你可以直接在设备的 CPU/GPU/浏览器上运行 Llama 3.2 1B 和 3B，使用多个开源库，如下所示。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...
pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/<cuda-version> Where <cuda-version> is one of the following: cu121: CUDA 12.1 cu122: CUDA 12.2 cu123: CUDA 12.3 cu124: CUDA 12.4 For example, to install the CUDA 12.1 wheel: pip insta...
你可以直接在设备的 CPU/GPU/浏览器上运行 Llama 3.2 1B 和 3B,使用多个开源库,如下所示。 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...
因此,我研究了如何从此 README 中创建 imatrix,并下载了 wiki 原始数据集,并尝试使用这个 bash 命令来创建 imatrix(如果你有 8 小时或比我更强大的计算机,请尝试一下): # see for documentation: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/imatrix/README.md ./imatrix -m <some_fp...
Navigate to http://localhost:8000/docs to see the OpenAPI documentation. Docker image A Docker image is available on GHCR. To run the server: docker run --rm -it -p 8000:8000 -v /path/to/models:/models -e MODEL=/models/ggml-model-name.bin ghcr.io/abetlen/llama-cpp-python:latest...
Llama-cpp-python: the Python binding for llama.cpp Create a virtual environment It is recommended that a virtual environment be created to avoid any trouble related to the installation process, and conda can be a good candidate for the environment creation. All the commands in this section are...
Documentation Try It Without Installing npx -y node-llama-cpp chat Installation npm install node-llama-cpp This package comes with pre-built binariesfor macOS, Linux and Windows. If binaries are not available for your platform, it'll fallback to download a release ofllama.cppand build it from...
Llama 2 系列模型参数规模如下：Code Llama 是一个以代码为中心的 LLM，建立在 Llama 2 的基础上，也有各种参数规模和微调变体：部署 LLM LLM 可以通过多种方式部署和访问，包括：自托管（Self-hosting）：使用本地硬件来运行推理，例如使用 llama.cpp 在 Macbook Pro 上运行 Llama 2。优势：自托管最适合有隐私...
llama.cpp web server is a lightweight OpenAI API compatible HTTP server that can be used to serve local models and easily connect them to existing clients.Bindings:Python: abetlen/llama-cpp-python Go: go-skynet/go-llama.cpp Node.js: withcatai/node-llama-cpp JS/TS (llama.cpp server ...
自托管(Self-hosting):使用本地硬件来运行推理,例如使用 llama.cpp 在 Macbook Pro 上运行 Llama 2。优势:自托管最适合有隐私 / 安全需要的情况,或者您拥有足够的 GPU。 云托管:依靠云提供商来部署托管特定模型的实例,例如通过 AWS、Azure、GCP 等云提供商来运行 Llama 2。优势:云托管是最适合自定义模型及其...