-- Build files have been written to: D:/llama.cpp/build 2.GGUF文件 2.1什么是 GGUF? GGUF(GGML Unified Format)是一种用于存储和加载机器学习模型的文件格式。它由GGML框架开发,专门用于优化推理性能,特别适用于运行在 CPU 和轻量级硬件(如 Mac M1/M2、树莓派、安卓设备等)上的大语言模型(LLM)。 GG...
修改value。修改gguf的模型头部信息（metadata）里的value：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/bl...
llama.cpp项目在模型转换中用到了几个PY 脚本convert.py、convert-hf-to-gguf.py、convert-llama-ggml-to-gguf.py、convert-lora-to-ggml.py、convert-persimmon-to-gguf.py。这里我们需要保证运行的这台电脑上已经安装好python运行环境。 关于python环境的安装这里就不过多介绍了。 在执行convert.py 模型转换...
llama_cpp.llama_free(ctx) 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py...
上面我们已经是说了，GGML是c++库，所以还需要使用Python调用C++的接口，好在这一步很简单，我们将使用llama-cpp-python，这是LLaMA .cpp的Python绑定，它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型，充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化...
GGML与Georgi Gerganov创建的llama.cpp库协同工作。llama.cpp是一个用C/C++编写的高效推理库，用于在CPU上运行Llama模型。最初，GPTQ模型主要在GPU上加载和运行，但llama.cpp现在允许将LLM的某些层卸载到GPU。例如，7b参数模型有35层，这种做法显著加速了推理速度，并允许运行VRAM不足的LLM。如果您喜欢...
完成后,我们需要将权重转换为GGML FP16格式。 MODEL_NAME = MODEL_ID.split('/')[-1] # Convert to fp16 fp16 = f"{MODEL_NAME}/{MODEL_NAME.lower()}.fp16.bin" !python llama.cpp/convert.py {MODEL_NAME} --outtype f16 --outfile {fp16} 最后,我们可以使用一种或几种方法对模型进行量化...
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息 Llama.cpp简介 Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库...
2.GGML格式转换 按照Ollama modelfile ADAPTER 的说明,Ollama 支持 ggml 格式的 LoRA,所以我们需要把微调生成的 LoRA 转换成ggml格式。为此,我们需要使用到 Llama.cpp 的格式转换脚本:“conver-lora-to-ggml.py”。 例如: ./conver-lora-to-ggml.py /output/llama3_cn_01 llama ...
llama.cpp 至今在 GitHub 上已经收获了 3.8 万个 Star,几乎和 LLaMa 模型本身一样多。以至于到了 6 月份,llama.cpp 的作者 Georgi Gerganov 干脆开始创业,宣布创立一家新公司 ggml.ai,旨在用纯 C 语言框架降低大模型运行成本。 很多人看到这里都会发问:这怎么可能?大语言模型不是需要英伟达 H100 之类的GPU...