从加载到对话：使用 Llama-cpp-python 本地运行量化 LLM 大模型（GGUF）

（无需显卡）使用 Llama-cpp-python 在本地加载具有 70 亿参数的 LLM 大语言模型，通过这篇文章你将学会用代码创建属于自己的 GPT。
建议阅读完 19a 的「前言」和「模型下载」部分后再进行本文的阅读。

代码文件下载 - Llama-cpp-python

文章目录

Llama-cpp-python
- 环境配置
- GGUF
- - 安装库
  - 导入库
  - 本地导入模型
  - 自动下载并导入模型
  - 推理测试
  - 卸载到 GPU 加速推理
- 流式输出
- 多轮对话
- 参考链接

Llama-cpp-python

环境配置

为了确保后续的 “offload”（卸载到 GPU）功能正常工作，需要进行一些额外的配置。

首先，找到 CUDA 的安装路径（你需要确保已经安装了 CUDA）：

find /usr/local -name "cuda" -exec readlink -f {} \;

参数解释：

-name "cuda"：在 /usr/local 目录下搜索名为 “cuda” 的文件或目录。
-exec readlink -f {} \;：对找到的每个文件或目录执行 readlink -f，获取其完整的绝对路径。

假设输出如下：

/usr/local/cuda-12.1
...

复制这个路径，设置 CUDA_HOME 环境变量：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1

接下来，安装 llama-cpp-python：

CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on \-DCUDA_PATH=${CUDA_HOME} \-DCUDAToolkit_ROOT=${CUDA_HOME} \-DCUDAToolkit_INCLUDE_DIR=${CUDA_HOME} \-DCUDAToolkit_LIBRARY_DIR=${CUDA_HOME}/lib64 \-DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc" \
FORCE_CMAKE=1 \
pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir --verbose

[!note]

如果仅在 CPU 上运行，可以直接使用 pip install llama-cpp-python 进行安装。

否则，请确保系统已安装 CUDA，可以通过 nvcc --version 检查。

GGUF

以 bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF 为例进行演示。你将在模型界面查看到以下信息：

可以看到 4-bit 量化有 IQ4_XS，Q4_K_S， IQ4_NL，Q4_K_M 四种，出于性能的考虑，我们将选择 Q4_K_M 进行加载。

文件名	量化类型	文件大小	描述
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4.37GB	质量较好，权重每位约占 4.83 比特，推荐使用。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	4.14GB	略低于 Q4_K_M 的质量，但节省更多空间，推荐使用。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	4.13GB	质量不错，体积略小于 Q4_K_S，性能相近，推荐使用。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	3.91GB	质量尚可，体积小于 Q4_K_S，性能相近，推荐使用。

[!NOTE]

Q：这些量化类型到底是什么？
A：拓展阅读：《d. 如何加载 GGUF 模型（分片/Shared/Split/00001-of-0000…的解决方法）》，其中还会以 Qwen2.5-7B 为例讲述分片模型的加载方式。

安装库

pip install gguf

导入库

from llama_cpp import Llama

下面介绍两种导入模型的方法，实际执行时在本地导入和自动下载中选择一种即可。

本地导入模型

根据模型路径导入模型，注意，文件位于 <model_name> 文件夹下，以当前下载的文件为例：

# 指定本地模型的路径
model_path = "./Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf"# 加载模型
llm = Llama(model_path=model_path,#n_gpu_layers=-1,  # 取消注释使用 GPU 加速#verbose=False,  # 取消注释禁用详细日志输出
)

自动下载并导入模型

对于 llama-cpp-python，入乡随俗使用 repo_id 变量名，但本质是和之前一致的，filename 可以使用通配符，比如 "*Q4_K_M.gguf"。

# 指定仓库的名称和文件名
repo_id = "bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF"
filename = "Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf"
#filename = "*Q4_K_M.gguf"  # 使用通配符也是可以的# 下载并加载模型
llm = Llama.from_pretrained(repo_id=repo_id,filename=filename,#n_gpu_layers=-1,  # 取消注释使用 GPU 加速#verbose=False,  # 取消注释禁用详细日志输出
)

[!tip]

二者的函数区别在于 Llama() 和 Llama.from_pretrained()。

推理测试

使用以下代码进行简单的推理测试：

# 输入文本
input_text = "Hello, World!"# 生成输出
output = llm(input_text, max_tokens=50)# 打印生成的文本
print(output['choices'][0]['text'])

