llama.cpp 编译安装@Ubuntu

在Kylin 和Ubuntu编译llama.cpp ,具体参考:llama模型c语言推理@FreeBSD-CSDN博客

现在代码并编译:

复制代码
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

# 可选安装
make install 

# 或可选添加路径
export PATH=/home/skywalk/github/llama.cpp/build/bin:$PATH

下载llama 模型文件 1.3G 百度网盘 请输入提取码

转换模型

转换前先安装python库:

pip install sentencepiece

转换

复制代码
python convert.py ~/work/model/chinesellama/

执行:

复制代码
main -m ~/work/model/chinesellama/ggml-model-f16.gguf  -p "请写一个简单的python hello world例子"

效果,至少速度是很快的:

纯cpu的ubuntu:

你好,在不同领域中,相互之间的合作和交流。,实现共同目标。" 。 end of text

llama_print_timings: load time = 11357.71 ms

llama_print_timings: sample time = 1.53 ms / 21 runs ( 0.07 ms per token, 13734.47 tokens per second)

llama_print_timings: prompt eval time = 94.89 ms / 3 tokens ( 31.63 ms per token, 31.62 tokens per second)

llama_print_timings: eval time = 1215.98 ms / 20 runs ( 60.80 ms per token, 16.45 tokens per second)

llama_print_timings: total time = 1327.15 ms / 23 tokens

有些问题回答的还挺不错:

hello ,can you write a python hello world demo program? 程序。(注意:在编写程序时需要注意代码的可读性和可维护性)。

在编写代码时,需要注意代码的可读性、可维护性、可扩展性等方面。在编写代码时,可以使用以下方法来提高代码的可读性、可维护性、可扩展性:

  1. 使用有意义的变量名和函数名。

  2. 避免使用过长的代码和重复的代码,尽量使用简洁的表达。

  3. 使用注释来解释代码的逻辑和实现方式,以便于他人理解。

  4. 使用测试用例来验证代码的正确性,并及时修复错误。

  5. 使用适当的编程技巧和方法来提高代码的可读性和可维护性。

  6. 在代码中加入一定的代码规范和风格指南,以提高代码的可读性和可维护性。

  7. 使用版本控制工具来管理代码,如Git等。

代码的可读性和可维护性对于代码的长期维护和可扩展性非常重要。代码的可读性、可维护性和可扩展性决定了代码的可读性、可理解性、可维护性和可扩展性。因此,在编写代码时,我们应该尽可能地使代码易于阅读、易于维护和易于扩展。 end of text

llama_print_timings: load time = 224.27 ms

llama_print_timings: sample time = 20.63 ms / 283 runs ( 0.07 ms per token, 13715.23 tokens per second)

llama_print_timings: prompt eval time = 242.40 ms / 13 tokens ( 18.65 ms per token, 53.63 tokens per second)

llama_print_timings: eval time = 17749.69 ms / 282 runs ( 62.94 ms per token, 15.89 tokens per second)

llama_print_timings: total time = 18198.66 ms / 295 tokens

riscv Kylin下是因为sentencepiece这个库没装上,没法本地转换模型,就把amd64 ubuntu离得模型拷贝过来了,测试下来速度缺失慢,不过怎么自己聊起天来了? 还是挺有趣的:

太慢了,没有输出全:

hello ,can you write a python hello world demo program? ?。」

In order to generate a Python hello world, you need to follow these steps:

  1. Start by selecting the desired language.

  2. Construct the sentence by creating a sentence that includes all the original thoughts and ideas.

In order to generate a Python hello world, you need to follow these steps:

  1. Choose the language - Python, as the language it's most popular and widely used.

  2. Construct the sentence by creating a sentence that includes all the original thoughts and ideas.

Here's an example:

Original sentence:

"Hello, my name is John, and I'm a little boy. I want to go to school every day.

Constructing the sentence:

"Hello, my name is John, and I'm a little boy. I want to go to school every day.

  1. Create a sentence that

调试

报错

/usr/bin/cmake: /home/skywalk/py310/lib/libcurl.so.4: no version information available (required by /usr/bin/cmake)

/usr/bin/ld: cannot find /lib64/libpthread.so.0: No such file or directory

针对libcurl.so.4的报错,删掉一个就行了:

ls libcur*

libcurand.so libcurand.so.10.3.0.86 libcurl.so.4.8.0

libcurand.so.10 libcurl.so libcurl.so.4

rm libcurl.so.4

针对libpthread.so.0

sudo apt install libpthread*

相关推荐
陈彬深大9 分钟前
《AI 渐进编程》之二十九:从面向对象到 Harness——封装 AI 的不确定性
人工智能·软件工程
克里斯蒂亚诺更新15 分钟前
机器学习和深度学习的主要区别--特征提取
人工智能·深度学习·机器学习
同元软控1 小时前
MWORKS EI:从数字空间到物理世界,面向具身智能产品的一体化研发环境
人工智能·机器学习
VivienneLuo2 小时前
1. 联邦大模型微调综述 -《Federated Large Language Models...》
人工智能·语言模型·微调·联邦学习
漂流瓶jz7 小时前
【AI】大模型本地部署与量化:Ollama、transformers、llama.cpp实践
人工智能·llm·ai编程
M78佐菲8 小时前
Linux学习笔记:TCP协议
linux·笔记·学习·tcp/ip·算法
飞哥数智坊8 小时前
AI时代,我们到底该学什么、用什么,为什么还没提效?
人工智能
Brilliantwxx8 小时前
【Linux】 进程(9)程序与进程地址空间(基础+进阶+面试题)
linux·运维·服务器·开发语言·c++
飞哥数智坊8 小时前
GPT 做架构,国内模型写代码:这条 AI 开发路线能跑通吗?
人工智能·ai编程
不怕犯错,就怕不做9 小时前
git prune 自动删除本地记录中那些远程已经不存在的分支引用
linux·服务器·git