Windows平台下CUDA安装及llama.cpp使用教程

本文将详细讲解Windows平台下，如何安装与NVIDIA RTX显卡匹配的CUDA工具包，并正确配置、使用llama.cpp加载大模型，实现模型高效运行（将模型几乎全放入显卡，提升推理速度），全程结合实操截图与具体命令，新手可直接跟着操作。

1.首先需要下载与RTX对应的CUDA驱动，此处必须保证完全一致，执行nvidia-smi命令获取版本信息，这里最高支持CUDA Version: 12.8版。

2.接着下载Cuda 12.4并选择自定义安装。

https://developer.nvidia.cn/cuda-downloads?target_os=Windows\&target_arch=x86_64\&target_version=11\&target_type=exe_local

3.大模型加载器需要是12版，所以就只能下载llama.cpp12系列的，其他版本会报错。

4.执行命令直接启动llama.cpp，模型几乎全放进显卡。

使用30层。

复制代码

llama-server.exe -m qwen.gguf --host 127.0.0.1 --port 11433 -c 1024 --n-gpu-layers 30

运行之前把防火墙关闭，不然可能会无法连接。

5.准备好测试脚本，如下所示，让其输出500个字的概述。

python 复制代码

import json
from urllib import request, error

url = "http://127.0.0.1:11433/completion"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {
    "model": "qwen.gguf",
    "prompt": "你好，请用500字介绍一下通义千问",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 512,
    "ctx_size": 4096,
    "stop": ["<|im_end|>"]
}

try:
    data_json = json.dumps(data).encode("utf-8")
    req = request.Request(url, data=data_json, headers=headers, method="POST")
    with request.urlopen(req, timeout=60) as response:
        result = json.loads(response.read().decode("utf-8"))

    print("生成结果：")
    print(result["content"])
except error.HTTPError as e:
    print(f"调用失败（HTTP错误）：{e.code} - {e.reason}")
except error.URLError as e:
    print(f"调用失败（连接/网络错误）：{e.reason}")
except Exception as e:
    print(f"调用失败（其他异常）：{e}")

运行结果如下：