chatllm.cpp学习资料汇总 - 纯C++实现的大型语言模型推理框架

chatllm.cpp简介

chatllm.cpp是一个纯C++实现的大型语言模型(LLM)推理框架,支持在CPU上进行实时对话。该项目基于@ggerganov的ggml库开发,实现了从1B到300B+多种模型的推理能力。

主要特性包括:

• 基于int4/int8量化的高效CPU推理
• 支持多种Transformer架构模型
• 流式生成与打字机效果
• 长文本对话支持
• RAG(检索增强生成)实现
• LoRA微调支持
• Python/JavaScript/C语言绑定

快速开始

要开始使用chatllm.cpp,可以按以下步骤操作:

1. 克隆项目仓库:

git clone --recursive https://github.com/foldl/chatllm.cpp.git
cd chatllm.cpp

2. 下载量化模型或自行量化模型

3. 编译项目:

cmake -B build
cmake --build build -j

4. 运行对话:

./build/bin/main -m /path/to/model.bin -i

更多详细使用说明请参考快速入门指南。

模型支持

chatllm.cpp支持多种主流LLM模型,包括:

• ChatGLM系列
• LLaMA系列
• InternLM
• Qwen
• CodeLLaMA
• Phi
• 等等

完整支持列表和下载链接请查看模型文档。

RAG实现

chatllm.cpp提供了检索增强生成(RAG)的实现,可以利用外部知识增强模型回答。RAG功能的使用方法如下:

1. 准备嵌入模型和重排序模型
2. 创建向量存储
3. 使用RAG进行对话

详细教程请参考RAG文档。

有趣玩法

除了基本的对话功能,chatllm.cpp还支持一些有趣的玩法:

• 模型层混洗:动态调整模型结构
• 多模型对话:让不同模型相互交谈
• 多专家系统:组合多个专家模型

感兴趣的读者可以查看玩法文档了解更多。

更多资源

• 项目GitHub仓库
• API文档
• 工具调用
• 中文README

chatllm.cpp是一个活跃开发中的项目,欢迎提交bug修复PR。希望这个框架能帮助更多人探索和使用大型语言模型!