LLM | llama.cpp 安装使用（支持CPU、Metal及CUDA的单卡/多卡推理）

1. 详细步骤

1.1 安装 cuda 等 nvidia 依赖（非CUDA环境运行可跳过）

# 以 CUDA Toolkit 12.4: Ubuntu-22.04/24.04(x86_64) 为例，注意区分 WSL 和 Ubuntu，详见 https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-1-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=runfile_local
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run
sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run注：通过 nvcc -V 来确定 cuda 等依赖是否安装到位，缺少的话根据提示再安装别的依赖，如 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 等

1.2 安装 llama.cpp (C/C++环境)

# 手动下载也可以
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cppcd llama.cpp# 没安装 make，通过 brew/apt 安装一下（cmake 也可以，但是没有 make 命令更简洁）
# Metal(MPS)/CPU
make
# CUDA
make GGML_CUDA=1注：以前的版本好像一直编译挺快的，现在最新的版本CUDA上编译有点慢，多等一会

1.3 安装 llama-cpp (Python 环境)

# 也可以手动安装 torch 之后，再安装剩下的依赖
pip install -r requirements.txt

1.4 转换 HF 模型为 GGUF 文件

本步骤开始都以 Qwen2-7B-Instruct 为例

# 示例: 生成 FP-16 模型
python convert_hf_to_gguf.py /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/

1.5 GGUF 模型量化

# 示例: Q4_K_M 量化
./llama-quantize /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ggml-model-f16.gguf /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf Q4_K_M

1.6 GGUF 模型测试

# Metal(MPS)/CPU
./llama-cli -m /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf -cnv -p "You are a helpful assistant"
# CUDA: 单卡推理
./llama-cli -m /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf -cnv -p "You are a helpful assistant" -ngl 9999
# CUDA: 多卡推理(以双卡为例)，-ts等参数含义详见 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/server/README.md
./llama-cli -m /model_path/Qwen/Qwen-2.7B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf -cnv -p "You are a helpful assistant" -ngl 9999 -ts 1,1注: ngl可以灵活调整，取 9999 不是常规做法，比大模型实际的 100 以内的 ngl 大很多（不同模型的实际 ngl 也不一样）来确保所有的 ngl 都在 GPU 上运行（当然前提是显存足够）

2. 参考资料

2.1 llama.cpp

2.1.1 GitHub

官方页面

https://github.com/ggerganov/llama.cpp

build

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/docs/build.md

quantize

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/quantize/README.md

http server

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/server/README.md

2.2 NVIDIA DEVELOPER

CUDA Toolkit Archive

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit 12.4: Ubuntu-22.04/24.04(x86_64)

https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-1-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=runfile_local