一、Hugging Face的Transformers 这是一个强大的Python库,专为简化本地运行LLM而设计。其优势在于自动模型下载、提供丰富的代码片段,以及非常适合实验和学习。然而,它要求用户对机器学习和自然语言处理有深入了解,同时还需要编码和配置技能。 二、Llama.cpp 基于C++的推理引擎,专为Apple Silicon打造,能够运行
Llama.cpp是进行跨平台设备上机器学习推理的首选框架。我们为 1B 和 3B 模型提供了 4-bit 和 8-bit 的量化权重。我们希望社区能够采用这些模型，并创建其他量化和微调。你可以在这里找到所有量化的 Llama 3.2 模型。Llama.cpphttps://github.com/ggerganov/llama.cpp所有量化的 Llama 3.2 模型https://hf.c...
围绕LLaMA构建的LLM开源社区也随之兴起,其中有对话模型Alpaca、Vicuna,推理框架llama.cpp,训练框架Transformers、 Lighting,应用层框架text-generation-webui、LangChain、ChatLLaMA等都对LLaMA模型进行了适配。因此选用LLaMA模型进行二次开发,不仅有大量现成的解决方案可以参考,在应用层也有很多工具可以直接使用,这为大语言研究...
于是开源社区涌现了 chatglm.cpp，koboldcpp，ctransformers等一系列项目来支持不同的模型。这实际上是gg...
(1)使用transformers提供的脚本convert_llama_weights_to_hf.py,将原版LLaMA模型转换为HuggingFace格式 cd D:\llama.cpp python convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir models_chat\path_to_original_llama_root_dir --model_size 7B --output_dir models_chat\path_to_original_llama_hf_dir ...
Llama.cpp是进行跨平台设备上机器学习推理的首选框架。我们为 1B 和 3B 模型提供了 4-bit 和 8-bit 的量化权重。我们希望社区能够采用这些模型,并创建其他量化和微调。你可以在这里找到所有量化的 Llama 3.2 模型。 Llama.cpp:https://github.com/ggerganov/llama.cpp ...
与 llama.cpp 相比,其代码更加直观易懂,并且可以在 PC、嵌入式 Li 2024-09-18 23:58:41 无法在OVMS上运行来自Meta的大型语言模型(LLM),为什么? 无法在 OVMS 上运行来自 Meta 的大型语言模型(LLM),例如 LLaMa2。从 OVMS GitHub* 存储库运行 llama_chat Python* Demo 时 2025-03-05 08:07:06 ...
Multiple model backends:transformers,llama.cpp,ExLlama,ExLlamaV2,AutoGPTQ,GPTQ-for-LLaMa,CTransformers,AutoAWQ Dropdown menu for quickly switching between different models LoRA: load and unload LoRAs on the fly, train a new LoRA using QLoRA ...
llama.cpp Roadmap/Project status/Manifesto/ggml Inference of Meta'sLLaMAmodel (and others) in pure C/C++ Important Newllama.cpppackage location:ggml-org/llama.cpp Update your container URLs to:ghcr.io/ggml-org/llama.cpp More info:ggml-org#11801 ...
相比之下,用于Meta Llama模型的LLM插件需要比GPT4All更多的设置。您可以通过链接https://github.com/simonw/llm-llama-cpp,在LLM插件的GitHub库阅读详情。值得注意的是,通用的llama-2-7b-chat虽然能够在我的Mac上运行,但是它与GPT4All模型相比,运行更慢。