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" ...
Requirement already satisfied: jinja2>=2.11.3 in /home1/zxj/anaconda3/envs/llama_cpp_python/lib/python3.11/site-packages (from llama_cpp_python==0.2.76) (3.1.4) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in /home1/zxj/anaconda3/envs/llama_cpp_python/lib/python3.11/site-packages (from...
搭建与openai接口兼容的服务器接口 llama-cpp-python提供一个 Web服务器,旨在作为 OpenAI API 的直接替代品。 代码语言:text AI代码解释 python3 -m llama_cpp.server --model models/7B/ggml-model.bin 你可以在上面的命令运行成功后访问文档 文档是全英的,想要对话接口的话我用python写了个示例 代码语言:text...
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) 安装依赖...
python通过llama_cpp运行guff模型 由于课题需要,最近在利用《C++ Primer》这本书补习C++知识。当前我遇到了这样一个问题:该如何正确的编译一个别人写的C++项目(即Lammps里所谓的"UserPackage")。 其实这属于一类问题,我们可以自然而然地将其表述为:一个中(甚至大)型的实用C++项目,到底是如何被开发者组织起来的?
如果只是用python调用cplex解决一些小问题可以直接使用(但是,它相当于只是安装了一个社区版的cplex求解器,对比较大的模型求解问题是运行不了的,会直接报错)。 方法二:从cplex角度解决问题,要先安装’CPLEX_Studio129(可以在官网申请下载)‘(我安装的是这个版本的教育版[1]),然后按官方网站[2](我的方法)的安装提示...
Python Version is 3.10, 3.11 or 3.12 pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/<cuda-version> Where <cuda-version> is one of the following: cu121: CUDA 12.1 cu122: CUDA 12.2 cu123: CUDA 12.3 cu124: CUDA 12.4 For example, to...
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( ...
在这篇文章中,我们介绍了如何在Python中使用llama.cpp库和llama-cpp-python包。这些工具支持基于cpu的llm高性能执行。 Llama.cpp几乎每天都在更新。推理的速度越来越快,社区定期增加对新模型的支持。在Llama.cpp有一个“convert.py”可以帮你将自己的Pytorch模型转换为ggml格式。
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_BLAS=ON -DLLAMA_BLAS_VENDOR=OpenBLAS" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python To install with cuBLAS, set the LLAMA_CUBLAS=1 environment variable before installing: CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python To install with CLBlast...