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,...
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \ -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-quantize llama-cli llama-gguf-split cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp 「编译NPU版本」 编译华为昇腾N...
可能的问题 比如cuda 编译的DCUDA_DOCKER_ARCH变量 核心就是配置 Makefile:950:***IERROR:ForCUDAversions<11.7atargetCUDAarchitecturemustbeexplicitlyprovidedviaenvironmentvariableCUDA_DOCKER_ARCH,e.g.byrunning"export CUDA_DOCKER_ARCH=compute_XX"onUnix-likesystems,whereXXistheminimumcomputecapabilitythatthecode...
python3tools/fill_template.py-illama_ifb/tensorrt_llm/config.pbtxttriton_backend:tensorrtllm,triton_max_batch_size:64,decoupled_mode:False,max_beam_width:1,engine_dir:${ENGINE_PATH},max_tokens_in_paged_kv_cache:2560,max_attention_window_size:2560,kv_cache_free_gpu_mem_fraction:0.5,excl...
# 手动下载也可以gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp# 没安装 make,通过 brew/apt 安装一下(cmake 也可以,但是没有 make 命令更简洁)# Metal(MPS)/CPUmake# CUDAmake GGML_CUDA=1 注:以前的版本好像一直编译挺快的,现在最新的版本CUDA上编译有点慢,多等一会 ...
llama-cpp-python 推荐的玩法是自己编译,以下是关于cuda 支持编译的简单说明 参考构建命令 命令 export CUDACXX=/usr/local/cuda-12.5/bin/nvcc # 此处核心是指定了nvcc 编译器路径,同时安装过cuda-drivers , 还需要配置环境变量 1. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
# CUDA make GGML_CUDA=1 注:以前的版本好像一直编译挺快的,现在最新的版本CUDA上编译有点慢,多等一会 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 1.3 安装 llama-cpp (Python 环境) # 也可以手动安装 torch 之后,再安装剩下的依赖 ...
docker image: afpro/cuda-llama-cpp-python requirement llama model at '/model.gguf' at least 20G VRAM and RAM api /v1 as openai protocol base url GET /health return 200, needed by hugging face endpoint details Route(path='/openapi.json', name='openapi', methods=['GET', 'HEAD']) ...
一、编译lllama.cpp 拉取llama.cpp库 cd llama.cpp make LLAMA_CUBLAS=1 LLAMA_CUDA_NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc bug:编译问题 使用make,nvcc为cuda安装位置 make LLAMA_CUBLAS=1 LLAMA_CUDA_NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc 报错信息: nvcc fatal : Value 'native' is not defined for option 'gpu...
NVIDIA已与llama.cpp社区合作,改进和优化其在RTXGPU上的性能。一些关键贡献包括在llama.cpp中实现CUDA Graph,以减少内核执行时间之间的开销和间隙,从而生成标记,以及减少准备ggml图时的CPU开销。这些优化使得NVIDIA GeForce RTX GPU上的吞吐量性能得到提高。例如,在llama.cpp上使用Llama 3 8B模型时,用户可以在NVIDIA ...