**LLAMA-CPP-PYTHON 安装与配置完全指南**

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LLAMA-CPP-PYTHON 安装与配置完全指南

llama-cpp-python Python bindings for llama.cpp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python

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📚 项目基础介绍及编程语言

LLAMA-CPP-PYTHON 是一个为 Ggerganov 开发的 llama.cpp 库提供简单Python绑定的开源项目。它旨在让开发者能够通过Python轻松地访问和利用 llama.cpp 的功能，特别是其文本完成能力。此项目适合那些希望在Python环境中集成高效自然语言处理模型的开发者。主要使用的编程语言是 Python 和底层的 C++（通过 llama.cpp）。

🔌 关键技术和框架

• Python: 作为脚本语言，用于构建高层API。
• C++ (llama.cpp): 提供强大的NLP处理引擎。
• ctypes: Python标准库的一部分，用于调用C接口，使得Python可以访问底层C++库的功能。
• OpenAI兼容API: 提供类似的API结构，便于已有OpenAI生态系统用户的迁移。

🛠️ 安装与配置详步骤

准备工作

1. Python环境: 确保你的系统中安装了Python 3.8或更高版本。

2. C编译器: 对于不同操作系统：

   • Linux: 需要GCC或Clang。
   • Windows: 使用Visual Studio或MinGW。
   • MacOS: 需要Xcode。

3. Git: 用于从GitHub克隆项目源码。

安装步骤

步骤一：获取项目代码

首先，在终端运行以下命令来克隆仓库到本地：

git clone https://github.com/abetlen/llama-cpp-python.git

步骤二：基本安装

如果你的系统满足所有前提条件，可以通过pip直接安装，这会自动编译并安装 llama.cpp 及其Python绑定：

pip install llama-cpp-python

如果安装过程中遇到问题，可以增加 --verbose 标志以获取更多错误信息。

步骤三：配置硬件加速（可选）

对于追求性能的用户，llama.cpp 支持多种硬件加速后端如OpenBLAS、CUDA、Metal、hipBLAS等。以下是配置示例：

• OpenBLAS 加速（CPU）:

  CMAKE_ARGS="-DGGML_BLAS=ON -DGGML_BLAS_VENDOR=OpenBLAS" pip install llama-cpp-python
  

• CUDA 支持（GPU）:

  CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on" pip install llama-ccpp-python
  

• 注意：对于预建轮子，比如CUDA支持，需访问特定URL添加 <cuda-version> 版本号，例如：

  pip install llama-cpp-python --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cu121
  

步骤四：验证安装

安装完成后，你可以通过简单的测试来验证安装是否成功。创建一个新的Python脚本并尝试导入 llama_cpp 模块：

import llama_cpp
print(llama_cpp.__version__)

如果没有报错，并打印出版本号，则表示安装成功。

以上就是关于 llama-cpp-python 的详细安装与配置指南，确保按照自己系统的具体情况进行适当的调整。祝你开发顺利！

llama-cpp-python Python bindings for llama.cpp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python

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