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 ...
LLM量化 ,此文介绍量化方法比较全面,其中有专门一章解释 llama.cpp 的 K-Quant 量化,介绍是这样的:“K-quant量化使用了 16 x 8 的块进行量化,每个块共有 16 个行。每 8 个权重为一组使用同一个量化参数scale,因此有 16 个一级量化参数。此外,为了进一步的降低资源消耗,还有 1 个 fp16 的二级量化参数K...
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...
cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/server/README.md) HTTP 服务器是一个轻量级且快速的基于 C/C++ 的 HTTP 服务器,采用了 httplib、nlohmann::json 和 llama.cpp。它提供了一组 LLM REST API,并且有一个简单的网页界面与 llama.cpp 交互。主要功能包括如下:支持 F16 和...
如果你已经使用其他方式架设LLM的API服务,或者是使用openai的 API 的话,你需要使用LangChain的ChatOpenAI接口。我这边示范是llama.cpp的server服务,它提供了类别 OpenAI 的API,因此我们能直接用同个接口来操作,以下是该接口的一些相关参数: open_ai_key:由于并没有使用真正的OpenAI API,因此可以随意填写。openai_api...
# CUDA: 多卡推理(以双卡为例),-ts等参数含义详见 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/server/README.md ./llama-cli -m /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf -cnv -p "You are a helpful assistant" -ngl 9999 -ts 1,1 ...
1.2 llama.cpp 的最好效果 模型量化 我电脑的显卡是 RTX4070Ti Super,显存 16GB,这个大小的显存如果要运行原始精度(bf16)的模型,参数量 7b 就到极限了。 为了解决这个问题,就可以使用模型量化技术,将 bf16 的模型量化为 q8_0,便可以省下接近一半的空间,即可以跑最高 14b 的模型了,而且推理速度也会变快。
#If you have a NVidia GPUpython -m llama_cpp.server --host0.0.0.0--model .\model\Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q2_K.gguf --n_ctx2048--n_gpu_layers28 这将启动与OpenAI标准兼容的FastAPI服务器。你应该会得到类似这样的内容: 当服务器准备就绪时,Uvicorn将用漂亮的绿色灯光消息通知你: ...
这样,llama_cpp.server就会在本地启动,并监听所有网络接口上的默认HTTP端口。 在Streamlit应用中导入必要的库: 在Streamlit应用中,你需要导入requests库来发送HTTP请求,以及streamlit库来创建UI界面。 python import requests import streamlit as st 创建一个函数,通过HTTP请求调用llama_cpp.server的API接口: 定义一...