原贴链接

我虽然熟悉基础知识并且知道GitHub上有指南，但我正在寻找一个全面、结构良好的指南，它能详细涵盖所有功能。具体来说，我希望看到一个专门介绍各种加速推理方法（如超前和推测解码）的部分。当前的指南比较零散，缺乏清晰的结构，除非密切关注llama.cpp的开发，否则很难跟上所有新功能。

讨论总结

原帖作者在寻找结构良好、涵盖所有功能细节的llama.cpp使用指南，特别是加速推理部分，觉得现有指南零散且结构不清晰。评论者们积极回应，有人提供了可能满足需求的网址或链接，如https://blog.steelph0enix.dev/posts/llama - cpp - guide/和https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1h2hioi/ive_made_an_ultimate_guide_about_building_and/；也有人提出获取README文件与AI对话的建议，但也指出LLM存在局限性；还有人认为这个领域没有有用的指南并给出替代方案，也有人对其他相关事物表示认可或不满。

主要观点

  1. 👍 原帖作者寻求特定类型的llama.cpp指南，即全面、结构良好且详细涵盖所有功能尤其是加速推理部分的指南
    • 支持理由：原帖中明确表达现有指南存在结构零散、难以跟上新功能等问题。
    • 反对声音：无
  2. 👍 提供了可能满足需求的llama.cpp使用指南网址https://blog.steelph0enix.dev/posts/llama - cpp - guide/和https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1h2hioi/ive_made_an_ultimate_guide_about_building_and/
    • 支持理由：回复者觉得这些网址看起来比较有希望，从基础开始介绍，符合原帖作者需求。
    • 反对声音：无
  3. 👎 该领域的指南容易过时，存在多维度优化情况导致指南编写困难
    • 正方观点：kryptkpr指出有至少三个优化维度且写出后很快过时。
    • 反方观点：无
  4. 🔥 可以获取README文件并用AI与之对话
    • 正方观点：这是一种解决原帖作者寻找指南问题的尝试性建议。
    • 反方观点：大型语言模型依据给定数据获取正确结果存在困难，容易产生幻觉式的解决方案，不会按给定内容读取，也不会在需要更多资源时询问。
  5. 💡 建议使用vLLM等更好的推理引擎
    • 解释：kryptkpr认为llama.cpp的推理服务器性能不佳，所以推荐使用更好的推理引擎。

金句与有趣评论

  1. “😂 https://blog.steelph0enix.dev/posts/llama - cpp - guide/”
    • 亮点：这是被推荐为可能满足原帖需求的指南网址。
  2. “🤔 Thanks. Looks promising. Seems to start at zero. Exactly what I’m looking for.”
    • 亮点：表达出这个网址符合原帖作者需求的认可态度。
  3. “👀 noiserr：A month ago someone posted a great guide: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1h2hioi/ive_made_an_ultimate_guide_about_building_and/"
    • 亮点：提供了另一个可能有用的指南链接及相关信息。
  4. “💡 There are no useful guides in this space, I suspect both because they’d be obsolete the day after they’re writtem and because there are at least 3 dimensions of optimization”
    • 亮点：指出该领域指南没有用的原因。
  5. “😒 xmmr: I just use LLaMAFiles fr, they have complicated too much things where we have script to create universal portable easy version smh”
    • 亮点：表达对LLaMAFiles的认可和对当前llama.cpp相关情况的不满。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在努力为原帖作者提供帮助或给出建议。主要分歧点在于是否认为这个领域有可用的指南，以及对于LLM能否用于处理相关文件的看法。可能的原因是大家对于llama.cpp的熟悉程度、使用经验以及对不同工具的信任度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLaMAFiles可能会成为后续讨论的话题，因为有人在讨论中对它表示认可并与llama.cpp相关情况做了对比。
  • 潜在影响：如果更多人认可LLaMAFiles这种将复杂事情简单化的方式，可能会促使更多人使用它，对llama.cpp相关的使用和开发可能会产生一定的影响，例如促使llama.cpp改进其指南或者功能的呈现方式。

详细内容：

标题：寻找完善的 llama.cpp 使用指南引发的热烈讨论

在 Reddit 上，有一则题为“Does anyone know of a well-structured guide for using llama.cpp?”的帖子引起了广泛关注。该帖子作者表示虽对基础知识有所了解，也知道 GitHub 上有相关指南，但仍渴望一份全面且结构清晰、能详细涵盖所有功能的指南，尤其是有关加速推理的各种方法，如前瞻和推测解码等，还指出当前的指南分散且缺乏清晰结构，使人难以跟上新功能。此帖获得了众多回应，点赞数和评论数众多，主要的讨论方向围绕着各类相关指南的优劣及适用性展开。

讨论焦点与观点分析：

有人分享了链接 https://blog.steelph0enix.dev/posts/llama-cpp-guide/ ，有人称看起来很有希望，正是自己所寻找的从零基础开始的指南。还有人一个月前分享了 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1h2hioi/ive_made_an_ultimate_guide_about_building_and/ 。

有人认为这个领域没有有用的指南，因为可能写完第二天就过时了，而且存在至少 3 个优化维度，所以需要 3 个不同的指南，且每个都会很快过时。还指出 llama.cpp 作为一个带有推理服务器示例的库比较独特，但其实是个玩具服务器，在多用户和非单一流的使用场景中表现不佳，建议使用更好的推理引擎。

但也有人反驳说，不是所有人都像他那样拥有 20 个 GPU 或者每天生成数百万个令牌，对于大多数人来说，Llama.cpp 能满足需求，性能还算不错。有人表示 llama.cpp 的服务器对于家庭实验室构建或小团队来说完全没问题，因为它是 ollama 和 lmstudio 的核心，是相当可靠的软件。

有人提到 kobold 不仅具有上述优点，还集成了多模态、图像生成和很多有趣的功能，用户体验比 llama 服务器更好。也有人推荐了 mistral.rs ，称其是一个不错的项目。还有人提到 LlamaCpp 支持 Qwen2VL 等。

讨论中的共识在于大家都在积极寻找适合自己需求的指南和工具。特别有见地的观点是对于不同需求和使用场景，不能一概而论地评判某个工具的好坏，而应根据具体情况选择。

总之，这场关于 llama.cpp 使用指南的讨论展现了大家对于高效、实用工具的追求和探索。