python3 -m llama_cpp.server --model llama-2-70b-chat.ggmlv3.q5_K_M.bin --n_threads 30 --n_gpu_layers 200 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...
# 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 verbose=False, # 禁用详细日志输出 ) # 或者,自动下载并卸载到 GPU llm = Llama.from_pretrained( repo_id=repo_id, filename=filename, n_gpu_layers=-1 # 将所有层卸载到 GPU verbose=False...
至此,我们已经完成了在llama_cpp_python中使用GPU加速的过程。你可以根据实际需要进行后续的操作。 总结: 在本文中,我们介绍了在llama_cpp_python中使用GPU加速的步骤。首先,我们导入所需的库;然后,加载模型并设置GPU运行环境;接着,进行数据准备;最后,使用模型进行预测。通过使用GPU加速,我们可以提高程序的运行速度,从...
现在你已经成功配置了GPU环境并编译了llama_cpp_python库,可以开始使用GPU加速了。 以下是使用GPU加速llama_cpp_python的示例代码: importllama_cpp_python# 创建一个GPU上的Tensortensor=llama_cpp_python.GPUTensor(shape=(3,3),device=device)# 执行Tensor的操作tensor.fill(0.5)tensor.mul(2.0)# 将Tensor复制到...
如果需要GPU加速(需NVIDIA显卡及CUDA环境),可以使用以下命令安装: bash CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" pip install llama-cpp-python 使用Conda环境: 通过Conda安装预编译包(需配置Conda-forge通道): bash conda install -c conda-forge llama-cpp-python 检查CUDA配置: 确保CUDA Toolkit版本与显卡驱动兼容...
GPU:4060Ti-16G model gptq-no-desc-act gptq-desc-act awq gguf awq-gguf MMLU 0.5580 0.5912 0.5601 0.5597 0.5466 time 3741.81 3745.25 5181.86 3124.77 3091.46 目前还没有搞定gptq的gguf导出,后面会再尝试一下。 感谢以下博客: https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html ...
ok, in privateGPT dir you can do: pip uninstall -y llama-cpp-python CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir once that is done, modify privateGPT.py by adding: model_n_gpu_layers = os.envir...
GPU support isvery complicated. To quoteWizard-Vicuna-13B-Uncensored.ggml.q5_1: Complex systems are Sophisticated, yet delicate Performance matters most If you don't have the time, you might want to try 128 vCPUs from AWS:x1.32xlarge ...
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...
gpu部署请看zhuanlan.zhihu.com/p/67 搭建环境 项目地址GitHub,有能力的话可以直接阅读原始文档。 首先按照文档,安装llama-cpp-python pip install llama-cpp-python 接下来,你可能缺一些依赖,这一点在文档中没有涉及但是我整理了我缺少的依赖,依次运行即可。 pip install uvicorn pip install anyio pip install sta...