从零开始：使用 llama.cpp 高效部署大语言模型的完整指南

摘要：本文将深入讲解如何使用 llama.cpp 在消费级硬件（如普通笔记本电脑、树莓派甚至手机）上高效部署和运行大型语言模型（LLM）。我们将覆盖从环境搭建、模型转换、量化压缩、推理优化到实际应用开发的全流程，并提供大量实操示例与性能对比数据。无论你是开发者、研究人员，还是对本地 AI 感兴趣的技术爱好者，本文都将为你提供一份详尽、可复现的实践手册。

---

引言：为什么选择 llama.cpp？

近年来，大型语言模型（如 LLaMA、Mistral、Qwen 等）在自然语言处理领域取得了突破性进展。然而，这些模型通常需要昂贵的 GPU 资源和复杂的部署环境（如 PyTorch + CUDA + vLLM / TensorRT-LLM），使得普通用户难以在本地设备上运行。

2023 年初，Georgi Gerganov 开源了 llama.cpp 项目，彻底改变了这一局面。该项目通过纯 C/C++ 实现了 Transformer 架构，并利用 CPU 的 SIMD 指令集（如 AVX2、AVX-512、ARM NEON）进行高度优化，实现了在无 GPU 的设备上高效运行数十亿参数的大模型。更令人惊喜的是，它支持 4-bit 甚至 2-bit 量化，大幅降低内存占用和计算开销，使得在 8GB 内存的笔记本上运行 7B 模型成为可能。

更重要的是，llama.cpp 社区