探索LLAMA.CPP的Python绑定：高效文本完成工具

最新推荐文章于 2025-05-05 23:00:03 发布
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探索LLAMA.CPP的Python绑定：高效文本完成工具

llama-cpp-pythonPython bindings for llama.cpp项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python

在Python的世界里，强大的库和框架层出不穷。今天我们要介绍的是llama-cpp-python——一个为@ggerganov's llama.cpp库提供简单Python接口的项目。它不仅提供低级C API访问，还包含了高阶的Python API，支持文本完成，以及OpenAI兼容的Web服务器功能。

项目简介

llama-cpp-python是llama.cpp的Python绑定，旨在简化C++库在Python中的使用。通过这个库，你可以利用高效的C++实现，进行文本自动补全、本地代码助手等功能，甚至可以搭建自己的多模型Web服务。它的特性包括OpenAI风格的API、与LangChain和LlamaIndex的兼容性，以及对多种硬件加速器的支持。

技术分析

该项目利用ctypes提供了低级别的C API访问，同时也构建了一个高级的Python API，使得开发者可以更方便地进行文本处理任务。另外，它内建了OpenAI兼容的Web服务器，支持功能调用、视觉API和多模型处理，为开发多模态应用提供了可能。

值得注意的是，llama-cpp-python允许在安装时选择不同的硬件加速后端，如OpenBLAS、CUDA、Metal、hipBLAS、Vulkan或SYCL，以优化性能。这些选项可以通过环境变量或安装命令行参数来设置。

应用场景

  1. 代码补全: 开发者可以在IDE中集成llama-cpp-python，提供智能提示和代码完成，提高编程效率。
  2. 本地代码助手: 搭建OpenAI Copilot类似的本地服务，无需连接云端即可享受代码补全。
  3. **多模态应用

llama-cpp-pythonPython bindings for llama.cpp项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

