- llama的模型几个部分,tokenalize, embedding, decode, sample 这篇文章重点介绍sample这一块 sample 策略 总结起来就是,本来decode输出的是字典里面每个token是next token的概率,但是不能直接取概率最大的那一个,需要有一定的sample策略。基本上就是两步走,第一步,要先筛筛,把符合一定条件的
因为要保持几个主干,所以整体的架构和单独推理之间还是存在巨大差异的,所以llama.cpp 项目里面,会有 example/beam-search.cpp 来进行单独的功能实现,也就是我们之前用 example/main.cpp(build/bin/main) 现在就直接换成另外一个入口(build/bin/beam-search)来使用。 简单测试了一下。 多beam 的时候,也可以理解为...
2.3 然后调用llama.cpp定义的对应模型的接口,来完成模型转换:# 不同的模型,覆写基类的接口,来达到定制换转换的目的 model_instance.set_gguf_parameters() # 将config.json中的参数配置写入到gguf文件中,每个模型可以有覆写基类,提供自己额外的超差保存 model_instance.set_vocab() # 进行词表转换, llama.cpp将...
采样推理部分的源码分两个部分: if((int) embd_inp.size() <= n_consumed && !is_interacting) {//optionally save the session on first sample (for faster prompt loading next time)if(!path_session.empty() && need_to_save_session && !params.prompt_cache_ro) { need_to_save_session=false; ...
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。最后得到的预训练模型（基于TinyStories），可以在MacBook Air...
项目地址：https://github.com/ggerganov/llama.cpp Georgi Gerganov 是资深的开源社区开发者，曾为 OpenAI 的 Whisper 自动语音识别模型开发 whisper.cpp。这次，llama.cpp 项目的目标是在 MacBook 上使用 4-bit 量化成功运行 LLaMA 模型，具体包括：没有依赖项的普通 C/C++ 实现；Apple silicon first-class ...
Python:abetlen/llama-cpp-python Go:go-skynet/go-llama.cpp Node.js:withcatai/node-llama-cpp JS/TS (llama.cpp server client):lgrammel/modelfusion JS/TS (Programmable Prompt Engine CLI):offline-ai/cli JavaScript/Wasm (works in browser):tangledgroup/llama-cpp-wasm ...
https:///ggerganov/llama.cpp 是的,这也包括搭载了苹果芯片的Mac。并且还获得了LeCun的转发支持。 在M1/M2的Mac上跑LLaMA 目前来说,比较全面的教程有两个,分别基于苹果的M1和M2处理器。 第一篇: https://dev.l1x.be/posts/2023/03/12/using-llama-with-m1-mac/ ...
这次,llama.cpp 项目的目标是在 MacBook 上使用 4-bit 量化成功运行 LLaMA 模型,具体包括: 没有依赖项的普通 C/C++ 实现; Apple silicon first-class citizen—— 通过 Arm Neon 和 Accelerate 框架; AVX2 支持 x86 架构; 混合F16 / F32 精度;