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" ...
进入llama-cpp-python/vendor 目录,有llama.cpp目录,但是为空 在vendor 目录下删除llama.cpp 后执行命令: llama-cpp-python/vendor$ git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git 重新执行:(llama_cpp_python) zxj@zxj:~/zxj/llama-cpp-python$ pip install -e . 安装结果: (llama_cpp_python)...
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 ctx = llama_cpp.llama_init_from_fi...
在Windows上安装llama-cpp-python需要一些准备工作和步骤。以下是详细的安装指南: 1. 安装前准备 硬件和软件环境:确保你的系统满足基本的硬件和软件要求。例如,CPU、内存和存储空间等。 Python环境:安装Python 3.x版本。建议从Python官方网站下载并安装最新版本的Python。 Visual Studio:安装Visual Studio Community版本,...
在这篇技术文章中,我们将探讨如何使用llama-cpp-python(llama.cpp的 Python 绑定)在本地运行大语言模型(LLMs)。你将学到如何安装依赖、加载模型、调整参数以获得最佳性能,以及如何结合 LangChain 处理推理任务。 一、技术背景介绍 llama-cpp-python是llama.cpp的 Python 绑定,旨在简化本地运行大语言模型的过程。它...
使用llama-cpp-python制作api接口,可以接入gradio当中,参考上一节。 llama-cpp-python的github网址 整体操作流程 下载llama-cpp-python。首先判断自己是在CPU的环境下还是GPU的环境下。以下操作均在魔搭提供的免费GPU环境下。 #CPU pip install llama-cpp-python ...
python通过llama_cpp运行guff模型,由于课题需要,最近在利用《C++Primer》这本书补习C++知识。当前我遇到了这样一个问题:该如何正确的编译一个别人写的C++项目(即Lammps里所谓的"UserPackage")。其实这属于一类问题,我们可以自然而然地将其表述为:一个中(甚至大)型
通过llama-cpp-python web server 实现函数调用 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...
首先,我们需要导入相关的库,包括llama_cpp_python、torch和numpy。这些库将帮助我们实现GPU加速。 importllama_cpp_pythonimporttorchimportnumpyasnp 1. 2. 3. 加载模型 接下来,我们需要加载模型。假设我们已经有一个训练好的模型文件model.pth。 model=torch.load('model.pth') ...
根据评论区大佬提示,llama-cpp-python似乎不支持后缀是.bin的模型,需要用llama.cpp重新量化模型,生成.gguf后缀的模型就可以了。 2023年11月10号更新 有人提醒llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型,需要自己转python3 convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py --input <path-to-ggml> --output <path-to-gguf>...