当然,目前这个模型里的知识都来自阿里通义千问,如果你希望它更贴近自己的上下文,就可以考虑对现有模型进行微调或者使用 LangChain 这类框架接入本地知识库,因为 llama.cpp 里同样提供了 Embeddings 等功能的 API ,并且它与 OpenAI 的 API 完全兼容,这意味着它完全可以利用 OpenAI 周边的生态。显然,这是下一个阶段...
注意:OPENAI_API_HOST 需要替换本地运行的python web server 的IP 和 端口 界面效果图 总结 llamma.cpp 是一个强大的工具,可在普通消费级硬件上运行经过量化的开源语言模型!!
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。 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 python 写了个示例 imp...
pipinstallllama-cpp-python Mac M1 上构建的时候需要加上特殊的参数 CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on -DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES=arm64"FORCE_CMAKE=1pipinstall-Ullama-cpp-python--no-cache-dir--force-reinstall 启动Api 模式 pipinstallllama-cpp-python[server] python-mllama_cpp.server--modelmodels/llam...
ollama 在最新的版本中实现了函数调用,但是处理上还是有一些bug 的,llama-cpp-python web server 是利用了llama.cpp web server 同时进行了一些request 的处理,可以更好的兼容openai 支持了tools 函数调用,以下是基于llama-cpp-python web server 的 一个示例(注意需要模型支持函数调用,比如qwen2 就支持) ...
python -m venv venvvenv\s\activate#to activate the virtual environment 现在你已经有了一个干净的 Python 环境,我们将安装 llama-cpp-python 和 OpenAI 库。 pip install llama-cpp-python[server]==0.2.62pip install openai 注意:需要 OpenAI 库只是因为我们将使用 llama-cpp 附带的内置兼容 OpenAPI 服务器...
Thellama_cpp_openaimodule provides a lightweight implementation of an OpenAI API server on top of Llama CPP models. This implementation is particularly designed for use with Microsoft AutoGen and includes support for function calls. The project is structured around thellama_cpp_pythonmodule and is ...
就在刚刚过去的这个周末,OpenAI科学家Andrej Karpathy做了一个非常有趣的项目——llama2.c。 项目灵感正是来自于之前的明星项目——llama.cpp 首先,在PyTorch中训练一个较小的Llama 2模型。 然后,用500行代码在纯C环境下进行推理,并且无需任何依赖项。
ollama 在最新的版本中实现了函数调用,但是处理上还是有一些bug 的,llama-cpp-python web server 是利用了llama.cpp web server 同时进行了一些request 的处理,可以更好的兼容openai 支持了tools 函数调用,以下是基于llama-cpp-python web server 的 一个示例(注意需要模型支持函数调用,比如qwen2 就支持) ...
在这里,我们将运行之前创建的 TinyLlama llamafile。现在,这必须在 localhost 8080 上运行。我们现在将在 Python 中通过 OpenAI API 本身对其进行测试 fromopenaiimportOpenAI client=OpenAI(base_url="http://localhost:8080/v1",api_key="sk-no-key-required")completion=client.chat.completions.create(model="Ti...