后浪 网站建设类,上海网络关键词优化,建设网站建设哪里好,什么浏览器好用可以看任何网站我们来深度解析一下 llama.cpp 的源代码。llama.cpp 是一个非常了不起的项目#xff0c;它的核心目标是让大型语言模型#xff08;LLM#xff09;能够在消费级硬件#xff08;甚至是手机#xff09;上高效运行。其代码以 C/C 编写#xff0c;性能卓越且依赖极少。
我会从…我们来深度解析一下 llama.cpp 的源代码。llama.cpp 是一个非常了不起的项目它的核心目标是让大型语言模型LLM能够在消费级硬件甚至是手机上高效运行。其代码以 C/C 编写性能卓越且依赖极少。
我会从 设计哲学、项目结构、核心概念、代码执行流程 四个方面来为你讲解。 1. 核心设计哲学
理解 llama.cpp 的代码首先要明白它的设计哲学 性能至上 (Performance First): 所有设计都优先考虑速度和内存效率。使用 C避免不必要的抽象直接操作内存并利用各种硬件加速指令如 AVX, NEON。 最小依赖 (Minimal Dependencies): 项目目标是“一个可执行文件走天下”。除了标准的 C/C 库它没有任何外部依赖如 PyTorch, TensorFlow。这使得编译和部署极其简单。 内存效率 (Memory Efficiency): 通过 量化Quantization 和 内存映射Memory Mapping 等技术极大地减少了模型的内存占用。 可移植性 (Portability): 代码设计为跨平台可以在 Windows, macOS, Linux, Android, iOS 等多种操作系统上编译和运行。 2. 项目结构概览
llama.cpp 的代码库结构清晰主要文件和目录如下 llama.h: 公共 API 头文件。这是最重要的文件之一定义了所有外部用户可以调用的函数和数据结构如 llama_model, llama_context, llama_init_from_file, llama_decode, llama_sample 等。如果你想在自己的项目中使用 llama.cpp主要就是和这个文件打交道。 llama.cpp: 核心实现文件。包含了 llama.h 中声明的函数的具体实现。模型加载、上下文管理、推理计算Transformer 层的实现等核心逻辑都在这里。 ggml.h / ggml.c: 核心张量库 (Tensor Library)。这是 llama.cpp 的基石。GGML (Georgi Gerganovs Machine Learning) 是一个专门为 LLM 推理设计的、用 C 语言编写的张量库。它负责 定义 ggml_tensor 数据结构。 实现张量操作如矩阵乘法、加法、激活函数等。 自动内存管理和计算图构建。 CPU 优化SIMD 指令。 ggml-backend.h / ggml-backend.c: 硬件后端抽象层。用于将 GGML 的计算任务分发到不同的硬件上如 CPU、CUDA (NVIDIA GPU)、Metal (Apple GPU)、OpenCL 等。这使得 llama.cpp 可以利用 GPU 加速。 gguf.h / gguf.c: 模型文件格式处理。GGUF (GGML Universal Format) 是 llama.cpp 使用的自定义模型文件格式。这个格式非常巧妙它将模型的元数据如架构参数、词汇表和量化后的权重打包在一个文件中。这部分代码负责解析 GGUF 文件。 main/ 目录: 主程序示例。提供了一个功能齐全的命令行聊天程序展示了如何使用 llama.h 的 API 来构建一个完整的应用。这是学习如何使用 llama.cpp 库的最佳范例。 server/ 目录: Web 服务器示例。提供了一个轻量级的 Web 服务器实现了类似 OpenAI API 的接口可以让你通过 HTTP 请求与模型交互。 convert.py: 模型转换脚本。一个 Python 脚本用于将 Hugging Face 上的 PyTorch 模型通常是 .pth 或 safetensors 格式转换为 llama.cpp 使用的 GGUF 格式。 3. 关键概念解析
要读懂代码必须理解以下几个核心概念
a. GGML 和计算图 (Computation Graph)
GGML 不是像 PyTorch 那样动态执行操作而是先构建一个计算图 (Computation Graph)。 定义图: 当 llama.cpp 准备执行推理时它会调用 ggml_ 系列函数如 ggml_mul_mat, ggml_add来定义需要执行的操作。这些函数并不立即计算而是返回一个指向图中节点的 ggml_tensor 指针。 执行图: 所有操作都定义好后调用 ggml_graph_compute 或 ggml_graph_compute_with_ctx。这时 GGML 才会按照图的依赖关系分配内存并执行实际的计算。
