Llama_cpp-rs 安装与配置指南

Llama_cpp-rs 安装与配置指南

llama_cpp-rs High-level, optionally asynchronous Rust bindings to llama.cpp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_cpp-rs

项目基础介绍

Llama_cpp-rs 是一个为 llama.cpp 项目提供的高级 Rust 绑定。llama.cpp 是一个基于 C++ 实现的 LLAMA（Language Modeling for Any Modality）模型的高性能库。Llama_cpp-rs 项目旨在提供一个安全、易于使用的方式来在 Rust 应用程序中运行 LLAMA 模型，无需深入了解机器学习知识。

本项目主要使用的编程语言是 Rust，同时依赖于 C++ 项目 llama.cpp。

项目使用的关键技术和框架

• Rust：一种系统编程语言，强调安全性、性能和并发。
• llama.cpp：一个用于自然语言处理任务的 C++ 库，特别是用于生成文本的 LLAMA 模型。
• C++ 绑定：将 C++ 代码封装成 Rust 可调用的接口。

安装和配置准备工作

在开始安装前，请确保您的系统已经安装了以下依赖：

1. Rust 编译器（rustc）和 cargo 包管理器。
2. CMake，用于构建 llama.cpp。
3. 如需启用 CUDA、Vulkan、Metal 或 hipBLAS 等后端，还需要安装相应的 SDK 或工具包。

安装步骤

步骤 1：克隆项目

首先，您需要在您的计算机上克隆 Llama_cpp-rs 仓库：

git clone https://github.com/edgenai/llama_cpp-rs.git
cd llama_cpp-rs

步骤 2：构建 llama.cpp

在克隆仓库后，需要先构建 llama.cpp 库：

cd llama_cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
make

构建完成后，您应该会在 build 目录中找到编译好的 llama.cpp 库文件。

步骤 3：安装 Rust 依赖

回到 Llama_cpp-rs 项目的根目录，使用 cargo 安装 Rust 依赖：

cargo build

如果需要为发布构建（Release build）以获得最佳性能，可以使用：

cargo build --release

步骤 4：配置项目

如果需要启用特定的后端，如 CUDA 或 Vulkan，您需要在 Cargo.toml 文件中启用对应的特性。例如，要启用 CUDA，您可以添加以下内容：

[features]
cuda = { package = "llama_cpp_sys", optional = true }

然后重新构建项目。

步骤 5：测试安装

为了测试安装是否成功，您可以尝试运行一些示例代码，确保 llama.cpp-rs 正常工作。

以上步骤为您提供了从零开始安装和配置 Llama_cpp-rs 的指南。如果您在安装过程中遇到任何问题，请检查项目的 README 文件或相关问题跟踪部分以获取更多帮助。

llama_cpp-rs High-level, optionally asynchronous Rust bindings to llama.cpp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama_cpp-rs