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...
python convert.py [要转化的模型的路径] --outfile [转化后的路径,比如llama7b.gguf] --outtype [例如f16、Q4_K_M] 千问比较特殊需要 : # convert Qwen HF models to gguf fp16 format python convert-hf-to-gguf.py --outfile qwen7b-chat-f16.gguf --outtype f16 Qwen-7B-Chat 而且对千问只...
搭建与OpenAI接口兼容的服务器，llama-cpp-python提供了一个web服务器作为替代方案。成功运行命令后，可访问文档页面。文档页面为英文，针对需要对话接口的用户，本文提供Python示例。欲自建接口，需遵循法律法规，在个人服务器上启动相关服务，反向代理http://localhost:8000地址，如代理到https://example.com...
通过llama-cpp-python web server 实现函数调用 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...
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 export CUDACXX=/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 1. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
python通过llama_cpp运行guff模型,由于课题需要,最近在利用《C++Primer》这本书补习C++知识。当前我遇到了这样一个问题:该如何正确的编译一个别人写的C++项目(即Lammps里所谓的"UserPackage")。其实这属于一类问题,我们可以自然而然地将其表述为:一个中(甚至大)型
最简单的方法是在一个终端窗口中运行llama-cpp-server(并激活虚拟环境...),在另一个终端窗口中运行与API交互的Python文件(同样激活虚拟环境...) 所以在主目录中打开另一个终端窗口并激活虚拟环境。 当你完成后,你应该有和这里一样的情况 Python文件
在这里,我们将重点讨论在本地运行类ChatGPT服务的情况,这就是 llama.cpp 所做的事情,让我们假设 batch size 为 1。为了高效推理,KV 缓存必须存储在内存中;KV 缓存需要存储每一层的 KV 值,这相当于存储: 这里使用 n_bytes 来表示每个参数的字节数;对于 float32 是 4,对于 float16 是 2,以此类推。中间的...
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...