输出：

Llama.generate: 4 prefix-match hit, remaining 1 prompt tokens to eval
llama_perf_context_print:        load time =      28.32 ms
llama_perf_context_print: prompt eval time =       0.00 ms /     1 tokens (    0.00 ms per token,      inf tokens per second)
llama_perf_context_print:        eval time =       0.00 ms /   100 runs   (    0.00 ms per token,      inf tokens per second)
llama_perf_context_print:       total time =    1563.56 ms /   101 tokensWelcome to the latest post on my blog. Today, we will discuss an interesting topic: “How to create a website using JavaScript, HTML, and CSS“. This article is for those who are new to web development or want to learn the basics of creating a website using these technologies. Let’s dive in!# PrerequisitesBefore we start, I would like to mention that I am assuming that you have some basic knowledge of HTML, CSS,

每次生成都会打印一些时间方面的信息，设置 Llama() 的参数 verbose 为 False 可以禁止这个行为。

卸载到 GPU 加速推理

当前的模型默认被部署在 CPU 上，如果你的电脑拥有显卡且大于 5G 显存，那么可以增加 n_gpu_layers 参数将部分计算卸载（offload）到 GPU，以加速推理。修改加载模型的代码如下：

# 本地加载并卸载到 GPU
llm = Llama(model_path=model_path,n_gpu_layers=-1  # 将所有层卸载到 GPUverbose=False,  # 禁用详细日志输出
)# 或者，自动下载并卸载到 GPU
llm = Llama.from_pretrained(repo_id=repo_id,filename=filename,n_gpu_layers=-1  # 将所有层卸载到 GPUverbose=False,  # 禁用详细日志输出
)

如果你的显卡不足 5G，可以设置卸载的具体层数，例如 n_gpu_layers=20，根据你的显存大小调整该参数。

P.S. 不卸载层是允许的，使用 CPU 一样可以进行推理，简单参考下面的表格：

设备	tokens/s	ms/token	s/100 tokens
CPU	11.48	87.08	8.71
GPU	66.85	14.96	1.50

注：tokens/s 为每秒生成的 Token 数量，ms/token 为生成每个 Token 所需的毫秒数，s/100 tokens 为生成 100 个 Token 所需的秒数。

流式输出

Llama-cpp-python 的流式输出只需要在 create_chat_completion() 中传递参数 stream=True 就可以开启，以本地模型导入为例：

prompt = "人工智能的未来发展方向是什么？"output = llm.create_chat_completion(messages=[{"role": "user","content": prompt}],max_tokens=200,stream=True
)for chunk in output:delta = chunk['choices'][0]['delta']if 'role' in delta:print(delta['role'], end=': ', flush=True)elif 'content' in delta:print(delta['content'], end='', flush=True)

输出：

流式输出 llama-cpp-python

代码解释：

for chunk in output:：遍历模型生成的每一个数据块（chunk）。
- delta = chunk['choices'][0]['delta']：
  - 每个chunk包含一个choices列表，这里只取第一个选择（choices[0]）。
  - delta包含了当前数据块中的增量信息，可能是角色（role）信息或内容（content）信息。
- if 'role' in delta:：
  - 如果delta中包含'role'键，说明这是角色信息（例如 “assistant”）。
  - print(delta['role'], end=': ')：打印角色名，并以冒号和空格结尾，例如“assistant: ”，这是自定义行为，当然也可以 pass 掉。
- elif 'content' in delta:：
  - 如果delta中包含'content'键，说明这是实际的回答内容。
    - print(delta['content'], end='')：打印内容，不换行，以便逐步显示生成的回答，注意，在这里参数 end='' 是正确打印所必须的。

[!note]

查看 output 的构造：

from itertools import isliceprompt = "人工智能的未来发展方向是什么？"output = llm.create_chat_completion(messages=[{"role": "user","content": prompt}],max_tokens=200,stream=True
)print(type(output))# 将生成器转换为列表
output_list = list(itertools.islice(output, 3))# 获取前 3 个条目
output_list[:3]

