在Windows上编译llama.cpp需要遵循以下步骤。这些步骤将帮助你确认系统环境和工具链配置,下载源代码,设置编译环境,并执行编译命令。同时,我也会提及一些可能遇到的问题及其解决方法。 1. 确认系统环境和工具链配置 确保你的Windows系统已经安装了以下工具: CMake: 用于生成项目文件。可以从CMake官网下载并安装。 Git: ...
打开cmake(官方不建议用GUI编译,我图省事,用GUI编译了貌似也没啥事),定位源码文件夹,新建条目"MAKE_CUDA_ARCHITECTURES",设定为字符串,输入"89"(4090对应的算例值,其他显卡自行查阅),新建条目"LLAMA_TOOLCALL",设定为bool,选中。 取消"GGML_CCACHE"的选中。 选中cmake所列出来的"GGML_CUDA"、"GGML_CUDA_FO...
ollama的编译步骤并不复杂,但是会存在一些兼容性问题,尤其是关于显卡的。正常情况下直接在ollama源码的根目录运行.\scripts\build_windows.ps1就好了,但是由于我的显卡在源码里面没有所以走了很多弯路。 建议先使用下面的步骤编译一个建议版本的ollama.exe。 直接使用cmake编译: 步骤1:配置项目。 cmake -B build ...
pwd=rycn有编译好的deepspeed和triton,以及测试、微调脚本(感谢提供者AI百晓生) llama.cpp:用于将safetensors转换为gguf和量化,量化后可以用cpu运行模型https://github.com/ggerganov/llama.cpp LLVM(可选):用于编译triton https://releases.llvm.org/ 模型:选择好你要微调的大型模型,本案例使用huggingface的unsl...
模型量化我们用到llama.cpp来实现模型量化,下面我们就以windows 为例介绍使用llama.cpp 来实现量化。在使用llama.cpp之前我们需要用到cmake编译工具。 3模型量化 3.1 cmake工具安装 首先我们需要到https://cmake.org/download/#/网站上下载cmake 这里我们就下载解压版cmake-3.29.2-windows-x86_64.zip,下载完成后...
llama.cpp是一个纯手工打造的C++模块，完全不依赖第三方编译工具，这使得在普通PC上运行大语言模型成为可能。它不仅支持Llama2，还兼容Alpaca、chiness-llama和WizardLM等其他模型。这样的兼容性为用户提供了一个灵活多变的应用场景。► 构建Python环境 为了成功搭建运行环境，我们首先需要确保已经安装了Visual Studio，...
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。
下载预编译 llama.cpp 软件 到https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases,下载 cuda 12 版本。下载完毕后,解压到一个文件夹里。我这里用的文件夹名字为llama-bin-win-cuba-x64,下面也都用这个路径。 创建prompt 文件 把https://raw.githubusercontent.com/ggerganov/llama.cpp/master/prompts/chat-wit...
想象一下,你的WindowsPC突然拥有了超能力,能够迅速处理复杂的AI任务,就像电影里的超级电脑一样。这一切,都要归功于NVIDIA RTX AI平台和它的秘密武器——llama.cpp! llama.cpp:AI界的轻量级冠军 llama.cpp,这个名字听起来可能有点奇怪,但它在AI界可是个响当当的角色。自2023年问世以来,它就在GitHub上收获了超过6....