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...
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...
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)...
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/docs/build.md https://llmops-handbook.distantmagic.com/deployments/llama.cpp/aws-ec2-cuda.html https://github.com/jetsonhacks/buildLibrealsense2TX/issues/13 https://stackoverflow.com/questions/72278881/no-cmake-cuda-compiler-could-be-found-w...
首先按照文档,安装llama-cpp-python 代码语言:text AI代码解释 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。 代码语言:text AI代码解释 pip install uvicorn pip install anyio ...
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/ ...
方法一:从python的角度解决问题,非常简单,pip安装即可。 如果只是用python调用cplex解决一些小问题可以直接使用(但是,它相当于只是安装了一个社区版的cplex求解器,对比较大的模型求解问题是运行不了的,会直接报错)。 方法二:从cplex角度解决问题,要先安装’CPLEX_Studio129(可以在官网申请下载)‘(我安装的是这个版本...
安装llama-cpp-python后，文档提及可能存在的依赖问题，可参考整理的缺失依赖列表，按照文档指引依次执行安装步骤。高级API提供Llama类，实现简单托管接口，具体操作包括指定模型路径等，返回值参照文档说明。低级API通过ctypes绑定llama.cpp库，完整API定义在llama_cpp/llama_cpp.py中，直接映射llama.h中的C ...
WORKDIR /llama.cpp/build RUN cmake .. -DLLAMA_CUDA=ON RUN cmake --build . --config Release # python build RUN CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUDA=on" pip install llama-cpp-python 这里直接进行了编译,实例化容器可以直接用。 # 构建镜像 sudo docker build -t llm:v1.0 . ...