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] 本文目的是记录部署过程。 下载部署llama.cpp...
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。 两张Te...
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。 两张Te...
./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_...
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...
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...
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 ...
说明一下,这台机器是部署大模型的服务器,有两块英伟达4090显卡,基础环境以及安装了CUDA,Pytorch基础计算包。基础环境安装xinference是没有问题的。就是安装好的xinference包后与原来运行大模型的环境冲突,所有我安装了conda,用conda新创建了一个环境xin_env,用xin_env环境安装xinference时报这个错。
注意配置 --n_gpu_layers 参数,表示将部分数据迁移至gpu 中运行,根据本机gpu 内存大小调整该参数 参考:GitHub - abetlen/llama-cpp-python: Python bindings for llama.cpp chatgpt 模拟界面k8s 集群部署 参考:GitHub - mckaywrigley/chatbot-ui: An open source ChatGPT UI. ...