llama.cpp编译

llama.cpp编译

使用 CMake 构建（新版）

说明：llama.cpp 官方已废弃原来的 Makefile 构建方式，推荐改用 CMake 构建方式 来编译模型工具和推理引擎。

如果本地有安装Visual Studio，使用 Visual Studio + CMake 进行构建（适用于 Windows 用户，兼容性最佳）：

 

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp

cd path/llama.cpp
mkdir build
cd build

# 使用 Visual Studio 生成项目
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DLLAMA_CURL=OFF
# 或 使用 w64devkit和mingw 生成项目
cmake .. -G "MinGW Makefiles" -DLLAMA_CURL=OFF

# 或一键默认
cmake -S .. -B build

# 编译 Release 模式 cmake --build . --config Release 

如果一切正常，你会在 build/bin/Release 目录下看到生成的程序。

 

2. 下载模型验证

 

# 模型下载地址
https://xxx.com/filipealmeida/open-llama-7b-v2-open-instruct-GGUF/blob/main/ggml-model-Q4_0.gguf

# 验证
./llama-cli.exe -m .\models\7B\ggml-model-Q4_0.gguf -p "Tell me a joke." --n-predict 100
#用的是 Qwen3.5-9B-Chat 对话模型，但你没加对话模板，直接丢了一句英文提示词，模型不知道该怎么正常回答，只会输出分析 / 思考，不会给最终答案

llama-cli.exe -m ./Qwen3.5-9B-Q4_K_M.gguf -p "Tell me a joke." --n-predict 2000 --ctx-size 4096 --temp 0.7

#非流式输出  
--no-stream

 

2. 运行模型开启服务

 

llama-cli.exe -m ./Qwen3.5-9B-Q4_K_M.gguf --server --host 0.0.0.0 --port 8080

llama-cli.exe -m ./Qwen3.5-9B-Q4_K_M.gguf -p "Tell me a joke." --n-predict 2000 --ctx-size 4096 --temp 0.7 --server --host 0.0.0.0 --port 8080


#启动成功后，在浏览器打开
http://127.0.0.1:8080


#curl 命令
curl http://127.0.0.1:8080/completion \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "Tell me a joke.",
"temperature": 0.7,
"n_predict": 512,
"top_p": 0.9,
"stop": ["\n\n"]
}'

#常用可传参数
{
"prompt": "你的问题",        // 必须
"temperature": 0.7,          // 随机性
"n_predict": 1024,           // 最大生成token
"top_p": 0.9,
"top_k": 40,
"repeat_penalty": 1.1,       // 重复惩罚
"stop": ["<|endoftext|>"]    // 停止符
}


#Python 调用示例
import requests

url = "http://127.0.0.1:8080/completion"
data = {
"prompt": "Hello, who are you?",
"temperature": 0.7,
"n_predict": 512
}

resp = requests.post(url, json=data)
print(resp.json()["content"])


#
http://127.0.0.1:8080/props

 

下载模型： https://www.modelscope.cn/models