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...
随着大模型(LLM)的飞速发展,将这些强大的AI能力部署到资源受限的手机等端侧设备上,成为了AI工程化的一大挑战。Llama系列模型虽然效果优秀,但其巨大的参数量和高昂的内存需求,使得直接部署几乎不可能。本文将详细讲解如何通过4-bit量化...