# 需要设置 --gpus all 否则进去容器后没法用上gpu进行推理 docker run -it --gpus all infer_llama_cpp:latest bash 2、安装依赖 apt-get update apt-get install -y build-essential cmake ninja-build apt-get install -y libstdc++6 libgcc1 ap
CMD python3 -m llama_cpp.server 因为我本地安装的CUDA版本为12.2,所以将base镜像改为nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 docker build -t llama_cpp_cuda_simple . 启动服务 docker run --gpus=all --cap-add SYS_RESOURCE -eUSE_MLOCK=0-emodel=/models/downloaded/MaziyarPanahi--Mistral-7B-Instruct-...
因为我本地安装的CUDA版本为12.2,所以将base镜像改为nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 docker build -t llama_cpp_cuda_simple . 启动服务 docker run --gpus=all --cap-add SYS_RESOURCE -e USE_MLOCK=0 -e model=/models/downloaded/MaziyarPanahi--Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/Mistral-7B-Instruct...
docker run-d--gpus=all-v ollama:/root/.ollama-p11434:11434--name ollama ollama/ollama #AMD显卡运行 docker run-d--device/dev/kfd--device/dev/dri-v ollama:/root/.ollama-p11434:11434--name ollama ollama/ollama:rocm 使用llama.cpp 转换模型程序 Ollama 的模型仓库[6]默认提供了几十种...
五、Docker镜像 六、低级API 七、发展 八、常见问题解答 是否有预构建的二进制/二进制轮子可用? 这与llama. cpp`llama.cpp`相比如何? 许可证 一、关于 llama-cpp-python Python bindings for llama.cpp github : https://github.com/abetlen/llama-cpp-python ...
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 . ...
不过,最近 llama.cpp 有更新,更新后的模型 ollama 是无法启动的,我们需要从源码重新构建 Ollama 镜像。当然,为了更简单的解决问题,我已经将构建好的镜像上传到了 DockerHub,我们可以使用下面的命令,来下载这个 CPU 和 N 卡通用的镜像(AMD Rocm镜像比较大,如果有需要,我再上传吧)。
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 . 这里提供一个脚本用于创建环境。 docker run \ -it \ --rm \ --name quantization \ ...
llama.cpp主要支持其自定义的二进制格式,以便更高效地进行加载和推理。你可以使用llama2cpp工具将PyTorch的.pth文件转换为llama.cpp所需的格式。例如: python llama2cpp.py --model llama-7b-hf.pth --output llama-7b.bin 二、模型量化 为了减小模型大小并提升推理速度,llama.cpp支持对模型进行量化。量化是将模...