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llama.cpp

llama.cpp

C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

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llama.cpp 项目介绍

llama.cpp是一个用纯C/C++实现的大型语言模型(LLM)推理库,旨在以最小的设置和最先进的性能在各种硬件上实现LLM推理。

主要特点

  • 纯C/C++实现,无任何依赖
  • 对Apple Silicon提供一流支持,通过ARM NEON、Accelerate和Metal框架进行优化
  • 支持x86架构的AVX、AVX2、AVX512和AMX指令集
  • 提供1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,以实现更快的推理和更低的内存使用
  • 为NVIDIA GPU提供自定义CUDA内核
  • 支持AMD GPU(通过HIP)和摩尔线程MTT GPU(通过MUSA)
  • 支持Vulkan和SYCL后端
  • CPU+GPU混合推理,可部分加速大于总VRAM容量的模型

支持的模型

llama.cpp支持多种流行的大语言模型,包括:

  • LLaMA系列(LLaMA、LLaMA 2、LLaMA 3)
  • Mistral 7B和Mixtral MoE
  • Falcon系列
  • BERT
  • Baichuan系列
  • StarCoder系列
  • GPT-2
  • Gemma 等

此外,还支持多模态模型如LLaVA、BakLLaVA等。

主要功能

  1. 基本文本生成:可以根据提示生成连贯的文本。

  2. 对话模式:提供类似ChatGPT的交互式对话体验。

  3. Web服务器:提供轻量级的OpenAI API兼容HTTP服务器。

  4. 交互模式:允许用户随时中断生成并添加新的输入。

  5. 持久化交互:可以保存和恢复对话会话。

  6. 语法约束:支持使用语法来限制模型输出,如仅输出JSON。

  7. 模型量化:提供工具将模型量化为更小的格式。

  8. 困惑度计算:可以计算给定提示的困惑度来衡量模型质量。

应用场景

llama.cpp可用于各种应用场景,如:

  • 本地部署的聊天机器人
  • 文本生成和补全
  • 代码辅助
  • 问答系统
  • 文本分析

由于其高效的实现,llama.cpp特别适合在边缘设备和资源受限的环境中运行LLM。

生态系统

llama.cpp拥有丰富的生态系统,包括多种编程语言的绑定、用户界面、工具和基础设施项目。这使得开发者可以方便地将llama.cpp集成到各种应用中。

总的来说,llama.cpp为在各种硬件上高效运行大型语言模型提供了一个强大而灵活的解决方案,是进行LLM研究和开发的重要工具。

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