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...
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 ...
当遇到此模式时，LLM将停止生成文本并返回接受提示。我们将添加额外的PARAMETERS来定制我们的模型。
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp 1. 对llama.cpp项目进行编译,在目录下会生成一系列可执行文件 main:使用模型进行推理 quantize:量化模型 server:提供模型API服务 1.编译构建CPU执行环境,安装简单,适用于没有GPU的操作系统 cd llama.cpp ...
先用llama.cpp项目中的convert.py脚本转换模型为GGUF格式,指令示例: python .\convert.py C:\AI\llama\downloads\llama-2-13b-chat 量化模型 上面转化的模型是F32精度,大的跑不动,我们用编译llama.cpp的程序量化成4位整型。指令示例: .\build\bin\Release\quantize.exe C:\AI\llama\downloads\llama-2-13b...
Understand Llama.cpp Basics At this stage, the installation process should be successful. Let’s dive into understanding the basics of LLama.cpp. The Llama class imported above is the main constructor leveraged when using Llama.cpp, and it takes several parameters and is not limited to the ones...
You can also use your own template via in-prefix, in-suffix and reverse-prompt parameters: ./llama-cli -m your_model.gguf -p"You are a helpful assistant"-cnv --in-prefix'User: '--reverse-prompt'User:' Web server llama.cpp web serveris a lightweightOpenAI APIcompatible HTTP server th...
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;
Python bindings for llama.cpp. Contribute to abetlen/llama-cpp-python development by creating an account on GitHub.