Tweak Language Model Libraries comodamente all'interno del tuo spazio personale, utilizzando Llama.cpp
Llama.cpp è uno strumento in riga di comando che offre un modo efficiente per eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) localmente su diversi dispositivi. Questo software open source, che costituisce la base per popolari framework di esecuzione di modelli locali come Ollama, Jan e LM Studio, è disponibile per una vasta gamma di acceleratori e framework su macOS, Windows e Ubuntu.
Iniziare con Llama.cpp
Per iniziare, gli utenti possono scaricare e eseguire una versione quantizzata di Qwen3-8B all'interno di una interfaccia di chat in riga di comando sul loro dispositivo utilizzando Llama.cpp. I binari per Llama.cpp sono disponibili per sia CPU Arm64 che x86-64. I binari precompilati per la tua distribuzione Linux preferita o l'acceleratore possono essere trovati sulla pagina ufficiale di GitHub.
Caratteristiche principali di Llama.cpp
Llama.cpp offre le migliori prestazioni e opzioni per l'esecuzione di LLM localmente. Consente agli utenti di assegnare il carico di lavoro alla CPU o alla GPU, quantizzare i modelli per un output più veloce e persino suddividere i modelli di grandi dimensioni tra CPU e GPU in caso di necessità. Inoltre, offre supporto per la decodifica speculativa, che può accelerare la generazione di token nei carichi di lavoro ripetitivi.
Lavorare con i modelli
Llama.cpp funziona con la maggior parte dei modelli quantizzati utilizzando il formato GGUF, una scelta popolare tra i repository dei modelli, compreso Hugging Face. Gli utenti possono scaricare i modelli direttamente da Hugging Face utilizzando Llama.cpp. Per coloro che desiderano creare i propri modelli GGUF, il repository di Llama.cpp fornisce uno script per convertire un modello di tensori sicuri in un file GGUF a 16 bit.
Integrazione e API
Llama.cpp può analizzare le chiamate degli strumenti da endpoint API compatibili con OpenAI per l'integrazione di funzionalità esterne. Include anche un server API che può essere connesso a qualsiasi app che supporti gli endpoint compatibili con OpenAI.
Requisiti di sistema e raccomandazioni
Una GPU dedicata Intel, AMD o Nvidia migliorerà notevolmente le prestazioni, e gli ultimi driver dovrebbero essere installati prima di procedere. Per gli utenti macOS, è consigliato installare Llama.cpp utilizzando il gestore dei pacchetti a causa delle misure di sicurezza della piattaforma. Per la migliore esperienza, si consiglia una macchina con almeno 16 GB di memoria di sistema.
Il montaggio di Llama.cpp su un Raspberry Pi 5 richiede bandiere di compilazione standard e l'esecuzione del processo in parallelo sui quattro core del RPI. Per le scatole x86 con GPU Nvidia, assicurarsi che siano installati i driver Nvidia e il kit di strumenti CUDA.
Nota sulla compatibilità
Al momento della stesura di questo documento, Ollama non supporta il backend Vulkan di Llama.cpp, mentre LM Studio manca del supporto per il runtime SYCL di Intel e la creazione del modello GGUF.
Eseguire un LLM localmente è essenziale per imparare come funzionano e fornisce un accesso illimitato a un chatbot senza dipendenza dalla nuvola. Con Llama.cpp, gli utenti possono ora godere di questa esperienza su una vasta gamma di dispositivi.
Leggi anche:
- Due approcci alla gestione delle risorse umane: analisi comparativa delle strategie dure e compassionevoli, con indicazione dei loro vantaggi e svantaggi
- "Il principale scienziato di Toyota dichiara guerra al carbonio: liberamo tutte le nostre risorse per raggiungere la neutralità del carbonio"
- Impressioni notevoli: il top HR di Toyota è stato motivato da un approccio unico allo sviluppo degli studenti in una sola scuola
- Combinazione di potenza audio: sincronizzazione di due altoparlanti Bluetooth con il televisore
