设置GPU运行环境 在使用GPU加速之前,我们需要确保程序在GPU上运行。首先,我们需要检查一下是否有可用的GPU。 device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') 1. 如果有可用的GPU,我们将使用cuda作为设备;否则,将使用cpu作为设备。 接下来,我们将将模型移动到对应的设备上。 model.to(device) ...
步骤4:使用GPU加速 现在你已经成功配置了GPU环境并编译了llama_cpp_python库,可以开始使用GPU加速了。 以下是使用GPU加速llama_cpp_python的示例代码: importllama_cpp_python# 创建一个GPU上的Tensortensor=llama_cpp_python.GPUTensor(shape=(3,3),device=device)# 执行Tensor的操作tensor.fill(0.5)tensor.mul(2....
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir 2024-01-13· 北京 回复喜欢 dking 我用llama.cpp是可以make 使用gpu的 2024-01-10· 山东 回复喜欢 多岐凛子 我有几个问题:①有GPU0(英特尔)和GPU1(...
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...
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...
5.在llama.cpp文件夹下新建目录models,把下载好的文件按照如下结构放入models文件里 6.安装python虚拟环境,执行如下命令创建虚拟环境并安装依赖: conda create -n pytorch_envpython=3.10conda activate pytorch_env pipinstalltorch numpy sentencepiece 7.转换模型文件为ggml FP16 format的格式,执行如下命令: ...
ok, in privateGPT dir you can do: pip uninstall -y llama-cpp-python CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir once that is done, modify privateGPT.py by adding: model_n_gpu_layers = os.envir...
一些关键贡献包括在llama.cpp中实现CUDA Graph,以减少内核执行时间之间的开销和间隙,从而生成标记,以及减少准备ggml图时的CPU开销。这些优化使得NVIDIA GeForce RTX GPU上的吞吐量性能得到提高。例如,在llama.cpp上使用Llama 3 8B模型时,用户可以在NVIDIA RTX 4090 GPU上期望达到每秒约150个标记的速度,输入序列长度为...
为了在本地CPU上执行LLM，我们使用GGML格式的本地模型。这里直接从Hugging Face Models存储库直接下载bin文件，然后将文件移动到根目录下的models目录中。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/...