https://huggingface.co/mys/ggml_llava-v1.5-7b/resolve/main/mmproj-model-f16.gguf 将模型放在llama.cpp 仓库的models 文件夹下 运行命令 ./server -t 4 -c 4096 -ngl 50 -m models/ggml-model-q4_k.gguf --host 0.0.0.0 --port 8007 --mmproj models/mmproj-model-f16.gguf 浏览器中打开 ...
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) 安装依赖...
在本指南里,我们将重点介绍这三个在这个领域取得进展的主要项目:VLLM、LLAMA CPP Server 和 SGLang。 本系列的这一部分将详细讲解如何使用这些工具,并探索它们的独特功能或特性。我们不会比较它们的性能,因为每个项目都提供了针对不同需求的独特功能或特性。在本系列的第二部分,我们将扩展探索更多的项目。了解这些...
server:提供模型API服 安装(Linux环境下) 从Github下载llama.cpp项目 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp 编译,分为CPU和GPU # CPU,llama.cpp在根目录运行命令 make # GPU,llama.cpp在根目录运行命令 make LLAMA_CUDA=1 模型格式转换 新建conda虚拟环境 conda create -n llamac...
llama-cpp-python 包含web server AI检测代码解析 CMAKE_ARGS="-DLLAVA_BUILD=OFF" pip install llama-cpp-python[server] 1. 启动服务 下载qwen2:7b的gguf 格式模型 可以直接通过huggingface_hub 工具下载gguf 格式的模型 AI检测代码解析 huggingface-cli download Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF qwen2-7b-instr...
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/ ...
llama.cpp 用到了较新的 CUDA 特性,如果出现这种错误,大概率是 CUDA 太老了。 建议至少升级到 CUDA 11.4 以上来编译,最好是 CUDA 11.7 或者 CUDA 12.4,因为官方的二进制就是这两个版本,说明肯定没有问题。 3 模型准备 由于llama.cpp 必须使用 gguf 格式的模型权重,而大预言模型权重最常见的还是 hugginface...
你可以使用 CLI 运行单次生成或调用兼容 Open AI 消息规范的 llama.cpp 服务器。你可以使用如下命令运行 CLI:llama-cli --hf-repo hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF --hf-file llama-3.2-3b-instruct-q8_0.gguf -p " 生命和宇宙的意义是 "你可以这样启动服务器:llama-server --hf-...
(platforms: linux/amd64, linux/arm64) ghcr.io/ggerganov/llama.cpp:server: This image only includes the server executable file. (platforms: linux/amd64, linux/arm64)Additionally, there the following images, similar to the above:ghcr.io/ggerganov/llama.cpp:full-cuda: Same as full but ...
llama-cpp-python web server cuda 编译安装简单说明,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/n