ggml是一个用C和C++编写、专注于Transformer架构模型推理的机器学习库。该项目完全开源，处于活跃的开发阶段，开发社区也在不断壮大。ggml和PyTorch、TensorFlow等机器学习库比较相似，但由于目前处于开发的早期阶段，一些底层设计仍在不断改进中。相比于llama.cpp和whispe

一、从GitHub拉去llama.cpp项目gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cpp下载完成后在当前目录的路径输入cmd,进入命令行二、安装python执行的相关依赖执行pipinstall-rrequirements.txt三、下载模型文件依赖安装成功后开始转换模型这里以魔塔上的C

_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE类型：宏定义描述：禁用Windows上荒谬的“不安全”警告。_USE_MATH_DEFINES类型：宏定义描述：在MSVC上使用M_PI。GGML_DEBUG类型：宏定义描述：定义调试级别。GGML_GELU_FP16类型：宏定义描述：定义GELU函数的浮点数精度为16位。GGML_GELU_QUICK_FP

之前对LLM推理和应用了解不多，因此抽时间梳理了一下，我们从模型量化，模型推理，以及开发平台等三个层面来梳理分析。模型量化模型训练时为了进度，采用的32位浮点数，因此占用的空间较大，一些大的模型需要很大的显存才能加载，且计算推理过程较慢。为了减少内存占用，提升推理速度，可以将高精

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chatglm.cpp的一个主要特点就是以量化的形式对大模型进行优化，使其在CPU上能够进行高效推理。本文主要查看chatglm.cpp是如何对模型进行量化的chatglm.cpp在使用时主要分成两步：使用convert.py将模型进行量化，得到ggml格式使用./build/bin/main进行模型调用convert.py截至

首先安装OpenCL和clblast：vcpkginstallopenclclblast下载GitHub上的源码：gitclone--recurse-submoduleshttps://github.com/li-plus/chatglm.cppcdchatglm.cpp这个项目GGML子仓库中，third_party/ggml/src/CMakeList.txt有个错误。打开并找到178-183行： find_

最近看了一下小说推文成品软件的思路，发现可以完全迁移到我的BookerAutoVideo上面来。这篇短文里面，我试着分析一下整个推文视频生成的流程，以及简要阐述一下有什么工具。整体流程是这样：分句原文是按照段落组织的，我们可能希望按照句子生成图片。于是我们需要把段落拆成句子，像这

MetaAI在本周二发布了最新一代开源大模型Llama2。对比于今年2月发布的Llama1，训练所用的token翻了一倍，已经达到了2万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama2也翻了一倍。在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama2。 https: