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研发客服这些都得益于一个名为 llama.cpp 的新项目，该项目在 GitHub 上线三天，狂揽 4.6k star。
没有依赖项的普通 C/C++ 实现； Apple silicon first-class citizen—— 通过 Arm Neon 和 Accelerate 框架； AVX2 支持 x86 架构； 混合 F16 / F32 精度； 4-bit 量化支持； 在 CPU 上运行。
如果 M2 芯片 MacBook 这个条件还是有点高，没关系，M1 芯片的 MacBook 也可以。另一位开发者分享了借助 llama.cpp 在 M1 Mac 上运行 LLaMA 模型的方法。
以上是 3 个在普通硬件设备上成功运行 LLaMA 模型的例子，几位开发者都是借助 llama.cpp 实现的，可见 llama.cpp 项目的实用与强大。
文章来源于:电子工程世界 原文链接
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