FastLLM项目下载及安装教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastllm 1. 项目介绍
FastLLM是一款由优快云公司开发的InsCode AI大模型特别推荐的开源项目，它是一个纯C++实现的全平台大型语言模型推理加速库。该库设计目标是为了实现高效无阻塞的模型推断，尤其适用于ChatGLM系列、Qwen系列、LLAMA变种（如ALPACA、VICUNA）、BAICHUAN、MOSS等模型，并且支持Python调用。FastLLM强调了其跨平台能力，不仅在常见的ARM、X86、NVIDIA平台上表现出色，甚至能在安卓设备上直接编译运行，提供GPU和CPU的混合部署选项，优化了模型的加载和量化过程。
2. 项目下载位置
FastLLM项目托管在GitHub上，您可以直接通过这个链接访问:https://github.com/ztxz16/fastllm 获取最新源码。
您也可以通过Git命令行工具直接克隆项目：
git clone https://github.com/ztxz16/fastllm.git
3. 项目安装环境配置
必备软件
- GCC/G++（建议9.4以上）
- Make
- CMake（建议3.23以上）
- 对于GPU支持，还需要CUDA环境（建议最新版本）
环境配置示意图
虽然不能直接插入图片，但按照以下步骤配置您的开发环境：
- GCC/G++安装：在Linux中通常通过
sudo apt-get install gcc g++。 - CMake安装：可以通过官方网站或者包管理器安装，例如，使用
sudo apt-get install cmake。 - CUDA安装：参照NVIDIA官网指南进行安装，确保环境变量正确配置。
4. 项目安装方式
编译安装
首先，进入FastLLM的项目根目录，然后根据需要选择不同的编译选项：
-
GPU版本编译（推荐使用新版本CUDA）：
./install.sh -DUSE_CUDA=ON -
指定CUDA架构编译（例如，对于RTX 4090，架构代码为89）：
./install.sh -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ARCH=89 -
仅CPU版本编译：
./install.sh
环境变量与依赖
确保已正确安装所有依赖项，并在需要时添加路径到系统环境变量中。
5. 项目处理脚本
快速测试
Python中使用
安装必要的Python依赖后，可以通过简单的脚本来测试模型的加载与响应，比如：
from ftllm import llm
model = llm("模型路径")
print(model.response("你好吗？"))
C++示例
假设您已完成编译，可以直接在FastLLM构建目录中运行C++的演示应用：
./build-fastllm/main -p "模型路径"
部署与服务
对于更高级的用法，比如作为Web服务运行，可以参照文档中的命令启动服务器：
python3 -m ftllm.server -t 16 -p "模型路径" --port 8080
至此，您应该已经掌握了FastLLM的基本下载与安装流程，接下来就可以探索更多高级功能和优化选项，享受高效的模型推理体验。记得查阅官方文档以获取最新信息和详细的配置细节。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
