AI-windows下使用llama.cpp部署本地Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型

5月前作者：mrbone11 分类：Toy博客阅读(38) 违法举报

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Llamp.cpp环境配置

git clone git@github.com:ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

生成的文件在.\build\bin\，我们要用的是main.exe，bin\main.exe -h查看使用帮助

Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型介绍

本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca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，使用了大规模中文数据进行增量预训练文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-857882.html

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llama.cpp部署在windows

本想部署LLAMA模型，但是基于显卡和多卡的要求，很难部署在个人笔记本上，因此搜索发现有一个量化版本的LLAMA.cpp，部署过程和踩过的坑如下：（1）在GitHub - ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook\\\'s LLaMA model in C/C++中下载cpp到本地（2）创建conda环境（3）安装Cmake 在安装之前我们需

2024年02月04日
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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
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【AI实战】llama.cpp 量化部署 llama-33B

量化模型是将模型中的高精度浮点数转化成低精度的int或其他类型得到的新的，花销更小，运行更快的模型。 Inference of LLaMA model in pure C/C++。 llama.cpp 运行期占用内存更小，推断速度也更快，同样的模型，7B 基础模型举例，32位浮点数的模型占用空间 27G，llama.cpp 量化后占用内

2024年02月16日
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在低配Windows上部署原版llama.cpp

现在大语言模型的部署，通常都需要大的GPU才能实现，如果是仅仅想研究一下，大语言模型的算法，我们是很想能够直接在我们的工作电脑上就能直接运行的， llama.cpp 就是很好的实现。 LLaMa.cpp 使用int4这种数值格式，其显著降低了内存需求，并且在大多数硬件上其性能严重

2024年02月09日
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【AI】RTX2060 6G Ubuntu 22.04.1 LTS (Jammy Jellyfish) 部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2

下载源码创建venv 安装依赖已安装依赖列表下载编译llama.cpp 编译成功创建软链接下载模型由于只有6G显存，只下载基础的对话模型chinese-alpaca-2-1.3b 浏览器打开地址：hfl/chinese-alpaca-2-1.3b at main 放到~/Downloads/ai 目录下启动chat报错继续折腾：这两个文件需要手动在浏览器内

2024年01月18日
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llama.cpp LLM模型 windows cpu安装部署

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 1、下载： 2、编译 3、测试运行参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280 模型下载： https://huggingface.co/nya

2024年02月11日
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llama.cpp LLM模型 windows cpu安装部署；运行LLaMA-7B模型测试

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2024年02月15日
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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
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llama.cpp LLM模型 windows cpu安装部署；运行LLaMA2模型测试

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 1、下载： 2、编译 3、测试运行参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280 模型下载： https://huggingface.co/nya

2024年02月16日
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【AI】RTX2060 6G Ubuntu 22.04.1 LTS (Jammy Jellyfish) 部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2 【2】启用GPU支持

接上篇【AI】RTX2060 6G Ubuntu 22.04.1 LTS (Jammy Jellyfish) 部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2-CSDN博客前面的实验，chat.sh确认是运行在CPU模式下，未启用GPU支持重新编译llama.cpp 故障：nvcc fatal : Value \\\'native\\\' is not defined for option \\\'gpu-architecture\\\' 查看gpu-arch 修改Makefile，调整MK_NVCCFLAGS差异如下 yeqia

2024年01月23日
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