Python Bindings for llama.cpp

Python Bindings for llama.cpp 是一个简单的 Python 绑定库，用于访问和使用由 @ggerganov 开发的 C++ 库 llama.cpp。该库主要提供以下功能：

• 通过 ctypes 接口提供对 C API 的低级访问。
• 提供高级 Python API 用于文本补全：
• 类似 OpenAI 的 API。
• 支持 LangChain 和 LlamaIndex。
• 提供兼容 OpenAI 的网络服务器：
• 可替代本地的 Copilot。
• 支持功能调用和多模态模型，如 Vision API。
• 支持多个模型的配置。

使用场景

1. 文本补全 ：可以用于类似 OpenAI 的文本生成任务，例如自动补全问题解答、生成代码段等。
2. 聊天机器人 ：通过高级 API 提供会话补全功能，可用于构建聊天机器人和对话系统。
3. 多模态模型 ：支持处理文本和图像信息，例如 Llava1.5 多模态模型，适用于需要混合数据输入的任务。
4. 嵌入生成 ：从文本生成嵌入向量，可用于语义搜索、文本相似度计算等。
5. 非文本任务 ：通过各种硬件加速（如 CUDA、Metal）优化性能，可用于需要高吞吐量和低延迟的任务。

安装和配置

• 支持 Python 3.8+，并需要 C 编译器（Linux: gcc 或 clang；Windows: Visual Studio 或 MinGW；MacOS: Xcode）。

• 安装命令：

pip install llama-cpp-python

或安装预构建的支持 CPU 的轮子文件：

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

• 支持多种硬件加速，如 OpenBLAS、CUDA、Metal 等，在安装时通过 CMAKE_ARGS 环境变量进行配置。

API 使用示例

高级 API

from llama_cpp import Llama

初始化模型

llm = Llama(model_path="./models/7B/llama-model.gguf") output = llm(“Q: Name the planets in the solar system? A: “, max_tokens=32, stop=[“Q:”, “\n”], echo=True)

print(output)

嵌入生成

import llama_cpp

llm = llama_cpp.Llama(model_path=“path/to/model.gguf”, embedding=True) embeddings = llm.create_embedding(“Hello, world!”)

网络服务器

运行 OpenAI 兼容的 Web 服务器：

pip install ’llama-cpp-python[server]' python3 -m llama_cpp.server –model models/7B/llama-model.gguf

通过上述步骤，用户可以轻松地安装和使用 llama.cpp 来处理各种文本生成和处理任务，并通过 Python API 提供的高级和低级功能进行灵活开发。