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....
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 ...
pip install llama-cpp-python==0.3.2 --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu 使用pip 安装 GPU 版本(以 cuBLAS 为例) 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...
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。 AI检测代码解析 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。假设我们有一个输入向量input_vector...
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 …
feat: Binary wheels for CPU, CUDA (12.1 - 12.3), Metal by @abetlen, @jllllll, and @oobabooga in #1247 fix: segfault when logits_all=False by @abetlen in 8649d7671bd1a7c0d9cc6a5ad91c6ca286512ab3 fix: last tokens passing to sample_repetition_penalties function by @ymikhailov in...
It is also possible to install a pre-built wheel with basic CPU support.pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpuInstallation Configurationllama.cpp supports a number of hardware acceleration backends to speed up inference as well as ...
pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu Installation Configuration llama.cppsupports a number of hardware acceleration backends to speed up inference as well as backend specific options. See thellama.cpp READMEfor a full list. ...
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,...
5、第五步当CPU比较新的情况下是没有问题的,当比较老的CPU或者V100等的机器,一般在加载的时候会遇到报错:illegal instruction (core dumped)! 6、解决方案 得重新编译llama-cpp-python, 且对应的参数得改: CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on -DLLAMA_AVX2=OFF" pip install llama-cpp-python -U --force-reinsta...