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...
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/docs/build.md https://llmops-handbook.distantmagic.com/deployments/llama.cpp/aws-ec2-cuda.html https://github.com/jetsonhacks/buildLibrealsense2TX/issues/13 https://stackoverflow.com/questions/72278881/no-cmake-cuda-compiler-could-be-found-w...
通过llama-cpp-python web server 实现函数调用 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...
核心就是配置 Makefile:950: *** I ERROR: For CUDA versions < 11.7 a target CUDA architecture must be explicitly provided via environment variable CUDA_DOCKER_ARCH, e.g. by running "export CUDA_DOCKER_ARCH=compute_XX" on Unix-like systems, where XX is the minimum compute capability that th...
server:提供模型API服 安装(Linux环境下) 从Github下载llama.cpp项目 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp 编译,分为CPU和GPU # CPU,llama.cpp在根目录运行命令 make # GPU,llama.cpp在根目录运行命令 make LLAMA_CUDA=1 模型格式转换 新建conda虚拟环境 conda create -n llamac...
llamaserver --host :: -m /mnt/backup/llama/codellama-34b.gguf 这为远程连接提供了方便的 Web 界面,可以快速轻松地测试驱动 CodeLlama。 注意 Llama.cpp 不是这些模型的唯一运行时。 出现了一个完整的项目生态系统,为 Llama 推理提供 UI 或 REST API 服务。 Llama.cpp 中的简单 UI 使用自己的 API,非常...
./build/bin/llama-server-mv6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf--no-warmup-ngl25 llama.cpp 的 Web 服务 启动后,可以访问 http://127.0.0.1:8080 以检查 Web 页面: WebUI chatUI 点击右上方的 New Ul按钮,或者直接访问 http://127.0.0.1:8080/index-new.html ,可以打开新版本的 WebUI...
你可以使用 CLI 运行单次生成或调用兼容 Open AI 消息规范的 llama.cpp 服务器。你可以使用如下命令运行 CLI:llama-cli --hf-repo hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF --hf-file llama-3.2-3b-instruct-q8_0.gguf -p " 生命和宇宙的意义是 "你可以这样启动服务器:llama-server --hf-...
1.2 llama.cpp 的最好效果 模型量化 我电脑的显卡是 RTX4070Ti Super,显存 16GB,这个大小的显存如果要运行原始精度(bf16)的模型,参数量 7b 就到极限了。 为了解决这个问题,就可以使用模型量化技术,将 bf16 的模型量化为 q8_0,便可以省下接近一半的空间,即可以跑最高 14b 的模型了,而且推理速度也会变快。
除了在 MacBook 上运行,还有开发者借助 llama.cpp 在 4GB RAM Raspberry Pi 4 上成功运行了 LLaMA 7B 模型。Meta 首席 AI 科学家、图灵奖得主 Yann LeCun 也点赞转发了。 以上是 3 个在普通硬件设备上成功运行 LLaMA 模型的例子,几位开发者都是借助 llama.cpp 实现的,可见 llama.cpp 项目的实用与强大。