gitclonecdllama-cpp-python 1. 2. 配置环境变量 exportPATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 1. </details> 配置详解 在配置文件中,我们可以设置一些参数以提高性能。 # llama_config.yamldevice:"cuda"# 使用GPUbatch_size:32# 每次处理的样本数learning_rate:0.00
GPU部署llama-cpp-python(llama.cpp通用) 学习爱我 计算机技术与软件专业技术资格证持证人 7 人赞同了该文章 通用流程 我们的安装平台是Ubuntu20.04,Python 3.8.10,cuda 11.6。 首先确保自己是否已经安装了cuda,输入 nvcc -V 有类似下面的输出即可 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c...
安装CUDA,选择安装所有。 运行以下指令查看CUDA是否安装成功。 $ cd /usr/local/cuda/samples $ sudo make -C 1_Utilities/deviceQuery $ ./bin/x86_64/darwin/release/deviceQuery 1. 2. 3. 如果安装成功会有GPU信息出现,如下图 在~/.bash_profile文件下添加以下新的环境变量(不可省略) export CUDA_HOME=...
Llama-cpp-python 环境配置 为了确保后续的 "offload"(卸载到 GPU)功能正常工作,需要进行一些额外的配置。 首先,找到 CUDA 的安装路径(你需要确保已经安装了 CUDA): find /usr/local -name "cuda" -exec readlink -f {} \; 参数解释: -name "cuda":在 /usr/local 目录下搜索名为 "cuda" 的文件或目录...
1. llama.cpp环境安装 克隆仓库并进入该目录: gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp 构建GPU执行环境,确保安装CUDA工具包,适用于有GPU的操作系统 如果CUDA设置正确,那么执行nvidia-smi、nvcc --version没有错误提示,则表示一切设置正确。
//example.com。此时，对话地址将为https://example.com/v1/chat/completions，实现对openai库的自主控制。其他资源：GPU部署：有关GPU部署的详细指南，可参考知乎上的相关文章。按照以上步骤，即可快速上手llamacpppython的使用。在操作过程中，务必仔细阅读官方文档，以确保正确配置和使用。
Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3.8为例。 使用说明 下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,再上传到GP...
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pip install -r requirements.txt 1.4 转换 HF 模型为 GGUF 文件 本步骤开始都以Qwen2-7B-Instruct为例 # 示例: 生成 FP-16 模型python convert_hf_to_gguf.py /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ ...
在llama.cpp中,目前社区主要提供两种 GPU 后端: CUDA 后端 基于NVIDIA GPU 的 CUDA 编程模型,用于执行矩阵乘法与向量运算。 利用cuBLAS/cuDNN 或自定义 CUDA kernel,实现 GGML 张量在显存中的运算。 需要安装 NVIDIA 驱动、CUDA Toolkit,以及编译时启用-DGGML_CUDA=on。