LLaMA.cpp Commit:775328064e69db1ebd7e19ccb59d2a7fa6142470 主要涉及main.cpp文件 因为原有pth版模型数据以2进制格式写入ggml格式写入文件。量化到4bit后,使用C++可以很方便的加载模型。 接下来我们具体分析 bo…
llama.cpp充分地利用GGML库,这是一个与llama.cpp一起开发的通用目的的张量库。 GGML 旨在商用硬件级计算机上实现大型模型和高性能的运行。该库对于支持llama.cpp,提供必要的张量运算和优化,以实现高效的模型推理。 Gerganov 的另一个项目Whisper.cpp,先于llama.cpp开发,它使用 C++ 实现了OpenAI 的语音转文本模型...
llama.cpp提供了多种运行模型的方式: 命令行方式 执行下面的命令就可以在命令行与模型进行对话了: ./build/bin/llama-cli -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf -cnv HTTP Server方式 由于模型是以Markdown格式输出内容,因此用命令行的方式看着不太方便。llama.cpp还提...
llama.cpp 也提供了模型转换脚本,可将 hugginface 格式的模型转为 gguf,这个也挺方便的,对于没有官方发布 gguf 的模型就可以转换了。 要运行这个脚本,得先准备环境: conda create -n hf2gguf python=3.10conda activate hf2ggufcd llama.cpppip install -r ./requirements/requirements-convert_hf_to_gguf.tx...
在llama.cpp 的上下文中,Q4_K_M 指的是一种特定类型的量化方法。命名约定如下: Q 代表量化。 4 表示量化过程中使用的位数。 K 表示在量化中使用 k 均值聚类。 M 表示量化后的模型大小。S = 小,M = 中,L = 大。 1.5 量化何时有用? 边缘计算是一种在数据生成点附近处理数据的方式,而不是将其发送到...
llama.cpp是一个高性能的CPU/GPU大语言模型推理框架,适用于消费级设备或边缘设备。开发者可以通过工具将各类开源大语言模型转换并量化成gguf格式的文件,然后通过llama.cpp实现本地推理。经过我的调研,相比较其它大模型落地方案,中小型研发企业使用llama.cpp可能是唯一的产品落地方案。关键词:“中小型研发企业”,“产品...
1.2 安装 llama.cpp (C/C++环境) # 手动下载也可以gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp# 没安装 make,通过 brew/apt 安装一下(cmake 也可以,但是没有 make 命令更简洁)# Metal(MPS)/CPUmake# CUDAmake GGML_CUDA=1
为了帮助你安装 llama_cpp,我将按照你提供的tips分点进行回答: 1. 确认系统环境满足llama_cpp的安装要求 在安装 llama_cpp 之前,你需要确保你的系统环境满足其安装要求。这通常包括安装必要的依赖项,如 cmake、make 和适当的编译器。对于CUDA支持,你还需要安装CUDA Toolkit。 2. 下载llama_cpp的安装包或源代码 ...
【大模型部署】llama.cpp大模型算子源码详解(已完结~)共计25条视频,包括:【准备工作】环境配置、【GET_ROWS】1. 程序定位、【GET_ROWS】2. Tensor索引讲解等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息 Llama.cpp简介 Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库...