当前的模型默认被部署在 CPU 上,如果你的电脑拥有显卡且大于 5G 显存,那么可以增加 n_gpu_layers 参数将部分计算卸载(offload)到 GPU,以加速推理。修改加载模型的代码如下: # 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
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。
例如你反向代理到了https://example.com,那你的对话地址就是https://example.com/v1/chat/completions。当你想用gpt的时候就不用看openai的脸色了,直接部署一个自己的接口自己请求,或者调用openai库的时候apibase写自己的接口。
./build/bin/quantize Qwen1.5-7B-Chat.gguf Qwen1.5-7B-Chat-q4_0.gguf q4_0 2.部署 在llama.cpp介绍的HTTP server中笔者找到了一个在python中可以优雅调用gguf的项目。 项目地址:llama-cpp-python 实施过程可以运行以下脚本(依然可以在docker容器中运行,llama-cpp-python在Dockerfile中已经添加) from llama_...
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...
精准反馈,高效沟通 我知道了查看详情 【5月27日 20:00】江湖夜语十二载,相逢一笑谈开源|Gitee 十二周年特别直播预告 扫描微信二维码支付 取消 支付完成 Watch 不关注关注所有动态仅关注版本发行动态关注但不提醒动态 1Star0Fork0 Grokit/llama-cpp-python ...
2、在https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-GGUF 下载llama-2-7b.Q2_K.gguf llama989×456 22.3 KB 3、下载llama-cpp-python库 pip install llama-cpp-python pip install llama-cpp-python[server] 注意:安装llama-cpp-python[server]后, chromadb 0.4.10需要pydantic<2.0,>=1.9,fastapi<0.100...
llama-cpp-python本地部署并使用gpu版本 使用带编译的命令安装llama库 # 首选 GGML_CUDA 后续LLAMA_CUBLAS将删除 CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-...
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 ...
本文目的是记录部署过程。 下载部署llama.cpp: git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp pip install -r requirements.txt 如果想build(像quantize就需要),linux推荐 : mkdir build cd build cmake .. cmake --build . --config Release ...