rayrtfr / llama.cpp

Port of Facebook's LLaMA model in C/C++

使用llama.cpp量化部署

以llama.cpp工具为例，介绍模型量化并在本地部署的详细步骤。Windows则可能需要cmake等编译工具的安装。本地快速部署体验推荐使用经过指令精调的Atom-7B-Chat模型，有条件的推荐使用6-bit或者8-bit模型，效果更佳。 运行前请确保：

1. 系统应有make（MacOS/Linux自带）或cmake（Windows需自行安装）编译工具
2. 建议使用Python 3.10以上编译和运行该工具

Step 1: 克隆和编译llama.cpp

1. （可选）如果已下载旧版仓库，建议git pull拉取最新代码，并执行make clean进行清理
2. 拉取最新版适配过Atom大模型的llama.cpp仓库代码

$ git clone https://github.com/Rayrtfr/llama.cpp

2. 对llama.cpp项目进行编译，生成./main（用于推理）和./quantize（用于量化）二进制文件。

$ make

Windows/Linux用户如需启用GPU推理，则推荐与BLAS（或cuBLAS如果有GPU）一起编译，可以提高prompt处理速度。以下是和cuBLAS一起编译的命令，适用于NVIDIA相关GPU。参考：llama.cpp#blas-build

$ make LLAMA_CUBLAS=1

macOS用户无需额外操作，llama.cpp已对ARM NEON做优化，并且已自动启用BLAS。M系列芯片推荐使用Metal启用GPU推理，显著提升速度。只需将编译命令改为：LLAMA_METAL=1 make，参考llama.cpp#metal-build

$ LLAMA_METAL=1 make

Step 2: 生成量化版本模型

目前llama.cpp已支持.safetensors文件以及huggingface格式.bin转换为GGUF的FP16格式。

$ python convert.py --outfile ./atom-7B-cpp.gguf  /path/Atom-7B-Chat

$ ./quantize ./atom-7B-cpp.gguf ./ggml-atom-7B-q4_0.gguf q4_0

Step 3: 加载并启动模型

• 如果想使用GPU推理：cuBLAS/Metal编译需要指定offload层数，在./main中指定例如-ngl 40表示offload 40层模型参数到GPU

使用以下命令启动聊天。

text="<s>Human: 介绍一下北京\n</s><s>Assistant:"
./main -m \
./ggml-atom-7B-q4_0.gguf \
-p "${text}"  \
--logdir ./logtxt 

如果要带聊天的上下文，上面的text需要调整成类似这样：

text="<s>Human: 介绍一下北京\n</s><s>Assistant:北京是一个美丽的城市</s>\n<s>Human: 再介绍一下合肥\n</s><s>Assistant:"

更详细的官方说明请参考：https://github.com/Rayrtfr/llama.cpp/tree/master/examples/main