llama.cpp试用

最新推荐文章于 2025-04-06 13:24:43 发布

菜鸡学AI

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tych22000/article/details/130663872

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显存占用是真的低，13B vicuna int4量化，example/chat-13B.sh 正常问答交流，不到2G的占用。相比之下，vicuna7B原版int8量化，8G显卡下，cuda会OOM (原版不支持int4量化)。chatglm6B int4量化，显存占用仍然需要6G。

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端侧可用的 GPT-4V 级单图、多图、视频多模态大模型

强化学习曾小健

08-13

490

是面向图文理解的端侧多模态大模型系列。该系列模型接受图像和文本输入，并提供高质量的文本输出。自2024年2月以来，我们共发布了5个版本模型，旨在实现: 🔥🔥🔥MiniCPM-V系列的最新、性能最佳模型。总参数量 8B，单图、多图和视频理解性能。在单图理解上，它取得了优于GPT-4o mini、Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet等商用闭源模型的表现，并进一步优化了 MiniCPM-Llama3-V 2.5 的 OCR、可信行为、多语言支持以及端侧部署等诸多特性。

llama.cpp一种在本地CPU上部署的量化模型（超低配推理llama）

最新发布

caoyongsheng的博客

04-06

887

llama.cpp：适合开发者/研究者，提供原子级控制能力Ollama：适合产品经理/教育用户，5分钟实现本地AI对话vLLM vs llama.cpp 基准测试Ollama 官方模型库。

llama.cpp使用

m0_61797126的博客

07-21

3527

由于该库在不断更新，请注意以官方库的说明为准。目前互联网上很多教程是基于之前的版本，而2024年6月12日后库更新了，修改了可执行文件名，导致网上很多教程使用的quantize、main、server等指令无法找到，在当前版本（截至2024年7月20日）这些指令分别被重命名为llama-quantize、llama-cli、llama-server。

开源大模型框架llama.cpp使用C++ api开发入门

踏莎行的博客

11-24

4307

是一个C++编写的轻量级开源类AIGC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，以及作为依赖库集成的到应用程序中提供类GPT的功能。以下基于llama.cpp的源码利用C++ api来开发实例demo演示加载本地模型文件并提供GPT文本生成。

llama.cpp 安装使用（支持CPU、Metal及CUDA的单卡/多卡推理）

宇宙有只 AGI 的博客

10-09

1429

1. 详细步骤 1.1 安装 cuda 等 nvidia 依赖(非CUDA环境运行可跳过) # 以 CUDA Toolkit 12.4: Ubuntu-22.04/24.04(x86_64) 为例，注意区分 WSL 和 Ubuntu，详见 https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-1-download-archive?target_os=Linux&ta...

安卓机上 4G 内存跑 Alpaca，欢迎试用轻量级 LLM 模型推理框架 InferLLM

旷视开发者技术社区

05-10

1336

从 LLM 火爆以来，社区已经出现了非常多优秀的模型，当然他们最大的特点就是体积大。最近为了让大模型可以在更低端的设备上运行，社区做了非常多的工作， gptq 实现了将模型进行低比特量化，因此降低了运行大模型对 CPU 内存、GPU 显存的要求，llama.cpp 实现了在本地 CPU/GPU 上就可以运行大模型，并且步骤非常简单，replit-code-v1-3b 用更小的模型实现了更智能的 c...

MNN 手机本地部署 DeepSeek R1 和多模态大模型，告别服务器繁忙！

老牛啊

02-21

1584

本文介绍了MNN Chat这款由阿里巴巴开源的多模态大模型应用。它支持本地运行，无需依赖外部服务器，确保数据隐私，同时兼容DeepSeek R1、Qwen等主流模型。通过实际测试，MNN Chat在文本生成、图像识别等任务中表现出色，推理速度远超传统方法。无论是车牌识别还是 Stable Diffusion 图像生成，MNN Chat都能为用户提供流畅的AI体验……

llama_factory微调QWen1.5

liguandong

04-15

3387

我们开源了包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B共计6个不同规模的Base和Chat模型，, 以及一个MoE模型（点击博客了解详情），并同步放出了各尺寸模型对应的量化模型。请访问here开始使用，我们建议您试用Qwen1.5-72B-chat。模型效果为了全面洞悉 Qwen1.5 的效果表现，我们对 Base 和 Chat 模型在一系列基础及扩展能力上进行了详尽评估，包括如语言理解、代码、推理等在内的基础能力，多语言能力，人类偏好对齐能力，智能体能力，检索增强生成能力（RAG）等。

免费的嵌入模型key

04-02

还要考虑用户是否愿意自行托管模型，比如使用llama.cpp或ollama这样的工具，这些可能需要一定的技术背景。例如，llama factory和ollama的部署教程，用户可能需要参考引用中的资料[^3]。需要注意提醒用户遵守各平台...

llama.cpp C++ api开发入门demo

11-24

llama.cpp C++ api开发入门demo。加载llama模型，生成回答语句

llama.cpp 项目使用教程

gitblog_00247的博客

08-08

636

llama.cpp 项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama.cpp 1. 项目的目录结构及介绍 llama.cpp 项目的目录结构如下： llama.cpp/ ├── examples/ │ ├── main.cpp │ └── ... ├── include/ │ ├── llama.h │ └── ... ├── ...

