对于llama-cpp-python,入乡随俗使用 repo_id 变量名,但本质是和之前一致的,filename 可以使用通配符,比如 "*Q4_K_M.gguf"。 # 指定仓库的名称和文件名 repo_id = "bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF" filename = "Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf" #filename = "*Q4_K_M.gguf" ...
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>...
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。你可以在这里找到所有量化的 Llama 3.2 模型。Llama.cpphttps://github.com/ggerganov/llama.cpp所有量化的...
通过llama-cpp-python web server 实现函数调用 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...
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
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位整数量化的益处🚀...
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...
GGUF是由llama.cpp的创建者Georgi Gerganov开发的大型语言模型文件格式。GGUF 是一种用于在 CPU 和 GPU 上有效且高效地存储、共享和加载大型语言模型的格式。GGUF 使用量化技术将模型从原始的 16 位浮点压缩为 4 位或 8 位整数格式。 此量化模型的权重可以以这种 GGUF 格式存储这使得 70 亿参数模型在具有 ...
llama-cpp-python 推荐的玩法是自己编译,以下是关于cuda 支持编译的简单说明 参考构建命令 命令 export CUDACXX=/usr/local/cuda-12.5/bin/nvcc # 此处核心是指定了nvcc 编译器路径,同时安装过cuda-drivers , 还需要配置环境变量 1. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...