输出（只需要查看其中的 delta）：

<class 'generator'>
[{'id': 'chatcmpl-848b2e9b-7d70-4a7b-99aa-74b8206721db',
'model': './Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf',
'created': 1728562647,
'object': 'chat.completion.chunk',
'choices': [{'index': 0,'delta': {'role': 'assistant'},'logprobs': None,'finish_reason': None}]},
{'id': 'chatcmpl-848b2e9b-7d70-4a7b-99aa-74b8206721db',
'model': './Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf',
'created': 1728562647,
'object': 'chat.completion.chunk',
'choices': [{'index': 0,'delta': {'content': ' '},'logprobs': None,'finish_reason': None}]},
{'id': 'chatcmpl-848b2e9b-7d70-4a7b-99aa-74b8206721db',
'model': './Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf',
'created': 1728562647,
'object': 'chat.completion.chunk',
'choices': [{'index': 0,'delta': {'content': '人'},'logprobs': None,'finish_reason': None}]}]

将刚刚对于流式输出的处理抽象为函数便于后续调用：

def handle_stream_output(output):"""处理流式输出，将生成的内容逐步打印出来。参数：output: 生成器对象，来自 create_chat_completion 的流式输出"""for chunk in output:delta = chunk['choices'][0]['delta']if 'role' in delta:print(f"{delta['role']}: ", end='', flush=True)elif 'content' in delta:print(delta['content'], end='', flush=True)# 使用示例
prompt = "人工智能的未来发展方向是什么？"output = llm.create_chat_completion(messages=[{"role": "user","content": prompt}],max_tokens=200,stream=True
)handle_stream_output(output)

函数解释：

handle_stream_output：
- 接收一个生成器对象 output，遍历每个数据块 chunk。
- 从每个 chunk 中提取 delta 信息。
- 根据 delta 中的键值，分别处理 role 和 content 信息。
- 使用 flush=True 确保内容实时打印。

多轮对话

让我们自定义一个交互的对话类（需要注意到 handle_stream_output() 有所修改）。

from llama_cpp import Llamadef handle_stream_output(output):"""处理流式输出，将生成的内容逐步打印出来，并收集完整的回复。参数：output: 生成器对象，来自 create_chat_completion 的流式输出返回：response: 完整的回复文本"""response = ""for chunk in output:delta = chunk['choices'][0]['delta']if 'role' in delta:print(f"{delta['role']}: ", end='', flush=True)elif 'content' in delta:content = delta['content']print(content, end='', flush=True)response += contentreturn responseclass ChatSession:def __init__(self, llm):self.llm = llmself.messages = []def add_message(self, role, content):"""添加一条消息到会话中。参数：role: 消息角色，通常为 'user' 或 'assistant'content: 消息内容"""self.messages.append({"role": role, "content": content})def get_response_stream(self, user_input):"""获取模型对用户输入的响应（流式输出）。参数：user_input: 用户输入的文本返回：response: 完整的回复文本"""self.add_message("user", user_input)try:output = self.llm.create_chat_completion(messages=self.messages,stream=True  # 开启流式输出)response = handle_stream_output(output)  # 同时打印和收集回复self.add_message("assistant", response.strip())return response.strip()except Exception as e:print(f"\n发生错误: {e}")return ""# 初始化模型（假设使用本地路径）
model_path = "./Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf"
llm = Llama(model_path=model_path,n_gpu_layers=-1,  # 根据需要卸载到 GPUverbose=False,    # 禁用详细日志输出
)# 创建会话实例
chat = ChatSession(llm)# 开始对话
while True:prompt = input("User: ")# 退出对话条件（当然，你也可以直接终止代码块）if prompt.lower() in ["exit", "quit", "bye"]:print("Goodbye!")breakchat.get_response_stream(prompt)print()  # 换行以便下一次输入，这是因为之前的 print 都设置了 end=''

输出：

User:  如果你是大模型面试官，你会怎么出面试题
assistant:  以下是一些可能的大模型面试题：1. 解释什么是深度学习和卷积神经网络，以及它们的应用场景。
2. 描述你对数据预处理和特征工程的了解，并提供一个实际使用例子。
3. 如何选择合适的模型、优化器和损失函数，以及如何评估模型性能？
4. 解释你对TensorFlow和PyTorch的了解，并提供一个使用它们的实际例子。
5. 如何处理不平衡数据集，以及你对样本平衡和数据增强方法的了解。
6. 如何使用Transfer Learning来提高模型性能，并提供一个实际例子。
7. 如何使用文本生成模型（如Seq2Seq模型）来进行机器翻译，文本摘要和情感分析？
8. 如何使用对象检测模型（如Faster R-CNN和YOLO）来进行目标检测？
9. 如何使用自编码器来进行数据压缩和特征学习？
10. 如何使用喂给网络（Feeding Networks）和Generative Adversarial Networks（GANs）来生成图像和文本？
11. 如何使用时序数据模型（如ARIMA和LSTM）来进行预测？
12. 如何使用回归树和随机森林来进行预测和分类？
13. 描述你对超参数调优的了解，包括网络架构、学习率和批大小等方面。
14. 如何使用K-means和朴素贝叶斯等聚类和分类方法？
15. 描述你对凸优化和
User:  对于第十个问题能否给我答案发生错误: Requested tokens (530) exceed context window of 512

