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...
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)...
如果仅在 CPU 上运行,可以直接使用 pip install llama-cpp-python 进行安装。 否则,请确保系统已安装 CUDA,可以通过 nvcc --version 检查。 GGUF 以bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF 为例进行演示。你将在模型界面查看到以下信息:可以看到 4-bit 量化有 IQ4_XS,Q4_K_S, IQ4_NL,Q4_K_M 四种,...
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...
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 exportCUDACXX=/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 , 还需要配置环境变量 exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
llama-cpp-python 推荐的玩法是自己编译,以下是关于cuda 支持编译的简单说明 参考构建命令 命令 export CUDACXX=/usr/local/cuda-12.5/bin/nvcc # 此处核心是指定了nvcc 编译器路径,同时安装过cuda-drivers , 还需要配置环境变量 1. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
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。
上面我们已经是说了,GGML是c++库,所以还需要使用Python调用C++的接口,好在这一步很简单,我们将使用llama-cpp-python,这是LLaMA .cpp的Python绑定,它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型,充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化🚀...
打开“控制面板” -> “系统与安全” -> “系统”,点击左侧的“高级系统设置”,在弹出的窗口中点击“环境变量”按钮。在“系统变量”下找到名为“Path”的变量,双击打开。点击“新建”按钮,并添加Python Llama的安装目录路径。 3.2 配置编辑器 Python Llama支持多种编辑器,你可以选择自己喜欢的编辑器进行编程。在...