我在前续 笔记:Llama.cpp 代码浅析(一) 里简单分析了 llama.cpp 的项目特点、基本并行机制以及 kv cache 机制的实现,算是开了个头。其实还有很多项目设计逻辑没有展开分析,本篇就针对… 刀刀宁 笔记:Llama.cpp 代码浅析(三):计算开销 刀刀宁:笔记:Llama.cpp 代码浅析(一):并行机制与KVCache 刀刀宁:笔记:Lla...
llama.cpp是一个基于纯C/C++实现的高性能大语言模型推理引擎,专为优化本地及云端部署而设计。其核心目标在于通过底层硬件加速和量化技术,实现在多样化硬件平台上的高效推理,同时保持低资源占用与易用性。 本文…
llama_token* enc_input_buf =embd_inp.data();if(llama_encode(ctx, llama_batch_get_one(enc_input_buf, enc_input_size,0,0))) { LOG_TEE("%s : failed to eval\n", __func__);return1; } llama_token decoder_start_token_id=llama_model_decoder_start_token(model);if(decoder_start_toke...
Llama.cpp 的轻量级设计和开源特性使其成为教育和研究的理想工具,学生和研究者可以轻松部署和实验 LLaMA 模型。 4.内容生成 Llama.cpp 可以用于本地化的内容生成任务,如自动生成文章、文案或代码,帮助创作者提高效率。 五、Llama.cpp 的未来发展 1.更多模型支持 未来,Llama.cpp 可能会支持更多类似的 LLM 模型(如 ...
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息 Llama.cpp简介 Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库...
但是编译运行 llama.cpp 并不是那么容易的, 特别是对于SYCL后端 (用于 Intel GPU), 坑那是一大堆. 只有特定版本的 llama.cpp, 特定版本的 Linux 系统和 GPU 驱动程序, 才可能成功运行, 否则都是失败. 能够运行的版本还不是最新版本, 经过了大量尝试和失败, 才获得了本文的结果. 本文适用于 Intel GPU (A770...
在llama.cpp 的上下文中,Q4_K_M 指的是一种特定类型的量化方法。命名约定如下: Q 代表量化。 4 表示量化过程中使用的位数。 K 表示在量化中使用 k 均值聚类。 M 表示量化后的模型大小。S = 小,M = 中,L = 大。 1.5 量化何时有用? 边缘计算是一种在数据生成点附近处理数据的方式,而不是将其发送到...
1.2 安装 llama.cpp (C/C++环境) # 手动下载也可以 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp # 没安装 make,通过 brew/apt 安装一下(cmake 也可以,但是没有 make 命令更简洁) # Metal(MPS)/CPU make # CUDA make GGML_CUDA=1 注:以前的版本好像一直编译挺快的,现在最新的...
NVIDIA RTX上的llama.cpp:速度与激情的碰撞 NVIDIA已与llama.cpp社区合作,改进和优化其在RTXGPU上的性能。一些关键贡献包括在llama.cpp中实现CUDA Graph,以减少内核执行时间之间的开销和间隙,从而生成标记,以及减少准备ggml图时的CPU开销。这些优化使得NVIDIA GeForce RTX GPU上的吞吐量性能得到提高。例如,在llama.cpp...
llama.cpp 用到了较新的 CUDA 特性,如果出现这种错误,大概率是 CUDA 太老了。 建议至少升级到 CUDA 11.4 以上来编译,最好是 CUDA 11.7 或者 CUDA 12.4,因为官方的二进制就是这两个版本,说明肯定没有问题。 3 模型准备 由于llama.cpp 必须使用 gguf 格式的模型权重,而大预言模型权重最常见的还是 hugginface...