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" ...
执行结果:(llama_cpp_python) zxj@zxj:~/zxj/llama-cpp-python$ pip install --upgrade pip Requirement already satisfied: pip in /home1/zxj/anaconda3/envs/llama_cpp_python/lib/python3.11/site-packages (24.0) # Install with pip pip install -e . 报错: (llama_cpp_python) zxj@zxj:~/zxj/lla...
为了帮助开发者快速上手新版的llama.cpp并实现LLAMA的本地部署,本篇文章将为您提供全面的指导,从环境准备到排错指南,确保您能够顺利完成部署。 环境准备 在开始之前,我们需要进行前置依赖的安装以及硬件资源的评估。 前置依赖安装 确保您的系统中安装了以下软件依赖: C++编译器(如GCC或Clang) CMake(版本>=3.10) Py...
搭建与openai接口兼容的服务器接口 llama-cpp-python提供一个 Web服务器,旨在作为 OpenAI API 的直接替代品。 代码语言:text AI代码解释 python3 -m llama_cpp.server --model models/7B/ggml-model.bin 你可以在上面的命令运行成功后访问文档 文档是全英的,想要对话接口的话我用python写了个示例 代码语言:text...
官网提示和我遇到的实际情况不符,所特意在此作纪录(详情参考下文的方法二)。安装版本python3.7,cplex1290。 方法一: 正确的安装方法,非常简单: pip install cplex 1. pip成功后直接运行,没有问题了。 但是出现一个问题:运行比较大的lp模型时,会报错!因为这样安装的只是一个社区版。
llama-cpp-python 安装报错可能涉及多种原因,包括缺少编译工具、依赖项不匹配、环境配置问题等。 在Windows系统上安装 llama-cpp-python 时遇到报错,通常是因为缺少必要的编译环境或依赖项。以下是一些可能的解决方案: 安装Microsoft Visual C++ Build Tools: llama-cpp-python 依赖C++编译环境。在Windows系统中,需要安装...
ok, in privateGPT dir you can do: pip uninstall -y llama-cpp-python CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir once that is done, modify privateGPT.py by adding: model_n_gpu_layers = os.envir...
llama_cpp_python-0.2.44-cp311-cp311-macosx_10_9_x86_64.whl 2.56 MB2024-02-16T04:27:20Z llama_cpp_python-0.2.44-cp311-cp311-manylinux_2_17_i686.whl 2.59 MB2024-02-16T04:27:20Z llama_cpp_python-0.2.44-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.whl ...
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...
WORKDIR /llama.cpp/build RUN cmake .. -DLLAMA_CUDA=ON RUN cmake --build . --config Release # python build RUN CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUDA=on" pip install llama-cpp-python 这里直接进行了编译,实例化容器可以直接用。 # 构建镜像 sudo docker build -t llm:v1.0 . ...