llama.cpp:实现高效的多平台LLM推理

llama.cpp是在本地和云端的各种硬件上以最少的设置和最先进的性能实现 LLM 推理。
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介绍

llama.cpp 是一个开源项目,致力于在纯 C/C++ 环境中实现各种大型语言模型(LLM)的推理,无需依赖任何外部库。这个项目支持在多种硬件上本地或云端进行高效的LLM推理,旨在为开发者提供一个灵活且高效的推理解决方案。

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主要功能及最近更新

  • 核心功能
    • 支持包括 LLaMA、LLaMA 2、Mistral 7B 等多种模型。
    • 支持 Apple Silicon,优化使用 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架。
    • 支持 AVX、AVX2、AVX512 指令集,提高 x86 架构的性能。
    • 实现 1.5 至 8 位的整数量化,减少内存使用并加快推理速度。
    • 支持 NVIDIA、AMD GPU,并有对 Vulkan、SYCL、部分 OpenCL 的后端支持。
    • 实现 CPU+GPU 混合推理,优化大型模型的运行效率。
  • 最近更新
    • 重组状态和会话文件函数,优化代码结构。
    • 更新 logits 和 embeddings API,提高数据压缩率。
    • 新增 llama_synchronize() 函数和 llama_context_params.n_ubatch 参数,增强批处理能力。
    • 修复 Metal 批量推理的重大 bug,提升模型稳定性。
    • 加入 MoE(混合专家模型)内存布局更新,优化模型的 mmap 支持。

使用指南

  1. 快速开始
    • 克隆项目仓库并设置虚拟环境,安装所需依赖。
    • 配置应用程序,可以通过环境变量或配置文件进行。
    • 使用 Docker 或直接通过命令行启动应用程序。
  2. 平台兼容性
    • 支持 Mac OS、Linux、Windows 等多种操作系统。
    • 可通过 Docker 容器化部署,简化配置和管理。
  3. 开发者参与
    • 项目鼓励社区贡献,开发者可以通过拉取请求参与到项目的开发中。
    • 提供详细的模型添加指南,支持开发者扩展和优化模型。

通过以上功能和指南,llama.cpp 项目不仅提升了开发效率,还通过其广泛的硬件和模型支持,让更多的开发者能够参与到大规模语言模型的研究与应用中。

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