对类似我这种非科班同学来说,相信大家都曾有过这种疑问。因为非科班生在使用编程语言时,往往特别关心于语法的正确与否,或者某个算法该如何实现——这些小问题,很多用一个源文件的代码量就能解决(比如C++的一个.cpp或者Python的一个.py)。然而身边那些实用中、大型软件,打开文件夹一看,就知道肯定不是一个文件就能搞...
python setup.py install --home yourPythonPackageshome/cplex python setup.py install 1. 2. 提示错误为: (base) C:\Program Files\IBM\ILOG\CPLEX_Studio129\python>python setup.py install ['C:\\Program Files\\IBM\\ILOG\\CPLEX_Studio129\\cplex\\python\\3.7\\x64_win64\\cplex'] ['C:\\Pr...
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_cpp import Llama model = Llama( ...
1.3 安装 llama-cpp (Python 环境) # 也可以手动安装 torch 之后,再安装剩下的依赖pip install -r requirements.txt 1.4 转换 HF 模型为 GGUF 文件 本步骤开始都以Qwen2-7B-Instruct为例 # 示例: 生成 FP-16 模型python convert_hf_to_gguf.py /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ ...
ollama 在最新的版本中实现了函数调用,但是处理上还是有一些bug 的,llama-cpp-python web server 是利用了llama.cpp web server 同时进行了一些request 的处理,可以更好的兼容openai 支持了tools 函数调用,以下是基于llama-cpp-python web server 的 一个示例(注意需要模型支持函数调用,比如qwen2 就支持) ...
在这篇文章中,我们介绍了如何在Python中使用llama.cpp库和llama-cpp-python包。这些工具支持基于cpu的llm高性能执行。 Llama.cpp几乎每天都在更新。推理的速度越来越快,社区定期增加对新模型的支持。在Llama.cpp有一个“convert.py”可以帮你将自己的Pytorch模型转换为ggml格式。
Python Version is 3.10, 3.11 or 3.12 pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/<cuda-version> Where <cuda-version> is one of the following: cu121: CUDA 12.1 cu122: CUDA 12.2 cu123: CUDA 12.3 cu124: CUDA 12.4 For example, to...
Python 3.8+ C compiler Linux: gcc or clang Windows: Visual Studio or MinGW MacOS: Xcode To install the package, run: pip install llama-cpp-python This will also buildllama.cppfrom source and install it alongside this python package.
对于llama-cpp-python,入乡随俗使用 repo_id 变量名,但本质是和之前一致的,filename 可以使用通配符,比如 "*Q4_K_M.gguf"。 # 指定仓库的名称和文件名 repo_id = "bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF" filename = "Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf" #filename = "*Q4_K_M.gguf" ...
export GGML_CUDA=on CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" pip install llama-cpp-python -U --force-reinstall # 执行完到这里应该就没啥问题了,有问题针对提示的错误进行搜索一般都能解决得了 3、python代码示例 fromllama_cppimportLlamaimportjsonfromtqdmimporttqdm# n_gpu_layers:当使用适当的支持(当前是 CLBlas...