這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了基于llama.cpp學(xué)習(xí)開(kāi)源LLM本地部署。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。
目錄
前言
一、llama.cpp是什么？
二、使用步驟
1.下載編譯llama.cpp
2. 普通編譯
3. BLAS編譯
3.1、OpenBLAS 編譯 CPU版
3.2?cuBLAS 編譯GPU版本
4. 模型量化文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-812612.html
4.1、模型文件下載：文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-812612.html
到了這里，關(guān)于基于llama.cpp學(xué)習(xí)開(kāi)源LLM本地部署的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
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LLaMA ，它是一組基礎(chǔ)語(yǔ)言模型，參數(shù)范圍從7B到65B。在數(shù)萬(wàn)億的tokens上訓(xùn)練的模型，并表明可以專(zhuān)門(mén)使用公開(kāi)可用的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練最先進(jìn)的模型，而無(wú)需求助于專(zhuān)有和不可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)集。特別是， LLaMA-13B在大多數(shù)基準(zhǔn)測(cè)試中都優(yōu)于GPT-3（175B） ，并且LLaMA65B與最好的型號(hào)Chinch
前不久，Meta前腳發(fā)布完開(kāi)源大語(yǔ)言模型LLaMA， 隨后就被網(wǎng)友“泄漏”，直接放了一個(gè)磁力鏈接下載鏈接。 然而那些手頭沒(méi)有頂級(jí)顯卡的朋友們，就只能看看而已了 但是 Georgi Gerganov 開(kāi)源了一個(gè)項(xiàng)目llama.cpp ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook’s LLaMA model in C/C++ (github.com) 次項(xiàng)目的牛逼
生成的文件在 .buildbin ，我們要用的是 main.exe ， binmain.exe -h 查看使用幫助 本項(xiàng)目基于Meta發(fā)布的可商用大模型Llama-2開(kāi)發(fā)，是中文LLaMAAlpaca大模型的第二期項(xiàng)目，開(kāi)源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精調(diào)大模型。這些模型在原版Llama-2的基礎(chǔ)上擴(kuò)充并優(yōu)化了中文詞表，使用
小伙伴們好，我是《小窗幽記機(jī)器學(xué)習(xí)》的小編：賣(mài)熱干面的小女孩。緊接前文：萬(wàn)字長(zhǎng)文細(xì)說(shuō)ChatGPT的前世今生，后續(xù)會(huì)嘗試以理論+實(shí)踐的方式逐步對(duì)主流的各大LLM進(jìn)行實(shí)測(cè)和漢化。今天這篇關(guān)于Llama2的小作文其實(shí)比較長(zhǎng)，所以分為上下兩篇，上篇主要介紹 Llama2的基本情況
引言 模型簡(jiǎn)介 依賴(lài)安裝 模型inference 代碼補(bǔ)全 4-bit版模型 代碼填充 指令編碼 Code Llama vs ChatGPT vs GPT4 小結(jié) 青山隱隱水迢迢，秋盡江南草未凋。 小伙伴們好，我是《小窗幽記機(jī)器學(xué)習(xí)》的小編：賣(mài)熱干面的小女孩。緊接前文： 今天這篇小作文作為代碼大語(yǔ)言模型Code Llama的下
llama.cpp是近期非常流行的一款專(zhuān)注于Llama/Llama-2部署的C/C++工具。本文利用llama.cpp來(lái)部署Llama 2 7B大語(yǔ)言模型，所采用的環(huán)境為Ubuntu 22.04及NVIDIA CUDA。文中假設(shè)Linux的用戶(hù)目錄（一般為/home/username）為當(dāng)前目錄。 NVIDIA官方已經(jīng)提供在Ubuntu 22.04中安裝CUDA的官方文檔。本文稍有不同的
大型語(yǔ)言模型(llm)正變得越來(lái)越流行，但是它需要很多的資源，尤其時(shí)GPU。在這篇文章中，我們將介紹如何使用Python中的llama.cpp庫(kù)在高性能的cpu上運(yùn)行l(wèi)lm。 大型語(yǔ)言模型(llm)正變得越來(lái)越流行，但是它們的運(yùn)行在計(jì)算上是非常消耗資源的。有很多研究人員正在為改進(jìn)這個(gè)缺點(diǎn)
目錄 前言 準(zhǔn)備工作 Git? Python3.9? Cmake 下載模型? 合并模型 部署模型? 想必有小伙伴也想跟我一樣體驗(yàn)下部署大語(yǔ)言模型, 但礙于經(jīng)濟(jì)實(shí)力, 不過(guò)民間上出現(xiàn)了大量的量化模型, 我們平民也能體驗(yàn)體驗(yàn)啦~, 該模型可以在筆記本電腦上部署, 確保你電腦至少有16G運(yùn)行內(nèi)存 開(kāi)原地址
在過(guò)去的幾個(gè)月里，大型語(yǔ)言模型(llm)獲得了極大的關(guān)注，這些模型創(chuàng)造了令人興奮的前景，特別是對(duì)于從事聊天機(jī)器人、個(gè)人助理和內(nèi)容創(chuàng)作的開(kāi)發(fā)人員。 大型語(yǔ)言模型(llm)是指能夠生成與人類(lèi)語(yǔ)言非常相似的文本并以自然方式理解提示的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型使用廣泛
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大型語(yǔ)言模型（LLM）在諸如自然語(yǔ)言處理、智能問(wèn)答、文本生成等領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。然而，LLM模型往往具有龐大的參數(shù)規(guī)模，導(dǎo)致推理過(guò)程計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)，成為了制約其實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵因素。為了解決這個(gè)問(wèn)題，一系列大模型推理加
