现在你已经成功配置了GPU环境并编译了llama_cpp_python库,可以开始使用GPU加速了。 以下是使用GPU加速llama_cpp_python的示例代码: importllama_cpp_python# 创建一个GPU上的Tensortensor=llama_cpp_python.GPUTensor(shape=(3,3),device=device)# 执行Tensor的操作tensor.fill(0.5)tensor.mul(2.0)# 将Tensor复制到...
python3 -m llama_cpp.server --model llama-2-70b-chat.ggmlv3.q5_K_M.bin --n_threads 30 --n_gpu_layers 200 n_threads 是一个CPU也有的参数,代表最多使用多少线程。 n_gpu_layers 是一个GPU部署非常重要的一步,代表大语言模型有多少层在GPU运算,如果你的显存出现 out of memory 那就减小 n...
设置GPU运行环境 在使用GPU加速之前,我们需要确保程序在GPU上运行。首先,我们需要检查一下是否有可用的GPU。 device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') 1. 如果有可用的GPU,我们将使用cuda作为设备;否则,将使用cpu作为设备。 接下来,我们将将模型移动到对应的设备上。 model.to(device) ...
# 本地加载并卸载到 GPU llm = Llama( model_path=model_path, n_gpu_layers=-1 # 将所有层卸载到 GPU verbose=False, # 禁用详细日志输出 ) # 或者,自动下载并卸载到 GPU llm = Llama.from_pretrained( repo_id=repo_id, filename=filename, n_gpu_layers=-1 # 将所有层卸载到 GPU verbose=False...
GPU:4060Ti-16G model gptq-no-desc-act gptq-desc-act awq gguf awq-gguf MMLU 0.5580 0.5912 0.5601 0.5597 0.5466 time 3741.81 3745.25 5181.86 3124.77 3091.46 目前还没有搞定gptq的gguf导出,后面会再尝试一下。 感谢以下博客: https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html ...
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脚本将模型转为.gguf格式，该脚本位于github.com/ggerganov/ll...，请自行下载并执行。gpu部署相关问题请参考zhuanlan.zhihu.com/p/67...的详细指南。项目源代码...
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 。 代码语言:text 复制 import llama_cpp import ctypes params = llama_cpp.llama_context_default_params() # use bytes for char * params ...
llama-cpp-python本地部署并使用gpu版本 使用带编译的命令安装llama库 # 首选 GGML_CUDA 后续LLAMA_CUBLAS将删除 CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-...
Windows 11 安装 llama-cpp-python,并启用 GPU 支持直接安装,只支持CPU。想支持GPU,麻烦一些。 1. 安装CUDA Toolkit (NVIDIA CUDA Toolkit (available at https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 2. 安装如下物件: git python cmake Visual Studio Community (make sure you install this with the ...
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_...