0)# 将Tensor复制到...
python3 -m llama_cpp.server --model llama-2-70b-chat.ggmlv3.q5_K_M.bin --n_threads 30 --n_gpu_layers 200 n_threads 是一个CPU也有的参数,代表最多使用多少线程。 n_gpu_layers 是一个GPU部署非常重要的一步,代表大语言模型有多少层在GPU运算,如果你的显存出现 out of memory 那就减小 n...
至此,我们已经完成了在llama_cpp_python中使用GPU加速的过程。你可以根据实际需要进行后续的操作。 总结: 在本文中,我们介绍了在llama_cpp_python中使用GPU加速的步骤。首先,我们导入所需的库;然后,加载模型并设置GPU运行环境;接着,进行数据准备;最后,使用模型进行预测。通过使用GPU加速,我们可以提高程序的运行速度,从...
when updated Llama-cpp-python using CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir --verbose gave this error LLm line where we add n_gpu_layers as a parameter but model working on Llama-cpp-python 0.1.57 without n_gpu_layers parameter. when...
你可以直接在设备的 CPU/GPU/浏览器上运行 Llama 3.2 1B 和 3B，使用多个开源库，如下所示。Llama.cpp & Llama-cpp-python Llama.cpp是进行跨平台设备上机器学习推理的首选框架。我们为 1B 和 3B 模型提供了 4-bit 和 8-bit 的量化权重。我们希望社区能够采用这些模型，并创建其他量化和微调。你可以在...
Georgi Gerganov(https://github.com/ggerganov)是著名开源项目llama.cpp(https://github.com/ggerganov/llama.cpp)的创始人,它最大的优势是可以在CPU上快速地进行推理而不需要 GPU。 创建llama.cpp后作者将该项目中模型量化的部分提取出来做成了一个用于机器学习张量库:GGML(https://github.com/ggerganov/gg...
# 使用AMDGPU来推理模型 docker pull ollama/ollama:rocm 不过,我个人还是建议,我们始终使用具体的版本的镜像,来确保我们的运行环境是明确的,运行环境可维护性,使用类似下面的方式下载镜像。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #CPU或 NvidiaGPU运行 ...
大部分人都是没有本地GPU算力的,我们选择在云服务器上部署使用。我这里用的是揽睿星舟平台的GPU服务器(便宜好用,3090只要1.9/小时,且已在平台上预设了模型文件,无需再次下载) 新用户还送2小时的3090算力,记得码写4104 3.1新建空间 登录:https://www.lanrui-ai.com/console/workspace ...
pip install llama-cpp-python[server]python -m llama_cpp.server --model models/llama-2-7b.Q4_0.ggufpython -m llama_cpp.server --model models/llama-2-7b.Q4_0.gguf --n_gpu_layers 1 访问http://localhost:8000/docs 可以看到 api 的文档,与 openai 兼容。 ollama 官网ollama.ai/ github ...