如果仅在 CPU 上运行,可以直接使用 pip install llama-cpp-python 进行安装。 否则,请确保系统已安装 CUDA,可以通过 nvcc --version 检查。 GGUF 以bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF 为例进行演示。你将在模型界面查看到以下信息:可以看到 4-bit 量化有 IQ4_XS,Q4_K_S, IQ4_NL,Q4_K_M 四种,...
至此,我们已经完成了在llama_cpp_python中使用GPU加速的过程。你可以根据实际需要进行后续的操作。 总结: 在本文中,我们介绍了在llama_cpp_python中使用GPU加速的步骤。首先,我们导入所需的库;然后,加载模型并设置GPU运行环境;接着,进行数据准备;最后,使用模型进行预测。通过使用GPU加速,我们可以提高程序的运行速度,从...
方法一:从python的角度解决问题,非常简单,pip安装即可。 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...
import json url = "http://localhost:8007/completion" headers = {"Content-Type": "application/json"} pic_path = "path/to/picture" prompt = "list the content of the picture,as specific as possible" def main(): with open(pic_path, 'rb') as file: encoded_string = base64.b64encode(f...
2023年12月4号更新，根据评论区大佬提示，针对llama-cpp-python不支持后缀为.bin的模型情况，建议使用llama.cpp重新量化模型，生成.gguf格式的模型以解决兼容性问题。2023年11月10号更新，近期用户反馈llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型，为解决此问题，需手动使用convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py...
笔记本32G就能玩,gpu都不需要,挺方便。有编程经验的还支持python的API调用。但是,7B的模型速度有些慢超过了30秒,3B的模型速度还可以大概10多秒。不过对于没有大GPU的主,这也可以大概满足测试需求了,毕竟这是无限次使用,不需要网络且免费。建议小伙伴们快去试试吧。
- 注册自定义模型接口可支持指定worker_ip。现在配合launch模型接口的worker_ip参数,可以在分布式场景下仅在一个worker上传模型文件,然后部署使用 - Launch模型接口支持download_hub参数,以最高优先级控制从哪里下载模型 - 全新 Flexible 模型,支持部署任意模型(文本分类,情感识别等等),下个版本将发布相关使用文档 ...
# 注意这里使用的是挂载在的哦参考而中的transformers的默认cache地址 python3 convert-hf-to-gguf.py /root/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen1.5-7B-Chat/snapshots/294483ad23713036574b30587b186713373f4271/ --outfile Qwen1.5-7B-Chat.gguf ...
llama_model_load_internal:使用 CUDA 进行 GPU 加速\nllama_model_load_internal:所需内存 = 2381.32 MB(+ 每个状态 1026.00 MB)\nllama_model_load_internal:为暂存缓冲区分配 batch_size x (512 kB + n_ctx x 128 B) = 480 MB VRAM\nllama_model_load_internal:卸载 28重复层到 GPU\nllama_model_...