llama.cpp 移动端移植详解:从 GGUF 格式看如何通过多线程优化实现 10 tokens/s
前言 随着大语言模型(LLM)的普及,将模型部署在手机端(端侧推理)成为了趋势。llama.cpp 作为一个高性能的 C++ 推理库,通过极致的指令集优化和轻量级的 GGUF 格式,让在手机上流畅运行 Llama-3 成为可能。本文将重点介...
前言 随着大语言模型(LLM)的普及,将模型部署在手机端(端侧推理)成为了趋势。llama.cpp 作为一个高性能的 C++ 推理库,通过极致的指令集优化和轻量级的 GGUF 格式,让在手机上流畅运行 Llama-3 成为可能。本文将重点介...
如何在 OP-TEE 内部实现卷积算子:解决浮点运算缺失的定点化替代方案 在安全领域,将深度学习模型部署到 OP-TEE (Open Portable Trusted Execution Environment) 是保护隐私数据的常见需求。...