git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp make LLAMA_CUBLAS=1 查看server 命令 # ./server -h usage: ./server [options] options: -h, --help show this help message and exit -v, --verbose verbose
llama.cpp还提供HTTP Server的方式运行,交互性要好很多。 5.1 启动方式 首先在终端执行命令 ./build/bin/llama-server -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf --port 8088 然后打开浏览器,输入地址http://127.0.0.1:8088就可以在网页上与模型进行交互了,非常方便!
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...
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 Typescript/Wasm (...
Llama.cpp embedding shared library. Contribute to amikos-tech/llamacpp-embedder development by creating an account on GitHub.
llama-cpp-python 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 步骤2. 读入文件处理并导入数据库 首先我们要将外部信息处理后,放到 DB 中,以供之后查询相关知识,这边的步骤对应到上图框起来的部分,也就是橘色的 1. 文本拆分器 和 2. embedding。 a). 使用文件加载器 ...
llama.cpp llama : allow for user specified embedding pooling type (#5849) 1年前 llama.h llama : allow for user specified embedding pooling type (#5849) 1年前 mypy.ini convert : partially revert PR #4818 (#5041) 1年前 requirements.txt python : add check-requirements.sh an...
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 huggingface-cli download Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF qwen2-7b-instruct-q4_0.gguf --local-dir . ...
server / README.md README.md19.77 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 Michael Coppola提交于1年前.server : support for multiple api keys (#4864) llama.cpp/example/server This example demonstrates a simple HTTP API server and a simple web front end to interact with llama.cpp. ...
from langchain.vectorstores import Qdrant from langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddings import qdrant_client #Load the embeddings model embedding = LlamaCppEmbeddings(model_path=model_folder_directory,n_gpu_layers=1000) # Get your Qdrant URL and API Key url = <qdrant-url-here> api_key =...