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.ggu
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.cpp:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 所有量化的 Llama 3.2 模型:https://hf...
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...
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
编程语言: LLaMA.cpp是用C/C++编写的,C/C++是一种高性能编程语言。GPT 4 是用 Python 编写的,Python 是一种更通用的编程语言。这意味着 LLaMA.cpp 可能能够比 GPT 4 运行得更快,尤其是在高性能计算平台上。 开源: LLaMA.cpp 是开源的,而 GPT 4 是闭源的。这意味着任何人都可以使用和修改 LLaMA.cpp 代...
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...
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) ...
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🚀...