【2024 Dec 超实时】编辑安装llama.cpp并运行llama

首先讲一下环境

这是2024 年12月，llama.cpp 的编译需要cmake 呜呜呜网上教程都是make 跑的。反正我现在装的时候make已经不再适用了，因为工具的版本，捣鼓了很久。
ubuntu 18 + conda env内置安装。

以下是可以完美编译llama.cpp的测试工具版本号：

gcc9 g++9 #只要大于等于9 版本都集成了cmake是要的c++17指令集，gcc8测试了要手动软链麻烦反正凉
cuda 11.8 #cuda 版本11 或者12 都行，10测试了不行
cmake 3.22 # camke 大于等于3.14 都行

安装gcc 9/g++ 9：

ubuntu 18默认只能安装到gcc/g++ 8，需要安装gcc9需要添加新的ppd：

添加ppa源

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test

#有问题的话，在https://launchpad.net/~ubuntu-toolchain-r/+archive/ubuntu/test?field.series_filter=trusty网址中找到ppa源，可以尝试手动添加：
#打开 .list文件

vim /etc/apt/sources.list
# 文件末尾添加  bionic 是代表系统ubuntu18
deb https://ppa.launchpadcontent.net/ubuntu-toolchain-r/test/ubuntu bionic main 
deb-src https://ppa.launchpadcontent.net/ubuntu-toolchain-r/test/ubuntu bionic main

查找对应的ubuntu版本后找到ppa指令
2. 更新apt-get

sudo apt-get update

更新时可能出错

#我在apt-get update 的时候报错：
Get:4 http://archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates InRelease [102 kB]
Err:1 http://ppa.launchpad.net/ubuntu-toolchain-r/test/ubuntu bionic InRelease
  The following signatures couldn\'t be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 2C277A0A352154E5 NO_PUBKEY 1E9377A2BA9EF27F
Get:5 http://archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports InRelease [102 kB]
Reading package lists... Done
W: GPG error: http://ppa.launchpad.net/ubuntu-toolchain-r/test/ubuntu bionic InRelease: The following signatures couldn\'t be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 2C277A0A352154E5 NO_PUBKEY 1E9377A2BA9EF27F
E: The repository 'http://ppa.launchpad.net/ubuntu-toolchain-r/test/ubuntu bionic InRelease' is not signed.

解决：
根据错误消息中的 NO_PUBKEY 部分，系统丢失了两个公钥，分别是 2C277A0A352154E5 和 1E9377A2BA9EF27F。可以手动添加这两个公钥。

#添加公钥
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 2C277A0A352154E5
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 1E9377A2BA9EF27F
#重新更新
sudo apt-get update

其他错误参考这几个文章，实在不行的话，自行google看看了
有bug时查：ubuntu无法添加PPA的解决办法
因不能翻墙时查：ubuntu下apt添加第三方ppa源

3.下载gcc9和g++9

sudo apt install gcc-9 g++-9

切换版本，90是当前版本优先级，数值越大优先级越高，系统默认使用优先级最高的

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 90 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9

#其他指令

# 查看当前系统有的gcc
ls /usr/bin/gcc* 
# 查看当前所用gcc/cmake
gcc --version
cmake --version

如果上面在线安装你网络有问题，建议离线安装：
最后办法参考：离线安装gcc/g++ 9

离线安装需要注意

如果你是手动安装的话，要注意libstdc++的版本是否匹配上，gcc 9.5.0 需要libstdc++支持至少GLIBCXX 3.26以上版本：
#查看你的系统libstdc++是否有GLIBCXX 3.26

strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX

没有的话要安装或更新 libstdc++：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libstdc++6

可以通过以下程序测试一下你的gcc是否能够正确编译c++17指令集

//可以尝试编译一个简单的 C++17 示例程序，创建一个简单的 test_filesystem.cpp 文件，如下所示：
#include <iostream>
#include <filesystem>

int main() {
    std::filesystem::path p = ".";
    for (const auto& entry : std::filesystem::directory_iterator(p)) {
        std::cout << entry.path() << std::endl;
    }
    return 0;
}

然后使用以下命令进行编译，没报错就是正常

g++ -std=c++17 test_filesystem.cpp -o test_filesystem
./test_filesystem

接下来可以下载和编译llama.cpp

1.下载 llama.cpp

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

2.cmake编译，参考这个官方https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/docs/build.md
cd llama.cpp

# 如果需要llama支持 cuda，cpu版本的话直接去掉-DGGML_CUDA=ON就可以了
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release

eee… 按照这几个版本工具编译应该没问题亲测跑通

测试使用llama.cpp 跑本地模型

参考这个：https://zhuanlan.zhihu.com/p/690548599

以mistral 7b v3 为例子，先下载模型

pip install -U huggingface_hub
# 建议将下面这一行写入 ~/.bashrc。若没有写入，则每次下载时都需要先输入该命令
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

huggingface上申请你的token，然后执行下载

huggingface-cli download mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3 --local-dir Mistral-7B-Instruct-v0.3 --local-dir-use-symlinks False --resume-download --token your_name_token_hf

进入llama.cpp 目录，利用llama.cpp 转化工具把模型转成.guff文件，/XX/model/Mistral-7B-Instruct-v0.3/是你本地的模型路径

python3 convert_hf_to_gguf.py /XX/model/Mistral-7B-Instruct-v0.3/

3.量化模型，压缩一下，让跑的时候别吃太多内存（当然性能会有影响）。XXX/model/Mistral-7B-Instruct-v0.3/Mistral-7B-Instruct-v0.3-F16.gguf是你本地需要压缩模型路径，./myllms/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf是压缩完存储名称。Q4_K_M表示压缩类型是INF4

#camke后生成的压缩指令路径是这个：./build/bin/llama-quantize
 ./build/bin/llama-quantize  /XXX/model/Mistral-7B-Instruct-v0.3/Mistral-7B-Instruct-v0.3-F16.gguf ./myllms/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf  Q4_K_M

压缩成功长这样：

4.执行量化模型，./build/bin/llama-cli 指令：

#不知道指令在哪的话 find 一下：
#在当前目录及子目录中查找包含字符串的文件：
find . -type f -exec grep -H 'search_string' {} \;

./build/bin/llama-cli -m ./myllms/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf -n 128
## 自动化跑了个测试,test example as follows:
## Q: Solve 5*u - 4*m = 33, -3*u - 2*m = 3 - 12 for u.
## A: 3 [end of text]

想要和模型交互的话用这个：

./build/bin/llama-cli -m ./myllms/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf   --color -cnv

交互界面如下，绿色是我输入的问题，mistral 正在回答：
在这里插入图片描述

llama-cli的参数参考这里：
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/tree/master/examples/main
在这里插入图片描述

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