在AI和编程领域,语言模型(LLM)的应用正变得越来越普遍。Llama.cpp及其Python绑定Llama-cpp-python提供了一种便捷的方法来使用大型语言模型进行推理。本文旨在指导您如何在LangChain中运行Llama-cpp-python,并探讨可能的挑战和解决方案。 主要内容 什么是Llama.cpp和Llama-cpp-python? Llama.cpp是一个支持多种LLM模型的...
llama.cpp+llama-cpp-python轻量推理部署 LLaMA.cpp 的量化实现基于作者的另外一个库—— ggml,使用 C/C++ 实现的机器学习模型中的 tensor。所谓tensor,其实是神经网络模型中的核心数据结构,常见于 TensorFlow、PyTorch 等框架。改用 C/C++ 实现后,支持更广,效率更高,也为 LLaMA.cpp 的出现奠定了基础。[1] ...
我们的安装平台是Ubuntu20.04,Python 3.8.10,cuda 11.6。 首先确保自己是否已经安装了cuda,输入 nvcc -V 有类似下面的输出即可 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation Built on Fri_Dec_17_18:16:03_PST_2021 Cuda compilation tools, release 11.6, V11.6.55 ...
这是你的cuda版本太低了,升级到较新版本(11.6可用)。 或者参考https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1467和https://github.com/marella/ctransformers/issues/53中提到的命令和构建(我没有尝试,有谁试了可以请我结果)。 Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' Tesla T 先运行下面...
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 。 importllama_cppimportctypes params = llama_cpp.llama_context_default_params()# use bytes for char * paramsctx = llama_cpp.llama_init_from_file(b"./models/7b/ggml-model....
前言:笔者在做GGUF量化和后续部署的过程中踩到了一些坑,这里记录一下。 1.量化 项目地址:llama.cpp 1.1 环境搭建 笔者之前构建了一个用于实施大模型相关任务的docker镜像,这次依然是在这个镜像的基础上完成的,这里给出Dockerfile: FROM nvidia/cuda:12.1.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04 ...
agent chain 基于grammars 以及json schema 的处理,可以确保大部分7b 的llm 可以支持函数调用以及结构化输出 多provider 支持,包含了llama-cpp-python, llama.cpp server TGI,vllm 兼容,python 函数,pydantic 工具,llama index 工具,以及openai tool sschema ...
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...
I built a RAG Q&A pipeline using LlamaIndex and Llama-cpp-python in the past. I want to switch from llama-cpp to ollama because ollama is more stable and easier to install. When I made the switch, I noticed a significant increase in response time. Would you know what might cause this...
前言:笔者在做GGUF量化和后续部署的过程中踩到了一些坑,这里记录一下。 1.量化 项目地址:llama.cpp 1.1 环境搭建 笔者之前构建了一个用于实施大模型相关任务的docker镜像,这次依然是在这个镜像的基础上完成的,这里给出Dockerfile: FROM nvidia/cuda:12.1.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04 ...