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,...
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_gpu_layers 关于多卡 亲测多卡没有遇到什么大坑,只要torch.cuda.is_available() 和torch.cuda.device_count()正常就可以跑起来...
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CPU并打印结果print(tensor.to_cpu()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
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) 1. 数据准备 在进行模型预测之前,我们需要准备输入数据。假设我们...
OpenBLAS (CPU) To install with OpenBLAS, set theLLAMA_BLASandLLAMA_BLAS_VENDORenvironment variables before installing: CMAKE_ARGS="-DLLAMA_BLAS=ON -DLLAMA_BLAS_VENDOR=OpenBLAS"pip install llama-cpp-python CUDA To install with CUDA support, set theLLAMA_CUDA=onenvironment variable before installing...
Note: If you omit the --n_gpu_layers 1 then CPU will be used
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 ...
Run cmd: docker build -t llm_server ./llm docker run -it -p 2023:2023 --gpus all llm_server Problem: For some reason, the env variables in the llama cpp docs do not work as expected in a docker container. Current behaviour: BLAS= 0 (llm using CPU)llm initialization...
环境:WIN10家庭版,Intel(R) Core™ i5-6300HQ CPU @ 2.30GHz RAM:8.00 GB 启动服务打开占用了40%左右内存 1、使用Visual Studio下载工具:使用C++的桌面开发 …
1. CPU 安装 最简单的安装方式: pip install --upgrade --quiet llama-cpp-python 2. 使用 OpenBLAS/cuBLAS/CLBlast 加速 要启用更高性能的 BLAS 后端,可设置环境变量FORCE_CMAKE=1并使用以下命令: CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 \ ...