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...
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...
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 ...
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 AI代码解释 import llama_cpp import ctypes params = llama_cpp.llama_context_default_params() # use bytes for char * params ...
如果您有 NVIDIA GPU 并希望使用 cuBLAS 后端,可以设置环境变量并安装: bash CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=ON" pip install llama-cpp-python 在Windows 上,您可能还需要设置 FORCE_CMAKE=1: bash set FORCE_CMAKE=1 CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=ON" pip install llama-cpp-python 从源码编译安装 如果...
Prerequisites Please answer the following questions for yourself before submitting an issue. I am running the latest code. Development is very rapid so there are no tagged versions as of now. I carefully followed the README.md. I searche...
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...
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...
fromllama_cppimportLlamaimportjsonfromtqdmimporttqdm# n_gpu_layers:当使用适当的支持(当前是 CLBlast 或 cuBLAS)进行编译时,此选项允许将某些层卸载到 GPU 进行计算。 通常会提高性能。# n_gpu_layers=-1,指的是全部都用GPU进行推理llm=Llama(model_path="Qwen2-0.5B-Instruct-Q4_K_M.gguf",n_gpu_layer...
# 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...