从 GitHub 克隆并运行 Llama.cpp：分步指南

Llama.cpp 是一个用 C/C++ 编写的开源库，用于在各种硬件上高效地运行大型语言模型（LLM）。本指南将引导您完成从 GitHub 克lone Llama.cpp、编译并运行模型的全过程。

先决条件

在开始之前，请确保您的系统上安装了以下软件：

• Git: 用于从 GitHub 克隆代码仓库。
• C/C++ 编译器: 如 GCC、Clang 或 MSVC。对于 Windows 用户，建议使用 w64devkit。
• Make 或 CMake: 用于编译项目。

步骤 1：克隆 Llama.cpp 仓库

首先，我们需要从 GitHub 克隆 Llama.cpp 的官方代码仓库。打开您的终端或命令提示符，然后执行以下命令：

bash
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

这将在您的当前目录下创建一个名为 llama.cpp 的文件夹，其中包含所有源代码。

步骤 2：获取语言模型

Llama.cpp 需要一个经过特定格式（GGUF）转换的语言模型文件才能运行。您可以从 Hugging Face 等模型社区下载预先转换好的 GGUF 模型。

在选择模型时，请注意以下几点：

• 模型大小: 模型越大，对 RAM 的要求越高。请根据您的硬件配置选择合适的模型。
• 量化版本: GGUF 模型通常提供不同的量化版本（如 Q4_K_M, Q5_K_M 等）。量化可以减小模型大小和内存占用，但可能会轻微影响模型性能。

下载模型文件后，请将其放入 llama.cpp/models 目录下。

步骤 3：编译 Llama.cpp

进入 llama.cpp 目录，然后使用 make 或 cmake 来编译项目。

使用 make (适用于 Linux, macOS, and Windows with w64devkit)

在终端中执行以下命令：

bash
cd llama.cpp
make

这将编译 llama.cpp 的主要可执行文件以及其他一些工具。

使用 CMake (适用于 Windows with MSVC, Linux, macOS)

如果您更喜欢使用 CMake，可以按照以下步骤操作：

bash
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

编译成功后，您将在 build/bin 目录下找到可执行文件。

步骤 4：运行模型进行推理

编译完成后，您就可以使用 main 可执行文件来与模型进行交互了。以下是一个基本的运行命令示例：

bash
./main -m models/<your-model-file.gguf> -n 128 -p "Building a website can be done in 10 simple steps:"

请将 <your-model-file.gguf> 替换为您下载的 GGUF 模型文件名。

命令参数说明：

• -m: 指定要使用的模型文件路径。
• -n: 指定要生成的最大 token 数量。
• -p: 指定您要提供给模型的提示（prompt）。

您还可以通过运行 ./main --help 来查看所有可用的命令行选项，以进行更高级的配置，例如调整温度、top-p 采样等。

结论

通过以上步骤，您已经成功地从 GitHub 克隆、编译并运行了 Llama.cpp。现在您可以开始探索 Llama.cpp 的强大功能，在本地计算机上体验大型语言模型的魅力。祝您玩得愉快！