综合介绍
llama.cpp是一个用纯C/C++实现的库，旨在简化大语言模型（LLM）的推理过程。它支持多种硬件平台，包括Apple Silicon、NVIDIA GPU和AMD GPU，并提供多种量化选项以提高推理速度和减少内存使用。该项目的目标是通过最少的设置实现高性能的LLM推理，适用于本地和云端环境。
功能列表
- 支持多种硬件平台，包括Apple Silicon、NVIDIA GPU和AMD GPU
- 提供1.5位到8位的整数量化选项
- 支持多种LLM模型，如LLaMA、Mistral、Falcon等
- 提供REST API接口，便于集成
- 支持CPU+GPU混合推理
- 提供多种编程语言绑定，如Python、Go、Node.js等
- 提供多种工具和基础设施支持，如模型转换工具、负载均衡器等
使用帮助
安装流程
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
- 编译项目：
make
使用指南
模型转换
llama.cpp提供了多种工具来转换和量化模型，以便在不同硬件上高效运行。例如，可以使用以下命令将Hugging Face模型转换为GGML格式：
python3 convert_hf_to_gguf.py --model <model_name>
推理示例
编译完成后，可以使用以下命令进行推理：
./llama-cli -m models/llama-13b-v2/ggml-model-q4_0.gguf -p "你好，世界！"
REST API使用
llama.cpp还提供了一个兼容OpenAI API的HTTP服务器，可以用于本地模型的推理服务。启动服务器：
./llama-server -m models/llama-13b-v2/ggml-model-q4_0.gguf --port 8080
然后可以通过浏览器访问基本的Web UI或使用API进行推理请求：
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat -d '{"prompt": "你好，世界！"}'
详细功能操作流程
- 模型加载：首先需要将模型文件下载并放置在指定目录，然后使用命令行工具加载模型。
- 推理配置：可以通过配置文件或命令行参数设置推理的相关参数，如上下文长度、批处理大小等。
- API集成：通过REST API接口，可以将llama.cpp集成到现有的应用程序中，实现自动化推理服务。
- 性能优化：利用量化选项和硬件加速功能，可以显著提高推理速度和效率。
