llama.cpp是一个高性能的开源库,主要用C++编程语言实现,专注于大型语言模型(LLMs)的推理过程。以下是对llama.cpp的详细介绍: 一、核心特性 高性能:llama.cpp采用量化、KV缓存等优化技术,能够在各类硬件上实现快速推理。量化技术将模型参数从32位浮点数转换为更低位数的整数,以牺牲一定模型精度来换取推理速度的提升。K
机器翻译: LLaMA.cpp可用于开发比传统系统更准确、更流畅的机器翻译系统。 文本摘要: LLaMA.cpp 可用于开发文本摘要系统,该系统可以生成长文档的简洁且内容丰富的摘要。 创意写作: LLaMA.cpp 可用于生成创意文本格式,例如诗歌、代码、脚本和音乐作品。 这些只是 LLaMA.cpp 的许多潜在用例中的几个示例。随着人工智能技...
llama.cpp：一个高效的机器学习推理库，其中实现了很多量化方法。他的作者@ggerganov不喜欢写论文和教程...
-- Build files have been written to: D:/llama.cpp/build 2.GGUF文件 2.1什么是 GGUF? GGUF(GGML Unified Format)是一种用于存储和加载机器学习模型的文件格式。它由GGML框架开发,专门用于优化推理性能,特别适用于运行在 CPU 和轻量级硬件(如 Mac M1/M2、树莓派、安卓设备等)上的大语言模型(LLM)。 GG...
llama.cpp是由gojomo/ggml团队基于 GGML(Generic Graph Machine Learning)张量库编写的C/C++项目。它能够加载 LLaMA 系列权重(经过转换为 GGML 格式.bin),并在多种架构(x86\_64、ARM64、Raspberry Pi 等)上进行推理。其核心特点包括: 轻量化:无第三方深度学习框架依赖,仅依赖 C/C++ 标准库和 GGML。
什么是 Llamafiles? Llamafiles 的创建是为了轻松处理流行的开源大型语言模型。这些是单文件可执行文件。这就像下载一个 LLM 并像可执行文件一样运行它。无需初始安装库。这一切都是可能的,因为 llama.cpp 和 cosmopolitan libc,这使得 LLM 在不同的操作系统上运行。
Llama.cpp 大语言模型推理引擎的集成:通过移植了 Llama.cpp 系统,AO 支持在智能合约中直接运行多种开源的大型语言模型,例如 Llama 3 和 GPT-2。这意味着智能合约能够直接利用先进的语言模型进行复杂数据的处理和做出决策(包括金融决策),大大扩展了去中心化应用的功能。 这三项重要的技术突破为开发者在 AO 上构建 ...
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...
cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型,充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化?的优势。 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:...