llama.cpp 一键运行本地大模型

文章目录

llama.cpp 一键运行本地大模型 - Windows
- 嘿，咱来唠唠 llama.cpp 这玩意儿！
- gguf 格式是啥？咱得好好说道说道
- 基座模型咋选？
- 所需物料，咱得准备齐全咯
- 核心命令，得记牢啦
- 运行方式咋选？
- 测试应用，来试试呗

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llamacpp__5">嘿，咱来唠唠 llama.cpp 这玩意儿！

llama.cpp 那可是相当牛掰的一个项目嗷！它的核心功能就是能在 CPU 上让大模型进行推理运行。你想啊，有时候咱可能就没办法用 GPU 来进行高效计算，这时候 llama.cpp 就闪亮登场啦，给咱提供了一种在 CPU 上利用大模型的超棒解决方案。这项目的代码就托管在 GitHub 上呢，地址在这：https://github.com/ggml-org/llama.cpp ，想去瞅瞅的小伙伴可别错过哈。

gguf 格式是啥？咱得好好说道说道

llama.cpp 支持的模型文件类型是 gguf 格式哈。这 gguf 格式可是专门为大模型量身打造的文件格式哟，它的优势那可太明显啦，就是简洁性和通用性杠杠的！跟其他格式比起来，gguf 格式的文件通常就一个文件就能把模型的所有必要信息都包含进去，这可就大大简化了模型的管理和使用过程，简直不要太方便。要是你想了解 gguf 格式的详细信息，那就去这个链接瞅瞅：https://github.com/ggml-org/ggml/blob/master/docs/gguf.md 。

基座模型咋选？

在这个示例里呢，咱就选 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-NexaQuant.gguf 作为基座模型哈，然后把它部署在 Windows 系统上。这个模型在语言理解和生成方面还是有一定能耐的，特别适合作为入门示例来进行测试和学习，新手小伙伴们可以试试哟。

所需物料，咱得准备齐全咯

为了能顺顺利利地运行大模型，咱得把下面这些物料都准备好哈：

物料	地址	示例
`llama.cpp` 中的 `llama-server` 能力	官方地址：https://github.com/ggml-org/llama.cpp	这个能力可重要啦，是启动模型服务的关键哟。就好比汽车的发动机，没它可不行哈。
`gguf` 格式的模型文件（仅支持语言模型）	可从 Hugging Face 下载 `gguf` 格式的文件，或在国内的 ModelScope 进行下载	Hugging Face：https://huggingface.co/NexaAIDev/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-NexaQuant/tree/main 这里面有好多丰富的资源哈，就像一个大宝藏库。 ModelScope：https://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF/files 国内的这个平台也很不错，下载起来可能会更方便些哟。

核心命令，得记牢啦

下面这个就是运行某个大模型文件的核心命令哈：

llama-server -m model.gguf

在这个命令里呢，llama-server 可是 llama.cpp 项目里的一个超级工具，专门用来启动模型服务的，就像一个指挥官，负责指挥整个模型服务的启动。-m 呢，它是一个参数，作用就是指定要加载的模型文件，就好比给指挥官下达一个具体的任务指令。model.gguf 就是具体的模型文件名啦，不过你得注意咯，这个得换成你实际使用的模型文件名哈，不然可就乱套啦。

这里还得提醒一下哈，这个命令其实还有好多其他参数可以调整呢，这些参数就像是一个个小开关，能帮助你对模型的运行进行更精细的控制。比如说，你可以调整线程数，就像调整一群工人干活的人数一样，人多力量大，可能速度就快些；还可以调整上下文长度等参数。具体这些参数怎么设置，你就参考官方文档就行啦，那里面都有详细说明呢。

运行方式咋选？

官方教程里给咱提供了编译整个 llama.cpp 项目的方法，但是呢，这个方法相对来说有点复杂哈，就像走迷宫一样，得有一定的编程基础和编译环境才行。要是你不需要更多的定制功能，就只是想简简单单地运行大模型，那咱就可以直接从官方发布的软件包（https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases）里下载预编译的 llama-server 程序，然后根据你自己的系统类型选择合适的版本进行下载和安装，是不是很方便呢？