例如,在llama.cpp上使用Llama 3 8B模型时,用户可以在NVIDIA RTX 4090 GPU上期望达到每秒约150个标记的速度,输入序列长度为100个标记,输出序列长度为100个标记。要使用CUDA后端构建带有NVIDIA GPU优化的llama.cpp库,请访问GitHub上的llama.cpp/docs。 基于llama.cpp的开发者生态系统 基于llama.cpp构建了一个庞大的开...
4. 配置Windows环境以支持llama.cpp的运行 确保将llama.cpp的可执行文件路径添加到系统的PATH环境变量中,这样你就可以在任何目录下运行它们了。 5. 运行llama.cpp并验证部署是否成功 你可以按照以下步骤来运行llama.cpp并验证部署是否成功: 下载并转换模型: 首先,你需要下载一个预训练的模型,并将其转换为llama.cpp...
进入llama.cpp目录,cmd中输入以下命令 Python convert-hf-to-gguf.py--outfile 用于存转换模型的目录绝对路径/llama3.gguf output目录的绝对路径 转换过程: 步骤5:量化 转换为gguf后虽然把多个文件合成了1个文件,并且能用cpu运行了,但是文件依然很大,加载这个gguf推理模型需要31.5的内存(不是显存),需要进行量化来...
https://github.com/ggerganov/llama.cpp 2.1 Windows 平台 如果你是 Windows 平台,那么恭喜你的部署是最方便的。直接前往项目的 Release 就可以下载到 Windows 的二进制成品了,并且连 CUDA 版本都有现成的。 如果你的 CPU 没有 AVX 指令集,那就下载最纯净的二进制:llama-bxxxx-bin-win-noavx-x64.zip 如...
调整编译选项:在编译llama.cpp时,优化编译选项以减小生成的程序大小和提高运行效率。可以尝试使用-O2或-Os等优化级别。 选择合适的依赖库:确保选择的依赖库与低配Windows系统兼容,并考虑使用静态库而不是动态库,以减少运行时依赖。 代码优化:检查llama.cpp的代码,看是否有可以优化的地方,如减少内存使用、优化算法等。
Python安装方式请查阅其余教程:安装 python at windows - PanPan003 - 博客园 (cnblogs.com) langchain安装 打开powershell,输入以下命令安装langchain框架 pip install langchain llama-cpp-python安装 由于我们要用cuda加速模型计算,安装llama-cpp-python前需要配置powelshell环境,使llama-cpp-python启用cuda。如果仅用...
把https://raw.githubusercontent.com/ggerganov/llama.cpp/master/prompts/chat-with-bob.txt下载到llama-bin-win-cuba-x64根目录 下载量化模型 结合硬件配置,我用的是 13b 的模型llama-2-13b-chat.Q5_K_M。大家可以参考https://pa.ci/248.html选择合适自己的。
平台: Mac, Linux, Windows (Beta) Ollama 是一个免费的开源应用程序,它支持在您自己的机器上运行各种大型语言模型,包括 Llama 3,即使它不是最强大的。利用开源库 llama.cpp 的增强功能,Ollama 允许您在本地运行 LLM,而无需大量硬件。此外,它还具有一种包管理器,只需一个命令即可快速有效地下载和部署 LLM。
Windows 11 安装 llama-cpp-python,并启用 GPU 支持 直接安装,只支持CPU。想支持GPU,麻烦一些。 1. 安装CUDA Toolkit (NVIDIA CUDA Toolkit (available at https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 2. 安装如下物件: git python cmake Visual Studio Community (make sure you install this with the ...
3月9日，一位名叫格奥尔基·格尔加诺夫（Georgi Gerganov）的软件开发人员创建了一个名为“llama.cpp”的工具，可以在苹果笔记本电脑运行类似于GPT-3（为ChatGPT提供支持的基础模型）的AI大型语言模型LLaMA，该模型由Meta公司开发，不久前被泄漏到网上。此后不久，有人想出了如何在Windows上运行LLaMA，有人展示了它...