Llama-CPP-Python 教程
llama-cpp-pythonPython bindings for llama.cpp项目地点:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python
1. 项目先容
Llama-CPP-Python 是一个 Python 封装库，用于访问 Llama C++ 库的功能。这个封装使得在 Python 环境中可以方便地使用 Llama 的功能，如文本处置惩罚和模型交互。该项目由 Andrei Betlen 开发并维护，它答应用户通过简朴的 Python 接口来使用高度优化的 C++ 实现，从而提高性能。
2. 项目快速启动
安装依靠及库
确保你的系统已经安装了 Python >= 3.10, CMake, 和相应的编译工具。然后，你可以使用 pip 来安装 Llama-CPP-Python：
- pip install llama-cpp-python
- # 对于 CUDA 版本
- CUDA_VERSION=cu121 pip install \
- --extra-index-url=https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/$CUDA_VERSION \
- llama-cpp-python
- # 对于 Metal (MPS)
- export GGML_METAL=on
- pip install llama-cpp-python
安装完成后，你可以通过下面的命令来测试 Llama-CPP-Python 是否精确安装：
- import llama_cpp
- print(llama_cpp.version())
- python3 -m llama_cpp server --model models/7B/llama-model gguf --n_gpu_layers 35
3. 应用案例和最佳实践
示例：使用 Llama 进行文本处置惩罚
- import llama_cpp
- # 初始化 Llama 后端
- llama_cpp.llama_backend_init(False)
- # 加载模型参数
- params = llama_cpp.llama_context_default_params()
- model_path = "/path/to/your/model"
- model = llama_cpp.llama_load_model_from_file(model_path.encode(), params)
- # 创建上下文
- ctx = llama_cpp.llama_new_context_with_model(model, params)
- # 分词示例
- prompt = "Q: What is the capital of France?".encode()
- tokens = (llama_cpp.llama_token * int(params.n_ctx))()
- n_tokens = llama_cpp.llama_tokenize(ctx, prompt, tokens, params.n_ctx)
- for token in tokens[:n_tokens]:
- print(f"Token: {token}")
- # 清理资源
- llama_cpp.llama_free(ctx)
- 性能优化：根据你的系统配置选择合适的 CUDA 或 Metal 版本。
- 错误处置惩罚：在调用 C++ 函数时捕获非常，以便在出现错误时进行得当的处置惩罚。
- 模型管理：定期更新模型以获取最新特性或改进。
4. 典型生态项目
固然 Llama-CPP-Python 是一个独立的库，但它是 Llama 生态系统的一部分，其他相干项目大概包罗：
- LLAMA: 原始的 C++ 库，提供高性能的自然语言处置惩罚模型接口。
- Llama-CLI: 提供命令行界面的工具，便于与 Llama 模型交互。
- Example Apps: 社区创建的基于 Llama-CPP-Python 的应用程序，展示实际应用场景。
对于具体的生态系统项目列表和相干指南，建议检察 Llama-CPP-Python 的 GitHub 页面及其关联项目。
通过这些步骤，你应该可以或许顺遂地设置并开始使用 Llama-CPP-Python 进行开发。记得随时查阅官方文档以及社区讨论，获取最新的资讯和支持。
llama-cpp-pythonPython bindings for llama.cpp项目地点:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python
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