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这篇文章比较长，我写了一个多月，希望它能很全面。它将引导你完成llama.cpp的构建过程（支持CPU和GPU（使用Vulkan）），描述如何使用一些核心二进制文件（llama - server、llama - cli、llama - bench），并解释llama.cpp和LLM采样器的大多数配置选项。欢迎提出建议和提交PR。

讨论总结

这是一个关于llama.cpp的“终极”指南的Reddit讨论帖。参与者们从多方面进行了讨论，有对指南本身技术内容的探讨，如LLM输出概率、采样器的工作方式等；也有对指南的评价，既有正面的认可、赞同，也有指出缺失内容的；还有一些技术疑问和技术建议，以及涉及运行环境、性能等方面的讨论，整体氛围积极且富有技术交流性。

主要观点

  1. 👍 LLM为所有可能标记生成概率输出，采样器选择其中一个。
    • 支持理由：AbaGuy17指出这一原理。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 作者撰写指南时未考虑到LLM输出概率这一基本原理。
    • 正方观点：SeTiDaYeTi对作者在不了解工具基本原理就撰写如此详尽的指南表示质疑。
    • 反方观点：SteelPh0enix解释自己聚焦于技术和实践方面。
  3. 💡 指南缺失CUDA运行及路径设置内容。
    • 支持理由：TheTerrasque指出在构建llama.cpp时，这部分内容通常很麻烦但指南未涉及。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 大多数指南的撰写者都是在边教边学的过程中完成的。
    • 解释：330d认为这是一种常见的撰写方式。
  5. 💡 存在其他更友好的操作选项，但该指南对特定人群有用。
    • 解释：Everlier认可指南价值的同时指出存在更友好操作选项，且该指南对想要从源代码构建的人有用。

金句与有趣评论

  1. “😂 AbaGuy17：Nice, one thing: The LLM just generates probabilities for all possible tokens as output. The sampler then picks exactly one of them.”
    • 亮点：清楚地阐述了LLM和采样器之间的工作原理。
  2. “🤔 SeTiDaYeTi：I’ll be downvoted into oblivion for this but: HOW ON EARTH do you set out to write a guide as extensive as you did without knowing the basics of the tool you’re writing a guide about? I’m in disbelief.”
    • 亮点：直接表达对作者撰写指南的质疑。
  3. “👀 SteelPh0enix：I focused on the technical and practical aspects of it, not the theory behind it and internals.”
    • 亮点：作者解释自己撰写指南的侧重点。
  4. “😄 nuusain: Wow, great work! Tried getting llama ccp working on Windows and wsl but that was a nightmare, willing to give it anothee crack with this guide.”
    • 亮点：表达对指南的认可，且提到之前在Windows和WSL上运行llama.cpp的困难。
  5. “😎 op4：btw, awesome job writing all of this up!!! Thank you!”
    • 亮点：在指出指南中可能存在的问题同时，还对作者撰写指南表示感谢。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于部分人对作者撰写指南时未考虑某些基本原理表示质疑，可能原因是大家对指南的期待不同，一部分人更注重理论原理，而作者更侧重于技术和实践方面。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何让模型使用llamacpp语法或结构化输出用于训练模型、反向传播损失以及避免灾难性遗忘等问题可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这些技术问题得到解决，可能会对llama.cpp在更多场景下的应用和优化产生积极影响，推动相关技术在本地运行LLMs、网络应用部署等方面的发展。

详细内容：

标题：关于“llama.cpp”构建和使用的深度探讨在 Reddit 引热议

在 Reddit 上，一篇题为“我已经制作了一个关于构建和使用‘llama.cpp’的‘终极’指南”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个相对全面的指南，涵盖了从构建过程到核心二进制文件的使用，以及大部分的配置选项等内容。此贴获得了众多的点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出 LLM 生成输出的方式，认为其只是为所有可能的令牌生成概率，采样器再从中选择一个。但也有人提出不同的采样方法工作方式有所差异。 对于撰写这份指南，有人质疑作者在不完全了解工具基础知识的情况下就着手创作，而作者表示更侧重于技术和实践方面。 有用户提到指南在一些方面的缺失，比如 CUDA 的设置、高级功能的介绍、某些参数的解释等。也有人探讨了不同采样器的工作阶段和作用。

有人认为这份指南很棒，也有人提出了更多期望和改进建议。比如，希望能在某些部分添加提示说明，指出社区已有相关成果；也有人关心在小型 VPS 上部署“llama.cpp”用于网络应用的可行性及性能问题。

例如，有用户分享道：“我积极地寻求在一组精选文档（少于 100 个）上使用小型模型，这份指南对我有帮助吗？比如是否有需要考虑的额外调整？”

作者回复称，该指南聚焦于本地运行 LLMs，如果是关于从文档中提取数据或微调模型等特定需求，指南未作具体介绍，但“llama.cpp”仍可在这些场景中用作运行时。

关于“llama.cpp”在不同场景下的应用和表现，大家也各抒己见。有人认为它在小型 VPS 上的部署相对简单，但性能可能有限；有人觉得与 ChatGPT 相比速度较慢。

总的来说，这次关于“llama.cpp”的讨论丰富而深入，为感兴趣的用户提供了多方面的参考和思考。但同时也反映出指南在某些细节和全面性上还有待进一步完善和补充。