我们选用 cuBLAS 加速后端代理。直接按照下面命令安装 export LLAMA_CUBLAS=1 CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python 不出意外的话就安装好了,但是你会出现很多意外,请你努力在一堆红色的报错中找出关键出错点,然后搜索,在最后我给出了几个我遇到的。
git clone --recursive -j8 https://github.com/abetlen/llama-cpp-python.git 4. Open up a command Prompt and set the following environment variables. set FORCE_CMAKE=1 set CMAKE_ARGS=-DLLAMA_CUBLAS=ON 5. 复制文件从Cuda到VS:** C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\ex...
使用带编译的命令安装llama库 # 首选 GGML_CUDA 后续LLAMA_CUBLAS将删除 CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir 如果仅使用pip install llama-cpp-pyth...
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...
eGPU的安装 eGPU性能损耗 环境配置 virtual environment CUDA 安装 Mac OS 10.13.6 Pytorch-GPU 安装 一、硬件配置 1、电脑以及eGPU情况 本人的电脑是支持雷电2的MacBook Pro,雷电2传输速率为16Gbit/s。eGPU选择的是技嘉GAMING BOX GTX1070 8GB版本,其为雷电3的接口,所以还需购买雷电3转雷电2转接线,以及雷电2线...
pip install llama-cpp-python --only-binary :all: 启用CUDA支持(可选): 如果需要GPU加速(需NVIDIA显卡及CUDA环境),可以使用以下命令安装: bash CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" pip install llama-cpp-python 使用Conda环境: 通过Conda安装预编译包(需配置Conda-forge通道): bash conda install -c co...
在使用GPU加速llama_cpp_python之前,你需要配置Python环境以使用GPU。 请按照以下步骤配置GPU环境: 安装llama_cpp_python库以及其依赖项。可以使用pip命令执行以下代码进行安装: pipinstallllama_cpp_python 1. 在Python代码中导入llama_cpp_python库: importllama_cpp_python ...
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 exportCUDACXX=/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 exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
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...