可以看到报错超过了上下文窗口的长度，让我们增加它：

llm = Llama(model_path=model_path,n_gpu_layers=-1,  # 根据需要卸载到 GPUn_ctx=4096,       # 设置上下文窗口大小verbose=False,    # 禁用详细日志输出
)

此时模型输出正常：

User:  如果你是大模型面试官，你会怎么出面试题
assistant:  以下是一些可能的大模型面试题：1. 解释什么是深度学习和卷积神经网络，以及它们的应用场景。
2. 描述你对数据预处理和特征工程的了解，并提供一个实际使用例子。
3. 如何选择合适的模型、优化器和损失函数，以及如何评估模型性能？
4. 解释你对TensorFlow和PyTorch的了解，并提供一个使用它们的实际例子。
5. 如何处理不平衡数据集，以及你对样本平衡和数据增强方法的了解。
6. 如何使用Transfer Learning来提高模型性能，并提供一个实际例子。
7. 如何使用文本生成模型（如Seq2Seq模型）来进行机器翻译，文本摘要和情感分析？
8. 如何使用对象检测模型（如Faster R-CNN和YOLO）来进行目标检测？
9. 如何使用自编码器来进行数据压缩和特征学习？
10. 如何使用喂给网络（Feeding Networks）和Generative Adversarial Networks（GANs）来生成图像和文本？
11. 如何使用时序数据模型（如ARIMA和LSTM）来进行预测？
12. 如何使用回归树和随机森林来进行预测和分类？
13. 描述你对超参数调优的了解，包括网络架构、学习率和批大小等方面。
14. 如何使用K-means和朴素贝叶斯等聚类和分类方法？
15. 描述你对凸优化和随机 Forests等算法的了解。
User:  对于第十个问题能否给我答案
assistant:  给定一个生成图像和文本的问题，一种方法是使用Generative Adversarial Networks（GANs）。GANs是一种深度学习模型，由两个子网络组成：生成器和判别器。生成器生成一组随机噪声并根据该噪声生成新的数据，而判别器试图区分生成的数据和真实数据。这两个子网络通过最小化一个对抗性损失函数来互相学习。在生成图像方面，常用的GAN模型包括DCGAN（Deep Convolutional GAN）、CGAN（Conditional GAN）和WGAN（Wasserstein GAN）等。DCGAN使用 convolutional neural network 作为生成器，对于生成图像来说，DCGAN可以生成高质量的图像，但是它可能会生成一些不太可靠的图像，因为它是一种无条件生成器。CGAN是DCGAN的一种扩展，它引入了条件信息，允许生成器根据特定条件（如类别标签）生成图像。WGAN是DCGAN的一种改进版本，它使用 Wasserstein 距离来替换了原来的对抗性损失函数，从而使得模型更加稳定。在生成文本方面，常用的GAN模型包括SeqGAN（Sequence Generative Adversarial Nets）和StackGAN（Stack Generative Adversarial Networks）。SeqGAN通过使用RNNs（Recurrent Neural Networks）生成一系列单词来生成文本。StackGAN使用多个堆叠的GAN子网络来生成复杂的文本。总之，GANs是一种强大的生成模型，可以生成高质量的图像和文本，但是它们也有一些问题，例如生成的数据可能存在模式缺陷，并且训练过程可能会收敛很慢。

至此，篇章告一段落 : )。

请注意，这只是一个简短的章节，其中还有许多知识尚未涉及，比如 Transformers 中的 Pipeline，对 Tokenizer 的更深入了解，以及 RAG 的应用等。由于内容过多，文章跳过了一些细节，预计闲暇时增设章节单独进行讲解。