当然,目前这个模型里的知识都来自阿里通义千问,如果你希望它更贴近自己的上下文,就可以考虑对现有模型进行微调或者使用 LangChain 这类框架接入本地知识库,因为 llama.cpp 里同样提供了 Embeddings 等功能的 API ,并且它与 OpenAI 的 API 完全兼容,这意味着它完全可以利用 OpenAI 周边的生态。显然,这是下一个阶段...
$ git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp 3 .对llama.cpp项目进行编译,生成./main(用于推理)和./quantize(用于量化)二进制文件。 $ make #这样编译的项目好像只能在CPU上允许,如果想用GPU加速,参考下面的cuBLAS编译方式 Windows/Linux用户:推荐与BLAS(或cuBLAS如果有GPU)一起编译,可以提高prompt处理...
于是,Ollama 不是简单地封装 llama.cpp,而是同时将繁多的参数与对应的模型打包放入;Ollama 因此约等于一个简洁的命令行工具和一个稳定的服务端 API。这为下游应用和拓展提供了极大便利。 就Ollama GUI 而言,根据不同偏好,有许多选择: Web 版:Ollama WebUI具有最接近ChatGPT的界面和最丰富的功能特性,需要以 Doc...
LLM inference in C/C++. Contribute to ggerganov/llama.cpp development by creating an account on GitHub.
一名软件开发人员乔治·格尔加诺夫(Georgi Gerganov)发布了一款名为“llama.cpp”的工具,该工具可助开发者在MacBook上运行AI大型语言模型LLaMA。 LLaMA全称为“Large Language Model Meta AI”,即Meta大型语言模型,其参数量从70亿到650亿不等,当参数越大时,模型所占用的空间就越多,运行时所消耗的算力也就越大。
利用docker一键部署LLaMa2到自己的Linux服务器支持视觉识别支持图文作答支持中文,有无GPU都行、可以指定GPU数量、支持界面对话和API调用,离线本地化部署包含模型权重合并。两种方式实现支持界面对话和API调用,一是通过搭建text-generation-webui。二是通过llamma.cpp转换模型为转换为 GGUF 格式,使用 quantize 量化模型,使...
llama.cpp 我相信 llama.cpp 的主要优化目标是苹果的硬件。它也支持 Cuda,也支持 4 比特精度下更快的推断,但我怀疑,这种朴素的量化方法会导致明显的性能下降。 此外,这个库的优化目标是较低的批次大小。 GPT-Q GPT-Q 是另一个优化库。我没有测试过 GPT-Q,但准备测试一下。希望能看到价格能降低至少一半。
llama.cpp还支持很多其他模型,下图是列表: 准备好GGML模型和所有依赖项之后,就可以开始LangChain进行集成了。但是在开始之前,我们还需要做一下测试,保证我们的LLaMA在本地使可用的: 看样子没有任何问题,并且程序是完全脱机并以完全随机的方式(可以使用温度超参数)运行的。
llama.cpp server could only do 100 req/sec. So you can fill up your RAG databases very quickly if you productionize this. The old llama.cpp server came from a folder named "examples" and was never intended to be production worthy. This server is designed to be ...
git submodule update llm/llama.cpp 1. 2. ③.设置环境 创建一个虚拟环境 conda create -n ollama python=3.11 1. 激活虚拟环境 conda activate ollama 1. ④.安装依赖 进入项目目录 cd /home/ollama/ollama 1. 执行安装命令 pip install -r llm/llama.cpp/requirements.txt ...