windows编译llama.cpp GPU版本

原创 已于 2025-01-23 19:08:37 修改 · 1.9k 阅读 · 11 ·
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#llama #语言模型

于 2024-12-29 21:17:36 首次发布

Build 指南

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/docs/build.md

一、Prerequire 具体步骤（以及遇到的坑）：

如果你要使用CUDA，请确保已安装。

1.安装 最新的 cmake,   git,  anaconda， pip 配置pytorch环境

2.下载llama.cpp源代码，一定要用git clone

     git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

3. 安装 Microsoft Visual C++ Build Tools。 cmake 和 Build Tools共同构成C++编译系统。

加入PATH

C:\Program Files (x86)\Microso

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Llama2 开源大模型推出之后，因需要昂贵的算力资源，很多小伙伴们也只能看看。好在llama.cpp推出之后，可对模型进行量化，量化之后模型体积显著变小，以便能在windows CPU环境中运行，为了避免小伙伴们少走弯路。
单个消费级GPU笔记本win电脑测试LLaMA模型
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b N，--batch_size N用于提示处理的批量大小（默认值：8）-n n，--n_predict n个要预测的令牌数（默认值：128）将在"7B”文件夹产生一个名为”models/7B/ggml-model-q4_0.bin"的文件。将在"7B”文件夹产生一个名为”models/7B/ggml-model-f16.bin"的文件。-t N，--N个线程[计算期间要使用的线程数（默认值：4）]--top_k N top-k采样（默认值：40）-s SEED，--种子（默认值：-1）
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本文介绍了在 Windows 系统中安装并编译 llama.cpp 的完整流程，包含环境配置与源码构建两大部分，采用官方推荐的 CMake 构建方式！
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qq_36437991的博客
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windows下部署llama.cpp
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更多详情参见，官网网站会随着版本迭代更新。
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joedan0104的专栏
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需手动新建模型下载目录C:\Users\Administrator\AppData\Local\llama.cpp。-DGGML_CUDA=ON：启用 CUDA 支持（需已安装 CUDA 工具包）。-DLLAMA_CURL=ON：启用 CURL 支持（需已安装 curl）-B build：指定构建目录为 ./build。六、进入build\bin\Release目录开始使用llama。三、下载CUDA toolkits（需要GPU加速可选）四、安装 curl（需要联网下载模型可选）
window下w64devkit编译llama.cpp
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基本上都是使用cmake切换到llama.cpp路径调用以下命令我一直报错，无法解决参考以下链接解决了。
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llama.cpp部署在windows
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并在llama.cpp根目录下创建org-models文件夹，将checklist.chk和tokenizer.model放在其中，再在org-models文件夹中创建7B文件夹，将consolidated.00.pth和params.json放入其中。因为在安装过程中选择了自动添加环境，所以安装完后不用手动添加环境了，但是此时必须得重启电脑，变量才能使用，否则无法对Cmake安装进行测试。在org-models\7B\中生成量化后的文件ggml-model-q4_0.gguf，然后进行推理。
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要是你不需要更多的定制功能，就只是想简简单单地运行大模型，那咱就可以直接从官方发布的软件包（https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases）里下载预编译的。这项目的代码就托管在 GitHub 上呢，地址在这：https://github.com/ggml-org/llama.cpp ，想去瞅瞅的小伙伴可别错过哈。它的核心功能就是能在 CPU 上让大模型进行推理运行。就是具体的模型文件名啦，不过你得注意咯，这个得换成你实际使用的模型文件名哈，不然可就乱套啦。
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现在大语言模型的部署，通常都需要大的GPU才能实现，如果是仅仅想研究一下，大语言模型的算法，我们是很想能够直接在我们的工作电脑上就能直接运行的，llama.cpp就是很好的实现。LLaMa.cpp使用int4这种数值格式，其显著降低了内存需求，并且在大多数硬件上其性能严重受到内存限制。LLaMa.cpp使用原始C ++的项目来重写LLaMa（长格式语言模型）推理代码。这使得可以在各种硬件上本地运行LLaMa，包括。在使用一些优化和量化技术来量化权重的情况下，LLaMa.cpp。
01-简单几步！在Windows上用llama.cpp运行DeepSeek-R1模型
错位竞争，单点突破。
03-08 1446
Llama.cpp 是一个开源的、轻量级的项目，旨在实现 Meta 推出的开源大语言模型 Llama 的推理（inference）。Llama 是 Meta 在 2023 年开源的一个 70B 参数的高质量大语言模型，而 llama.cpp 是一个用 C++ 实现的轻量化推理端解决方案，适用于运行和测试 Llama 模型。1.轻量化：llama.cpp 是一个非常轻量级的项目，代码简洁且易于编译，适合快速上手和测试。2.开源：完全开源，代码和模型权重都可以自由获取和使用。
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我们正在讨论的是如何在NVIDIAGPU上编译llama.cpp的GPU版本而不使用cuBLAS。根据用户之前的上下文，用户已经了解了一些编译选项，但现在希望在不使用cuBLAS的情况下使用NVIDIAGPU。注意：llama.cpp默认的GPU加速是...
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