llama.cpp LLM模型 windows cpu安装部署

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了llama.cpp LLM模型 windows cpu安装部署。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

参考:
https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/
https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599

cmake windows安装参考:https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105

llama.cpp下载编译

1、下载:

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

2、编译

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

llama.cpp LLM模型 windows cpu安装部署

3、测试运行

cd bin\Release
./main -h

llama.cpp LLM模型 windows cpu安装部署

运行LLaMA-7B模型测试

参考:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280

模型下载:
https://huggingface.co/nyanko7/LLaMA-7B/tree/main
下载下来后在llama.cpp-master\mode文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-514476.html

到了这里,关于llama.cpp LLM模型 windows cpu安装部署的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • llama.cpp一种在本地CPU上部署的量化模型(超低配推理llama)

    前不久,Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA, 随后就被网友“泄漏”,直接放了一个磁力链接下载链接。 然而那些手头没有顶级显卡的朋友们,就只能看看而已了 但是 Georgi Gerganov 开源了一个项目llama.cpp ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook’s LLaMA model in C/C++ (github.com) 次项目的牛逼

    2023年04月23日
    浏览(44)
  • 大模型在cpu上使用llama_cpp部署无法加载模型的问题

    错误:gguf_init_from_file: invalid magic characters \\\'tjgg\\\'等,也就是无法加载模型 因为最新版的llama-cpp-python不支持ggml文件格式了 解决方案: 1、降低版本(最简单): pip install llama-cpp-python==0.1.78 2、直接下载对应GGUF的模型 3、利用llama.cpp内部转换函数进行转换 参考出处:TheBloke/Llam

    2024年01月20日
    浏览(48)
  • 使用Llama.cpp在CPU上快速的运行LLM

    大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点

    2024年02月16日
    浏览(44)
  • Llama2通过llama.cpp模型量化 Windows&Linux本地部署

    LLaMA ,它是一组基础语言模型,参数范围从7B到65B。在数万亿的tokens上训练的模型,并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型,而无需求助于专有和不可访问的数据集。特别是, LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3(175B) ,并且LLaMA65B与最好的型号Chinch

    2024年02月05日
    浏览(55)
  • 大模型部署手记(8)LLaMa2+Windows+llama.cpp+英文文本补齐

    组织机构:Meta(Facebook) 代码仓:https://github.com/facebookresearch/llama 模型:llama-2-7b 下载:使用download.sh下载 硬件环境:暗影精灵7Plus Windows版本:Windows 11家庭中文版 Insider Preview 22H2 内存 32G GPU显卡:Nvidia GTX 3080 Laptop (16G) 下载llama.cpp的代码仓: git clone https://github.com/ggergan

    2024年02月03日
    浏览(52)
  • AI-windows下使用llama.cpp部署本地Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型

    生成的文件在 .buildbin ,我们要用的是 main.exe , binmain.exe -h 查看使用帮助 本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发,是中文LLaMAAlpaca大模型的第二期项目,开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表,使用

    2024年04月25日
    浏览(67)
  • 大模型部署手记(11)LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-2-7B+Windows+llama.cpp+中文对话

    组织机构:Meta(Facebook) 代码仓:GitHub - facebookresearch/llama: Inference code for LLaMA models 模型:LIama-2-7b-hf、Chinese-LLaMA-Plus-2-7B   下载:使用huggingface.co和百度网盘下载 硬件环境:暗影精灵7Plus Windows版本:Windows 11家庭中文版 Insider Preview 22H2 内存 32G GPU显卡:Nvidia GTX 3080 Laptop (1

    2024年02月03日
    浏览(50)
  • 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:

    2024年01月21日
    浏览(41)
  • 大模型部署手记(9)LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B+Windows+llama.cpp+中文文本补齐

    组织机构:Meta(Facebook) 代码仓:GitHub - facebookresearch/llama: Inference code for LLaMA models 模型:llama-2-7b、Chinese-LLaMA-Plus-7B(chinese_llama_plus_lora_7b)   下载:使用download.sh下载 硬件环境:暗影精灵7Plus Windows版本:Windows 11家庭中文版 Insider Preview 22H2 内存 32G GPU显卡:Nvidia GTX 3080 La

    2024年02月03日
    浏览(51)
  • 大模型部署手记(10)LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B+Windows+llama.cpp+中英文对话

    组织机构:Meta(Facebook) 代码仓:GitHub - facebookresearch/llama: Inference code for LLaMA models 模型:llama-2-7b、llama-2-7b-chat( 后来证明无法实现中文转换 )、Chinese-LLaMA-Plus-7B(chinese_llama_plus_lora_7b)   下载:使用download.sh下载 硬件环境:暗影精灵7Plus Windows版本:Windows 11家庭中文版

    2024年02月04日
    浏览(54)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包