基于llama.cpp学习开源LLM本地部署

目录

前言

一、llama.cpp是什么？

二、使用步骤

1.下载编译llama.cpp

2. 普通编译

3. BLAS编译

3.1、OpenBLAS 编译 CPU版

3.2 cuBLAS 编译GPU版本

4. 模型量化

4.1、模型文件下载：

4.2、安装python 依赖库。

4.3、模型转换（把7B 模型转换成 ggml FP16 ）

4.4、对FP16模型进行4-bit 进一步量化。（使用上面编译生成的 ./quantize）

5、模型验证

6、API 方式调用

三、总结

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前言

 LLM大模型学的时间也有大半年了，相关的模型、工具、技术和知识等也更新比较快。很多东西之前都没有留痕，回头一看，学了个寂寞。

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一、llama.cpp是什么？

llama.cpp 的主要目标是在MacBook上使用 4 位整数量化运行 LLaMA 模型。

• Plain C/C++ implementation without dependencies
• Apple silicon first-class citizen - optimized via ARM NEON, Accelerate and Metal frameworks
• AVX, AVX2 and AVX512 support for x86 architectures
• Mixed F16 / F32 precision
• 2-bit, 3-bit, 4-bit, 5-bit, 6-bit and 8-bit integer quantization support
• CUDA, Metal and OpenCL GPU backend support

总之一句话：llama.cpp 一个C++编写的轻量级开源大模型框架，可以支持在消费级普通设备上本地部署运行大模型。基本上大部分开源大模型他都支持。

注：之前老版本转换的模型文件扩展名都是.bin，最新的模型文件都是.gguf。

二、使用步骤

1.下载编译llama.cpp

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

llama.cpp 编译分为CPU和GPU两种，但编译方式有好几种：普通编译，Metal 编译，MPI编译，BLAS编译。 本文只介绍少普通编译和BLAS编译。其他详见llama.cpp

2. 普通编译

默认编译出来的CPU版本。

• 使用make构建使用下面命令:

  cd llama.cpp
  make

运行如下：

生成了以下：

注：如果失败了，使用make clean 清理一下，重新编译。

• 使用Cmake构建如下:

  cd llama.cpp
  mkdir build
  cd build
  cmake ..
  cmake --build . --config Release

3. BLAS编译

使用 BLAS 可能会提高使用大于 32（默认值为 512）的批处理进行提示处理时的性能。支持纯 CPU BLAS 实现不会影响正常生成性能。我们可能会看到涉及 GPU 的 BLAS 实现（例如 cuBLAS、hipBLAS 和 CLBlast）的生成性能改进。目前有几种不同的 BLAS 实现可供构建和使用。