开源大模型框架llama.cpp使用C++ api开发入门 llama.cpp是一个C++编写的轻量级开源类AIGC大模型框架,可以支持在消费级普通设备上本地部署运行大模型,以及作为依赖库集成的到应用程序中提供类GPT的功能。 以下基于llama.cpp的源码利用C++ api来开发实例demo演示加载本地模型文件并提供GPT文本生成。 项目结构 llamacpp_st...
LLAMA_APIstructllama_model *llama_load_model_from_file(constchar*path_model,structllama_model_paramsparams); 创建ggml线程池和设置线程池 GGML_APIstructggml_threadpool* ggml_threadpool_new (structggml_threadpool_params *params); LLAMA_APIvoidllama_attach_threadpool(structllama_context *ctx, ggm...
llama.cpp 默认提供的聊天界面 此外,llama.cpp 提供了完全与 OpenAI API 兼容的 API 接口,因此,我们可以使用 Postman 或者 Apifox 来请求本地的 AI 接口。当然,因为是使用 CPU 进行推理,所以,目前生成文本的速度非常感人: llama.cpp 提供的 API 接口 既然现在有了与 OpenAI API 完全兼容的接口,那么,我们就可以...
【gpt-llama.cpp:基于llama.cpp的API封装器,可用本地的llama-based模型处理请求,替换OpenAI的GPT API,实现GPT强化应用的本地化,从而降低成本、确保隐私。可以作为GPT-based应用程序的即插即用替代品,支持多种平台。gpt-llama.cpp提供了实时高速交互模式,支持chatbot-ui等多种应用程序,可用于MacOS、Windows和Linux系统...
使用llama.cpp提供的API编写C++代码进行模型推理。以下是一个简单的示例框架: #include "llama.h" int main() { llama::Model model("llama-7b-q8.bin"); std::string input = "Hello, what is the meaning of life?"; std::string output = model.generate(input, 2048, 64, 1.0, 0.9, 0.95); st...
易于集成:llama.cpp提供了简洁的API和接口,方便开发者将其集成到自己的项目中。 跨平台支持:llama.cpp可在多种操作系统和CPU架构上运行,具有很好的可移植性。 1.3 应用场景 llama.cpp适用于各种需要部署量化模型的应用场景,如智能家居、物联网设备、边缘计算等。在这些场景中,llama.cpp可以帮助开发者在资源受限的环...
加载预训练模型:使用vllm提供的API加载你想要加速的LLM模型。 模型剪枝:调用vllm的剪枝函数对模型进行剪枝,设置合适的剪枝率以达到最佳性能和速度的平衡。 推理:使用剪枝后的模型进行推理,你将发现推理速度得到了显著提升。 二、fastllm使用教程 fastllm是一个基于量化技术的大模型推理加速工具,通过降低模型参数的精度...
低级API 低级API 直接ctypes绑定到llama.cpp. 整个低级 API 可以在llama_cpp/llama_cpp.py中找到,并直接镜像llama.h中的 C API 。 importllama_cppimportctypes params = llama_cpp.llama_context_default_params()# use bytes for char * paramsctx = llama_cpp.llama_init_from_file(b"./models/7b/ggml...
低级API通过ctypes绑定llama.cpp库，完整API定义在llama_cpp/llama_cpp.py中，直接映射llama.h中的C API。搭建与OpenAI接口兼容的服务器，llama-cpp-python提供了一个web服务器作为替代方案。成功运行命令后，可访问文档页面。文档页面为英文，针对需要对话接口的用户，本文提供Python示例。欲自建接口，需...
server:提供模型API服务 1.编译构建CPU执行环境,安装简单,适用于没有GPU的操作系统 cd llama.cpp mkdir 1. 2. 3. 2.编译构建GPU执行环境,确保安装CUDA工具包,适用于有GPU的操作系统 如果CUDA设置正确,那么执行nvidia-smi、nvcc --version没有错误提示,则表示一切设置正确。