llama-cpp-python 是一个用于与 llama.cpp 库进行交互的 Python 绑定。以下是如何安装 llama-cpp-python 的详细步骤: 1. 确认系统环境满足安装要求 确保你的系统安装了必要的开发工具和库,如 CMake、Python 开发环境(如 python3-dev)等。这些工具在编译和安装过程中是必需的。 2. 下载 llama-cpp-python 的源...
llama_model_loader: - kv 7: llama.attention.head_count u32 = 32 llama_model_loader: - kv 8: llama.attention.head_count_kv u32 = 32 llama_model_loader: - kv 9: llama.attention.layer_norm_rms_epsilon f32 = 0.000001 llama_model_loader: - kv 10: general.file_type u32 = 7 llama_...
缺少CMakeLists.txt 文件:CMake 在尝试添加子目录 /home1/zxj/zxj/llama-cpp-python/vendor/llama.cpp 时,发现该目录中没有 CMakeLists.txt 文件。这是 CMake 构建过程所必需的。 目标"llama" 不存在:CMake 配置过程中提到了目标 "llama",但似乎没有找到对应的定义。 目录不存在:尝试添加子目录 vendor/lla...
建议阅读完 19a 的「前言」和「模型下载」部分后再进行本文的阅读。 代码文件下载:Llama-cpp-python | AI Chat 脚本 在线链接:Kaggle - b | Colab - bLlama-cpp-python环境配置为了确保后续的 "offload"…
1. CPU 安装 最简单的安装方式: pip install --upgrade --quiet llama-cpp-python 2. 使用 OpenBLAS/cuBLAS/CLBlast 加速 要启用更高性能的 BLAS 后端,可设置环境变量FORCE_CMAKE=1并使用以下命令: CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 \ ...
llama-cpp-python 推荐的玩法是自己编译,以下是关于cuda 支持编译的简单说明 参考构建命令 命令 export CUDACXX=/usr/local/cuda-12.5/bin/nvcc # 此处核心是指定了nvcc 编译器路径,同时安装过cuda-drivers , 还需要配置环
低级API 直接ctypes绑定到llama.cpp. 整个低级 API 可以在llama_cpp/llama_cpp.py中找到,并直接镜像llama.h中的 C API 。 代码语言:text AI代码解释 import llama_cpp import ctypes params = llama_cpp.llama_context_default_params() # use bytes for char * params ...
pip install llama-cpp-python 应该可以正常构建。 如果您没有 VS 安装程序,您可以通过 https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ 中的“下载构建工具”找到它。对于我来说,从“工作负载”点“使用 C++ 进行桌面开发”安装就足够了。(4认同)...
本文详细介绍了Python Llama的安装步骤,包括安装前的准备工作、通过pip安装Python Llama、配置环境变量及验证安装等,并推荐了Visual Studio Code作为编辑器,帮助读者轻松上手Python Llama。