llama.cpp

llama.cpp是一个开源项目，专门为在本地CPU上部署量化模型而设计。它提供了一种简单而高效的方法，将训练好的量化模型转换为可在CPU上运行的低配推理版本。

GitHub：
https://github.com/ggerganov/llama.cpp

• docker 部署
• windows 下部署
• GGUF

工作原理

llama.cpp的核心是一个优化的量化推理引擎。这个引擎能够高效地在CPU上执行量化模型的推理任务。它通过一系列的优化技术，如使用定点数代替浮点数进行计算、批量处理和缓存优化等，来提高推理速度并降低功耗。

优点

• 高效性能：llama.cpp针对CPU进行了优化，能够在保证精度的同时提供高效的推理性能。
• 低资源占用：由于采用了量化技术，llama.cpp可以显著减少模型所需的存储空间和计算资源。
• 易于集成：llama.cpp提供了简洁的API和接口，方便开发者将其集成到自己的项目中。
• 跨平台支持：llama.cpp可在多种操作系统和CPU架构上运行，具有很好的可移植性。

应用场景

llama.cpp适用于各种需要部署量化模型的应用场景，如智能家居、物联网设备、边缘计算等。在这些场景中，llama.cpp可以帮助开发者在资源受限的环境中实现实时推断和高能效计算。