先上结论，在AIStudio上cpu推理非常慢，怎么说呢，速度回到了一年前，真不适应这么慢。所以没法在AIStudio上用。
官网：ggml-org/llama.cpp: LLM inference in C/C++
下载llama.cpp源代码
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama.cpp编译llama.cpp
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build --config Release加入路径
export PATH=/home/aistudio/llama.cpp/build/bin:$PATH看看版本
llama-cli --version
version: 7815 (091a46cb8)
built with GNU 9.4.0 for Linux x86_64
aistudio@jupyter-141218-5919289:~/llama.cpp$
在魔搭选模型：
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF · 模型库
刚开始选了这个，但是下载太慢了，而且占用空间太大（忘记只下载一个了），导致空间超出而报错。
后来选了这个：Llama-3-8B，并且只下一个模型文件。
下载模型Llama-3-8B
pip install modelscope
modelscope download --model QuantFactory/Llama-3-8B-Instruct-Coder-GGUF Llama-3-8B-Instruct-Coder.Q6_K.gguf --local_dir ./work启动聊天
llama-cli -m model.gguf
llama-cli -m ~/work/Llama-3-8B-Instruct-Coder.Q6_K.gguf但是速度非常慢。
> 你好
你好！😊
[ Prompt: 0.4 t/s | Generation: 0.1 t/s ]
> /exit后面准备换LFM2.5-1.2B模型
启动服务
llama-server
一款轻量级、兼容 OpenAI API 的 HTTP 服务器，用于部署大型语言模型（LLMs）。
-
使用默认配置在 8080 端口启动本地 HTTP 服务器
llama-server -m model.gguf --port 8080# 可通过浏览器访问基础 Web UI：http://localhost:8080 # 聊天补全接口：http://localhost:8080/v1/chat/completions -
支持多用户和并行解码
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启用推测解码
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部署嵌入模型
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部署重排序模型
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使用语法约束所有输出
llama-perplexity
用于测量模型在给定文本上的困惑度 [1]（及其他质量指标）的工具。
-
测量文本文件的困惑度
llama-perplexity -m model.gguf -f file.txt # [1]15.2701,[2]5.4007,[3]5.3073,[4]6.2965,[5]5.8940,[6]5.6096,[7]5.7942,[8]4.9297, ... # 最终估计：PPL = 5.4007 +/- 0.67339 -
测量 KL 散度
llama-bench
llama-simple
使用 llama.cpp 实现应用程序的极简示例。对开发者很有用。
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基本文本补全
llama-simple -m model.gguf # 你好，我叫凯特琳，是一个16岁的女孩。我是一名高中生，目前正在上一门叫做"艺术