llama.cpp底子知识与原理导读
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/bbcddf0e3f174da49d4a883e4e3b2018.pngllama.cpp 是一个轻量化的 C++ 实现，专注于 Meta 的 LLaMA 模子的推理和部署。该项目致力于在不依赖庞大的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）的情况下，实现对 LLaMA 模子的高效运行，特别是在资源受限的设备上（如个人电脑和手机）。以下是 llama.cpp 的重要工作原理，以及对模子表示和推理的深入分析。
1. 模子表示
在 llama.cpp 中，LLaMA 模子的数据结构和存储方式被设计得尽量高效，特别是为了支持量化，使模子在内存和计算上更节省。模子的核心结构包括权重（weights）、词嵌入（embeddings）和 Transformer 层的多头注意力、前馈网络（feed-forward network，FFN）等组件。
模子文件的加载
LLaMA 模子的权重文件通常通过一个定制的二进制文件（例如 .bin 文件）举行存储，文件结构会包罗模子的层数、每层的参数大小、词嵌入矩阵、层归一化参数等。在 llama.cpp 中，模子权重被量化为 4 位或 8 位的整数，以节省内存。
核心代码（以 model.cpp 为例）：
struct llama_model {
int n_vocab; // 词汇表大小
int n_ctx; // 上下文大小
int n_embd; // 嵌入维度
int n_layer; // 层数
int n_head;
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