使用pip 安装 CPU 版本 bash pip install llama-cpp-python --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu 如果您遇到版本不兼容的问题,可以尝试指定一个旧版本,如: bash pip install llama-cpp-python==0.3.2 --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/...
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...
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,...
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 ctx = llama_cpp.llama_init_from_fi...
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 …
CPU 版本:适用于所有常规CPU用户。 %pip install --upgrade --quiet llama-cpp-python GPU 优化 (cuBLAS):对于NVIDIA GPU用户,从源代码重新安装库,并使用cuBLAS加速。 !CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python ...
先前装了CPU版本的也可以将上面的pip安装下面指令重新安装: # 需要先清空pip缓存 直接安装会直接使用之前的编译结果 pip cache purge pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python 如果安装过程中出现以下错误,那就需要手动指定CUDA目录(可能你的VS没有装在C盘)。CMAKE一般会检查Visual Studio下的路径...
它成功了,运行程序后,我注意到 BLAS = 1(之前,在 CPU 版本中,BLAS = 0)。 问题: 运行整个程序后,我注意到,当我上传想要执行对话的数据时,模型没有加载到我的 GPU 上,我在查看 Nvidia X Server 后得到了它,它显示我的GPU 内存根本没有被消耗,尽管在终端中显示 BLAS = 1,而且我的想法是它并不表明模型...
- 修复GPU docker镜像中无法安装最新版llama-cpp-python的问题。目前仅CPU docker镜像中因其自身问题仍保持旧版llama-cpp-python 🐍 - UI相关 💻 - 修复记忆上一次launch参数功能的一些问题 📝 - 修复一些模型页面上无法显示是否已cache的问题 📊
#CPU pip install llama-cpp-python #GPU CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on FORCE_CMAKE=1" pip install llama-cpp-python --no-cache-dir 启动服务 模型可以采用量化的版本,也可以采用原版本大小,看自己的硬件环境。 # 模型注意力层有32层,cpu8核,可以自己修改。