CPU 上的分布式 Llama 2 通过 llama.cpp 和 PySpark 使用 Python 对商品硬件进行批量推理的玩具示例。
iCloudEnd的博客
08-03 757
本练习是关于使用Llama 2 （ Meta AI的 LLM（大型语言模型））一次总结许多文档。非结构化、半结构化和结构化文本的可扩展摘要本身可以作为一项功能存在，也可以作为输入下游机器学习模型的数据管道的一部分。具体来说，我们想证明以下同时存在的可行性：在CPU上运行 Llama 2 （即消除 GPU 容量限制）LLM 与Apache Spark（大数据生态系统的关键部分）的顺利集成不使用第三方端点（即，由于气隙基础设施或机密性要求，模型必须在本地运行）
探索Llama.cpp：掌握llama-cpp-python的使用与安装
dsndnwfk的博客
10-31 959
通过本文的介绍，您应该掌握了Llama.cpp的安装与基本使用方法。希望这些知识可以帮助您在AI项目中获得一个良好的开端。LLM概念指南LangChain使用指南。
llama-cpp-python
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
07-16 3780
一、关于 llama-cpp-python 二、安装 安装配置 支持的后端 Windows 笔记 MacOS笔记 升级和重新安装 三、高级API 1、简单示例 2、从 Hugging Face Hub 中提取模型 3、聊天完成 4、JSON和JSON模式 JSON模式 JSON Schema 模式 5、函数调用 6、多模态模型 7、Speculative Decoding 8、Embeddings 9、调整上下文窗口 四、OpenAI兼容Web服务器 Web服务器功能 五、Docker镜像 六、低级API
【Python】llama-cpp-python 库：为 llama.cpp 提供 Python 绑定
最新发布
彬彬侠的博客
05-05 920
llama-cpp-python 是一个 Python 库，为 llama.cpp 提供 Python 绑定，允许在 Python 中高效运行大型语言模型（LLM）的推理任务。llama.cpp 是一个用 C/C++ 实现的轻量级框架，专注于在 CPU 和 GPU 上运行量化模型（如 LLaMA、Mistral 等），以较低的资源占用实现高性能推理。llama-cpp-python 通过高层次和低层次 API 提供灵活的模型操作，广泛应用于本地化 LLM 部署、文本生成和研究。
Llama-CPP-Python 教程
gitblog_00184的博客
08-08 2097
Llama-CPP-Python 教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python 1. 项目介绍 Llama-CPP-Python 是一个 Python 封装库，用于访问 Llama C++ 库的功能。这个封装使得在 Python 环境中可以方便地利用 Llama 的功能，如文本处理和模型交互。该项目由 Andrei Betle...
​ Python 绑定llama.cpp​ github页面
强化学习曾小健
08-12 582
因此，消息应仅包含聊天消息和/或为模型提供额外上下文的系统消息（例如：日期时间等）。非嵌入模型（例如为文本生成设计的模型）通常只返回标记级嵌入，每个序列中的每个标记一个。注意：如果您使用的是 Apple Silicon (M1) Mac，请确保已安装支持 arm64 架构的 Python 版本。使用特定于您的系统的编译器优化构建的。将来，我希望为常见平台提供预构建的二进制文件和轮子，我很乐意接受这方面的任何有用贡献。话虽如此，还是有一些通过发布版本提供的预先构建的二进制文件以及一些社区提供的轮子。
Windows11(非WSL)安装Installing llama-cpp-python with GPU Support
我看故我听
02-18 3213
直接安装，只支持CPU。想支持GPU，麻烦一些。
探索 Llama.cpp 与 Llama-cpp-python：轻松运行大型语言模型
dsndnwfk的博客
11-17 1069
Llama.cpp是一个支持多种LLM模型的C++库，而Llama-cpp-python是其Python绑定。通过Llama-cpp-python，开发者可以轻松在Python环境中运行这些模型，特别是在Hugging Face等平台上可用的模型。Llama-cpp-python提供了一种高效且灵活的方式来运行大型语言模型。LLM概念指南。
解锁 Llama.cpp 的潜力：使用 llama-cpp-python 进行本地化推理
adfyvatbia的博客
11-10 583
通过和LangChain的结合，开发者可以在本地高效实现LLM推理。这减少了对云端API的依赖，并提高了对模型执行的控制。
llama.cpp 的 Python 绑定.zip
11-23
Python bindings for llama.cpp Python ...用于文本完成的高级 Python API类似 OpenAI 的 APILangChain 兼容性LlamaIndex 兼容性OpenAI 兼容的 Web 服务器当地副驾驶更换函数调用支持视觉 API 支持多种模型文档可在...
探索 Llama.cpp：在 LangChain 中运行 Llama-Cpp-Python 的指南
assgdhrejk的博客
12-08 410
本文介绍了如何在 LangChain 中使用进行模型推理。若有任何问题，建议查阅Llama-Cpp-Python 官方文档和LangChain 文档。
[深入解读并实践：Llama.cpp 的安装与使用指南]
dqw41111d的博客
01-10 2252
Llama.cpp 是一个基于 C++ 的开源项目，旨在在设备本地运行 LLM 模型（如 LLaMA 2）。通过，我们可以在 Python 环境中调用 Llama.cpp 的功能。这种方法不仅避免了对 API 调用的依赖，还使得在隐私、安全性要求较高的场景中脱颖而出。支持多种硬件（CPU、GPU、Metal GPU 等）。高效支持多种量化格式的模型（如 GGML 和 GGUF）。易于集成到 LangChain 等 Python 工具链中。以下示例展示了如何通过grammar。
llama-cpp-python安装bug：error: subprocess-exited-。scikit-build-core 0.8.2 using CMake 3.28.3 (wheel)
集电极
03-05 8144
Building wheel for llama-cpp-python (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Building wheel for llama-cpp-python (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [325 lines of output] *** scikit-build-c
llama-cpp-python 程序 Pyinstaller 打包后运行报错（RuntimeError: Failed to load shared library ‘llama.dll‘）
夏树让的博客
05-20 1682
本人基于 llama-cpp-python 构建了一个领域知识问答程序，并通过 Pyinstaller 打包成一个包含.exe运行文件的文件夹。该.exe在本机和另外三台电脑上运行正常，但在另两台上报错：RuntimeError: Failed to load shared library 'llama.dll'
安装llama-cpp-python
weixin_45735391的博客
02-27 364
安装llama-cpp-python。
通过llama-cpp-python web server 实现函数调用
weixin_42023184的博客
09-04 405
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 we...
llama-cpp-python 项目教程
gitblog_00245的博客
08-08 628
llama-cpp-python 项目教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python 1. 项目的目录结构及介绍 llama-cpp-python/ ├── llama_cpp/ │ ├── __init__.py │ ├── llama_cpp.py │ ├── llama_chat_format.py │ └...
**LLAMA-CPP-PYTHON 安装与配置完全指南**
gitblog_09254的博客
09-13 6760
LLAMA-CPP-PYTHON 安装与配置完全指南 llama-cpp-python Python bindings for llama.cpp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/l...
深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python
dfvcbipanjr的博客
12-05 975
使用可以让开发者在本地部署LLMs，结合LangChain，可实现更强大的应用场景。对于感兴趣的开发者，建议访问LangChain官方文档和Llama.cpp的GitHub仓库了解更多信息。
llama.cpp python
01-13
### 使用 `llama-cpp-python` 绑定 为了在 Python 中利用 `llama.cpp`，可以通过 `llama-cpp-python` 库实现简单的访问[^1]。此库允许开发者轻松集成并操作由 C++ 编写的高性能语言模型。 #### 安装 `llama-cpp-python` 要开始使用该库，首先需要安装它。根据不同的硬件配置可以选择适合的方式进行安装[^4]： ```bash pip install llama-cpp-python ``` 对于特定平台或更复杂的设置可能还需要额外的依赖项或是编译源码来获取最佳性能。 #### 基本代码示例 一旦完成安装，在 LangChain 或其他框架内就可以通过如下方式加载和运行基于 `llama.cpp` 构建的语言模型了[^2]： ```python from langchain.llms import LlamaCpp # 初始化Llama模型实例 model_path = "path/to/your/model.bin" n_ctx = 500 # 上下文窗口大小 n_gpu_layers = 1 # GPU加速层数量, 如果不支持GPU则设为0 use_mlock = False # 是否锁定内存防止交换到磁盘 llm = LlamaCpp( model_path=model_path, n_ctx=n_ctx, n_gpu_layers=n_gpu_layers, use_mlock=use_mlock, ) # 测试对话交互功能 prompt = "你好世界!" response = llm(prompt) print(response) ``` 这段代码展示了如何创建一个 `LlamaCpp` 类的对象，并传入必要的参数以初始化模型；之后便能向其发送提示词获得回复。 #### 调用 GGUF 模型 除了上述方法外，还有专门针对GGUF格式优化过的解决方案可供选择。这些方案通常会提供更加简洁高效的接口用于处理这类特殊结构的数据文件[^3]。
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