llama.cpp本地部署大模型

本文主要是介绍llama.cpp本地部署大模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

llama.cpp 是一个C++库，用于简化LLM推理的设置，它使得在本地机器上运行大模型（GGUF格式）成为可能。

官网：https://github.com/ggerganov/llama.cpp

模型库：

https://huggingface.co/

HF-Mirror

魔搭社区

安装并且使用llama.cpp

0.安装llama.cpp

官方文档：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/docs/build.md

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

cd llama.cpp

make -j 8

1. 下载模型（HF）

# obtain the official LLaMA model weights and place them in ./models/mymodels

sudo yum install git-lfs

git lfs install

git clone 魔搭社区

2. 转换与量化

官方文档：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/quantize/README.md

将HuggingFace的safetensors格式的模型文件转换成gguf格式才能使用llama.cpp推理。最新版本只能用convert-hf-to-gguf.py来转换，convert.py已经过期了。

#install Python dependencies

python -m pip install -r requirements.txt

#convert the model to ggml FP16 format

python3 convert_hf_to_gguf.py ./models/mymodels/glm-4-9b-chat

#quantize the model to 4-bits (using Q4_K_M method)

./llama-quantize ./models/mymodels/glm-4-9b-chat/glm-4-9B-chat-F16.gguf ./models/mymodels/glm-4-9b-chat/glm-4-9B-chat_Q4_K_M.gguf Q4_K_M

3.模型加载与推理

官方文档： https://github.com/ggerganov/llama.cpp

#You can run a basic completion using this command

./llama-cli -m ./models/mymodels/glm-4-9B-chat/glm-4-9B-chat_Q4_K_M.gguf -p "I believe the meaning of life is" -n 2048

#Like ChatGPT-like experience, you can run in conversation mode by passing -cnv as a parameter

./llama-cli -m ./models/mymodels/glm-4-9B-chat/glm-4-9B-chat_Q4_K_M.gguf -cnv -c 2048 --temp 0.2 -n 2048 -p "你是一个作家助手"

# If you want to use another chat template, pass --chat-template NAME as a parameter../llama-cli -m ./models/mymodels/glm-4-9B-chat/glm-4-9B-chat_Q4_K_M.gguf -p "You are a helpful assistant" -cnv --chat-template chatml -cnv -c 2048 --temp 0.2 -n 2048

#Web server

./llama-server -m ./models/mymodels/gemma_2_chinese_chat_q8_0.gguf --port 8080 --host 192.168.19.180 -c 2048 --temp 0.2 -n 2048