Llama.cpp Rehberi – LLM'leri Her Türlü Donanımda Sıfırdan Yerel Olarak Çalıştırma Yöntemi

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Blog yazılarının artması olumlu, ancak llama.cpp'yi derleme yöntemi karmaşık hissettiriyor

  • Donanıma uygun parametreler ccmake . komutuyla ayarlanıp derlenebilir

• Eski bir Dell dizüstü bilgisayarda Llama.cpp'yi başarıyla çalıştırma deneyimi paylaşılıyor

  • Minimum özelliklerle bile çalıştı ve yavaş olsa da doğru yanıtlar verdi
  • Daha iyi donanımda daha büyük modelleri çalıştırmak istiyor

• Llama.cpp kurmak istiyor ama daha iyi UX sunduğu için kobold.cpp kurmuş

• Windows ve AMD üzerinde derleme denemesi deneyimi paylaşılıyor

  • Vulkan ve MSYS2 en kolay çalışan seçenekler olmuş

• Llama.cpp'nin desteklediği LLM'lerin sınırlamaları hakkında soru

  • Yalnızca belirli transformer modellerini mi desteklediğini merak ediyor

• Ollama'ya geçen bir deneyim paylaşılıyor

  • Ollama'nın sunucu ve istemci kurulumu basit şekilde çalışıyor

• Ollama'nın sadece basit bir llama.cpp sarmalayıcısı olmadığı vurgulanıyor

  • Ollama, model arayüzü ve paketleme için çeşitli özellikler sunuyor

• ChatGPT web arayüzü yerine neden Llama.cpp kullanıldığı soruluyor

  • Asıl nedenin gizlilik olup olmadığını merak ediyor

• ChatGPT ve Claude'u her gün kullanıyor ama LLM'leri diğer servislerin dışında kullanmak için bir neden bulamıyor

• Ollama ile llama.cpp'yi doğrudan çalıştırma üzerine tartışma

  • CUDA kurulumu her zaman kolay değil ve yerel inference daha hızlı olabilir
  • PyTorch'u çalıştırmak daha kolay ve AWQ modelleri basitçe kurulabiliyor