llama.cpp 推理服务 llama.cpp与GGUF简介 下载模型文件 使用llama.cpp运行XVERSE推理服务 元象大模型一次性发布30款量化版本,全开源,无条件免费商用。“全家桶”通过极致压缩模型权重参数,保留高性能,旨在为海量中小企业和开发者更早一步提供更灵活、低成本的部署方案,加速大模型应用落地。 开发者可按需
Ollama:利用了 llama.cpp 提供的底层能力(如量化),小白易上手。 vLLM:基于Python,采用PagedAttention高效管理注意力KV内存,支持动态批处理。 此外,三者的模型权重存储也不同: llama.cpp:只支持 gguf 格式的模型,可以自己生成或从 huggingface 等平台下载 gguf 格式的模型; Ollama:支持从项目的 Library 下载,也...
llama.cpp是一个基于C++实现的大模型推理工具,通过优化底层计算和内存管理,可以在不牺牲模型性能的前提下提高推理速度。以下是使用llama.cpp的基本步骤: 安装llama.cpp库:从GitHub上克隆llama.cpp的仓库,并按照官方文档进行安装。 加载预训练模型:使用llama.cpp提供的API加载你想要加速的LLM模型。 配置推理参数:根据实际...
llama.cpp框架支持：llama.cpp是一款轻量级的C++库，专为快速部署和最小化测试设计，支持多种硬件平台。元象大模型提供了GGUF格式的模型文件，这些文件优化了加载速度和跨平台兼容性，供用户根据硬件资源选择。此外，还有视频演示了在特定硬件上运行XVERSE推理服务的实际效果。综上所述，元象大模型XVERSE通过...
llama.cpp、vllm、lightllm、fastllm四种框架的对比: llama.cpp:基于C++,①请求槽,②动态批处理,③CPU/GPU混合推理 vllm:基于Python,①PagedAttention高效管理注意力KV内存,②连续动态批处理,③量化GPTQ/AWQ/SqueezeLLM等。 lightllm:基于Python,①三进程异步协作,②动态批处理,③FlashAttention,④TokenAttention,⑤...
llamacpp转换hf、vllm运行gguf Linux通过huggingface安装大模型 huggingface官网 https://huggingface.co/ wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh-O~/miniconda.sh ; bash ~/miniconda.sh-b-p$HOME/miniconda ; eval"$($HOME/miniconda/bin/conda shell.bash hook)";echo'...
二、vllm、fastllm与llama.cpp解决方案 针对以上痛点,vllm、fastllm与llama.cpp等工具应运而生,它们通过不同的技术手段为LLM大模型推理加速提供了切实可行的解决方案。 vllm:优化模型结构与压缩技术 vllm通过优化LLM模型的结构,降低模型复杂度,从而实现推理加速。同时,vllm还采用了模型压缩技术,如量化、剪枝等,进...
三、llama.cpp:高性能C++推理引擎 llama.cpp是一款基于C++开发的高性能LLM大模型推理引擎。凭借其底层优化和高效的计算能力,llama.cpp在推理速度和性能上均表现出色。此外,llama.cpp还提供了丰富的API接口和可扩展性,方便开发者根据实际需求进行定制和优化。 实战案例:在某智能问答系统中,llama.cpp被用作核心推理引擎...
它提供了一组 LLM REST API,并且有一个简单的网页界面与 llama.cpp 交互。主要功能包括如下:支持 F16 和量化模型在 GPU 和 CPU 上运行,兼容 OpenAI API,支持并行解码功能、连续批处理功能和监控端点功能。它还支持遵循模式约束的 JSON 响应,并正在开发支持多模态功能。 ## 使用指南 要安装 LLaMA.cpp,请运行...
可以直接从Hugging Face下载元象大模型，包括ModelScope魔搭和Github上的开源资源。元象模型兼容主流框架如vLLM和llama.cpp，提供全量化解决方案，无需额外配置即可使用，显著降低了部署成本。开发者可根据自身需求和技术水平，选择适合的推理框架和数据精度。对于vLLM，它是一个针对大语言模型推理的高效库，...