Ollama:利用了 llama.cpp 提供的底层能力(如量化),小白易上手。 vLLM:基于Python,采用PagedAttention高效管理注意力KV内存,支持动态批处理。 此外,三者的模型权重存储也不同: llama.cpp:只支持 gguf 格式的模型,可以自己生成或从 huggingface 等平台下载 gguf 格式的模型; Ollama:支持从项目
vLLM简介 环境配置 下载模型文件 快速示例 llama.cpp 推理服务 llama.cpp与GGUF简介 下载模型文件 使用llama.cpp运行XVERSE推理服务 元象大模型一次性发布30款量化版本,全开源,无条件免费商用。“全家桶”通过极致压缩模型权重参数,保留高性能,旨在为海量中小企业和开发者更早一步提供更灵活、低成本的部署...
True12.4(vllm) root@autodl-container-16494bbe83-56d7d7c3:~#(vllm) root@autodl-container-16494bbe83-56d7d7c3:~# vllm serve /root/autodl-tmp/huggingface/hub/models--deepseek-ai--DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/snapshots/916b56a44061fd5cd7d6a8fb632557ed4f724f60 --max_model_len 4096(l...
llama.cpp是一个基于C++实现的大模型推理工具,通过优化底层计算和内存管理,可以在不牺牲模型性能的前提下提高推理速度。以下是使用llama.cpp的基本步骤: 安装llama.cpp库:从GitHub上克隆llama.cpp的仓库,并按照官方文档进行安装。 加载预训练模型:使用llama.cpp提供的API加载你想要加速的LLM模型。 配置推理参数:根据实际...
fastllm则是另一种值得关注的推理加速技术。它通过并行计算和硬件优化等手段,实现了高效的LLM大模型推理。在实际应用中,fastllm可以显著提高处理大规模文本数据的能力,使得LLM大模型在更短时间内完成推理任务。为了更好地利用fastllm,读者需要掌握其配置环境和性能调优技巧。除了vllm和fastllm之外,llama.cpp也是一个...
在迅速发展的AI领域,有效支持大型语言模型(LLMs)和视觉-语言模型(VLMs)对于充分发挥其潜力至关重要。随着这些模型变得更复杂,寻找强大且可扩展的解决方案变得越来越重要。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...
llama.cpp、vllm、lightllm、fastllm四种框架的对比: llama.cpp:基于C++,①请求槽,②动态批处理,③CPU/GPU混合推理 vllm:基于Python,①PagedAttention高效管理注意力KV内存,②连续动态批处理,③量化GPTQ/AWQ/SqueezeLLM等。 lightllm:基于Python,①三进程异步协作,②动态批处理,③FlashAttention,④TokenAttention,⑤...
总之,vllm、fastllm和llama.cpp各具特色,分别在向量化推理加速、快速灵活推理和轻量级高效推理方面展现出显著优势。在实际应用中,用户可以根据具体需求和场景,选择最适合的技术方案进行实践。随着这三种技术的不断完善和发展,相信它们将在LLM大模型推理加速领域发挥更加重要的作用,推动人工智能技术的持续进步。热销...
在RTX 平台上使用 Llama.cpp 加速应用程序 现已有 50 多种工具和应用通过 llama.cpp 进行加速,包括: Backyard.ai:借助 Backyard.ai,用户可以在私人环境中与最喜欢的角色进行虚拟互动,并完全拥有所有权和控制权,从而利用 AI 发挥创造力。该平台利用 llama.cpp 在 RTX 系统上加速 LLM 模型。
只要语言模型转换为GGML格式,就可以被llama.cpp加载和使用。而大多数流行的LLM都有可用的GGML版本。 需要注意的重要一点是,在将原始llm转换为GGML格式时,它们就已被量化过了。量化的好处是在不显著降低性能的情况下,减少运行这些大型模型所需的内存。例如,在不到4GB的RAM中可以加载大小为13GB的70亿个参数模型。