对于llama-cpp-python,入乡随俗使用 repo_id 变量名,但本质是和之前一致的,filename 可以使用通配符,比如 "*Q4_K_M.gguf"。 # 指定仓库的名称和文件名 repo_id = "bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF" filename = "Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf" #filename = "*Q4_K_M.gguf" ...
根据评论区大佬提示,llama-cpp-python似乎不支持后缀是.bin的模型,需要用llama.cpp重新量化模型,生成.gguf后缀的模型就可以了。 2023年11月10号更新 有人提醒llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型,需要自己转python3 convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py --input <path-to-ggml> --output <path-to-gguf>...
对类似我这种非科班同学来说,相信大家都曾有过这种疑问。因为非科班生在使用编程语言时,往往特别关心于语法的正确与否,或者某个算法该如何实现——这些小问题,很多用一个源文件的代码量就能解决(比如C++的一个.cpp或者Python的一个.py)。然而身边那些实用中、大型软件,打开文件夹一看,就知道肯定不是一个文件就能搞...
python setup.py install --home yourPythonPackageshome/cplex python setup.py install 1. 2. 提示错误为: (base) C:\Program Files\IBM\ILOG\CPLEX_Studio129\python>python setup.py install ['C:\\Program Files\\IBM\\ILOG\\CPLEX_Studio129\\cplex\\python\\3.7\\x64_win64\\cplex'] ['C:\\Pr...
首先按照文档,安装llama-cpp-python 代码语言:text 复制 pip install llama-cpp-python 接下来,你可能缺一些依赖,这一点在文档中没有涉及但是我整理了我缺少的依赖,依次运行即可。 代码语言:text 复制 pip install uvicorn pip install anyio pip install starlette ...
ollama 在最新的版本中实现了函数调用,但是处理上还是有一些bug 的,llama-cpp-python web server 是利用了llama.cpp web server 同时进行了一些request 的处理,可以更好的兼容openai 支持了tools 函数调用,以下是基于llama-cpp-python web server 的 一个示例(注意需要模型支持函数调用,比如qwen2 就支持) ...
在llama.cpp介绍的HTTP server中笔者找到了一个在python中可以优雅调用gguf的项目。 项目地址:llama-cpp-python 实施过程可以运行以下脚本(依然可以在docker容器中运行,llama-cpp-python在Dockerfile中已经添加) from llama_cpp import Llama model = Llama( ...
使用LLM和llama-cpp-python 只要语言模型转换为GGML格式,就可以被llama.cpp加载和使用。而大多数流行的LLM都有可用的GGML版本。 需要注意的重要一点是,在将原始llm转换为GGML格式时,它们就已被量化过了。量化的好处是在不显著降低性能的情况下,减少运行这些大型模型所需的内存。例如,在不到4GB的RAM中可以加载大小...
3. 资源 3.1 llama.cpp 3.1.1 GitHub Python Bindings for llama.cpp https://github.com/abetlen/llama-cpp-python 3.2 NVIDIA DEVELOPER 官方页面 https://developer.nvidia.com/ CUDA Toolkit https://developer.nvidia.com/cuda-downloads©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 ...
llama.cpp项目在模型转换中用到了几个PY 脚本convert.py、convert-hf-to-gguf.py、convert-llama-ggml-to-gguf.py、convert-lora-to-ggml.py、convert-persimmon-to-gguf.py。这里我们需要保证运行的这台电脑上已经安装好python运行环境。 关于python环境的安装这里就不过多介绍了。