大模型本地部署神器：llama.cpp使用介绍

2401_85390073的博客

03-29

1596

本节主要介绍什么是llama.cpp，以及llama.cpp、llama、ollama的区别。同时说明一下GGUF这种模型文件格式。llama.cpp是一个由Georgi Gerganov开发的高性能C++库，主要目标是在各种硬件上（本地和云端）以最少的设置和最先进的性能实现大型语言模型推理。主要特点：纯C/C++实现，没有任何依赖对Apple Silicon（如M1/M2/M3芯片）提供一流支持 - 通过ARM NEON、Accelerate和Metal框架优化。

【大模型】大模型 CPU 推理之 llama.cpp

Zack的博客

04-02

3345

【大模型】大模型 CPU 推理之 llama.cpp

使用llama.cpp实现LLM大模型的格式转换、量化、推理、部署

m0_65555479的博客

08-06

2218

llama.cpp的主要目标是能够在各种硬件上实现LLM推理，只需最少的设置，并提供最先进的性能。提供1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，以加快推理速度并减少内存使用。

Llama.cpp工具main使用手册

新缸中之脑

09-15

2802

Llama.cpp提供的 main工具允许你以简单有效的方式使用各种 LLaMA 语言模型。它专门设计用于与 llama.cpp 项目配合使用。推荐：用快速搭建可编程3D场景Llama.cpp的工具 main提供简单的 C/C++ 实现，具有可选的 4 位量化支持，可实现更快、更低的内存推理，并针对桌面 CPU 进行了优化。该程序可用于使用 LLaMA 模型执行各种推理任务，包括根据用户提供的提示生成文本以及使用反向提示进行类似聊天的交互。

【项目分析】llama.cpp工程

知识，既贵，又便宜。

11-06

2419

Llama.cpp是一个基于C++编写的高性能大模型推理框架，旨在提供快速、稳定且易于使用的计算工具，原本的目标是允许在MacBook上使用INT4量化的LLaMA模型，但现在Llama.cpp支持多种计算模式，包括向量计算、矩阵运算、图算法等，可广泛应用于机器学习、图像处理、数据分析等领域。

llama.cpp部署

m0_37749564的博客

03-24

4629

训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。llama.cpp 主要解决的是推理过程中的性能问题。计算类 Python 库的优化手段之一就是使用 C 重新实现，这部分的性能提升非常明显。另外一个是量化，量化是通过牺牲模型参数的精度，来换取模型的推理速度。llama.cpp 提供了大模型量化的工具，可以将模型参数从 32 位浮点数转换为 16 位浮点数，甚至是 8、4 位整数。除此之外，llama.cpp 还提供了服务化组件，可以直接对外提供模型的 API。

llama.cpp

03-08

### llama.cpp 使用教程和文档 #### 项目概述 `llama.cpp` 是一个用于处理大型语言模型的高性能C++库，旨在提高推理过程中的效率并减少资源消耗。此库不仅提供了基础的功能实现还包含了多种优化措施来提升性能[^2]。 #### 目录结构介绍对于想要深入了解 `llama.cpp` 的开发者来说，理解其内部文件布局非常重要。典型的项目结构如下所示： - **src/**: 存放核心源码文件。 - **include/**: 头文件所在位置。 - **examples/**: 示例程序可以帮助初学者快速入门。 - **docs/**: 文档资料有助于更全面地掌握API用法及最佳实践指南[^1]。 #### 启动与配置方法要开始使用该库，需先完成环境搭建工作。通常情况下，这涉及到下载最新版本的代码仓库、编译必要的依赖项以及设置合适的构建参数。具体步骤可参照官方提供的安装说明文档进行操作。为了进一步简化集成流程，社区成员也开发了一些针对不同编程语言绑定的支持包，比如Go语言可以通过 [go-llama.cpp](https://gitcode.com/gh_mirrors/go/go-llama.cpp)[^3] 接口访问底层功能；而对于Java开发者，则有专门定制过的[java-llama.cpp](https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/java-llama.cpp) 库可供选用[^4]。 ```cpp // C++示例：加载预训练好的Llama模型并执行一次预测任务 #include <iostream> #include "llama.h" int main() { // 初始化模型实例... std::string input_text = "Once upon a time"; auto output_tokens = model.predict(input_text); for (auto token : output_tokens){ std::cout << tokenizer.decode(token) << ' '; } } ``` 通过上述内容可以了解到如何基于现有资源开展关于`llama.cpp`的学习之旅。无论是理论层面的知识积累还是实际编码经验的增长都将为此后的深入研究打下坚实的基础。