llama.cpp：实现高效的多平台LLM推理

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。

github_ai_tool_llama_cpp_1

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。

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。
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。
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。