这种方式可以进行整体优化比如更好地管理内存、融合操作、并行计算等。
b. GGUF 文件格式
GGUF 是 llama.cpp 的灵魂之一。它的优点 自包含: 单个文件包含了模型权重、词汇表、模型配置等所有信息。 可扩展: 方便添加新的元数据而不用破坏兼容性。 内存映射友好 (mmap-friendly): 它的设计允许操作系统直接将文件内容映射到内存中。这意味着不需要一次性将整个模型读入 RAM。操作系统会根据需要懒加载lazy-load模型的部分权重到内存中。这使得运行比可用 RAM 还大的模型成为可能虽然会因为磁盘 I/O 而变慢。
c. 量化 (Quantization)
这是 llama.cpp 的“黑魔法”。传统模型权重使用 32 位浮点数FP32存储。量化技术将其精度降低比如 FP16: 16 位浮点数内存减半计算速度在支持的硬件上翻倍。 INT8: 8 位整数内存减少 75%。 INT4/INT5/INT2: 4/5/2 位整数内存占用极小。
llama.cpp 实现了多种复杂的量化策略如 Q4_K_M, Q6_K 等这些策略在尽可能保持模型性能的同时最大程度地压缩模型大小。量化后的计算尤其是矩阵乘法在 CPU 上可以利用 SIMD 指令集如 AVX2获得巨大加速。
d. KV 缓存 (KV Cache)
在生成式 Transformer 模型中当你生成第 N1 个 token 时需要用到前面所有 N 个 token 的信息通过注意力机制。如果每次都重新计算这 N 个 token 的 Key (K) 和 Value (V) 向量会造成巨大的计算浪费。
KV 缓存就是把计算过的 token 的 K 和 V 向量存储起来。在生成下一个 token 时只需要计算当前新 token 的 K/V然后和缓存中的 K/V 拼接起来即可。这极大地提升了生成文本时的速度。llama.cpp 中的 llama_context 结构体就维护了这个缓存。 4. 代码执行流程以 main 程序为例
我们来追踪一下从启动 main 程序到生成文本的完整流程。
步骤 1: 初始化和模型加载 main.cpp 解析命令行参数。 调用 llama_init_from_file()传入模型文件路径。 llama_init_from_file 内部会调用 llama_load_model_from_file()。 这个函数会打开 GGUF 模型文件。 使用 gguf.c 中的函数解析文件头读取模型的元数据如层数、头数、词汇表大小等。 使用 mmap (内存映射) 将模型的权重部分映射到虚拟内存地址空间。注意此时权重数据不一定真的加载到了物理 RAM 中。 创建一个 llama_model 对象其中包含了模型的结构信息和指向权重数据的指针。
步骤 2: 创建上下文 (Context) main.cpp 调用 llama_new_context_with_model()。 这个函数会创建一个 llama_context 对象。这个对象是会话相关的它包含了 一个指向 llama_model 的指针。 KV 缓存: 为其分配内存。缓存的大小由上下文长度n_ctx决定。 用于计算的临时内存池 (scratch buffers)。
步骤 3: 处理输入并 Token 化 用户输入一段提示词 (prompt)。 main.cpp 调用 llama_tokenize()。 llama_tokenize 使用模型内部加载的词汇表Tokenizer将用户输入的字符串转换为一系列的 token ID整数序列。
步骤 4: 推理循环 (The Inference Loop)
这是最核心的部分通常在一个 while 循环中进行直到生成结束符或达到最大长度。 调用 llama_decode() (新版 API取代了旧的 llama_eval)。 llama_decode 接收 llama_context 和一批新的 token ID。 构建计算图: 在 llama.cpp 内部llama_decode 开始构建 GGML 计算图。这个过程大致如下 Embedding: 将输入的 token ID 转换为词嵌入向量。 循环通过 Transformer 层: 对每个 Transformer block执行 RMSNorm: 归一化输入。 Self-Attention: 这是最复杂的部分。 计算 Query (Q), Key (K), Value (V) 向量。 更新 KV 缓存: 将新计算出的 K 和 V 向量存入 llama_context 的 KV 缓存中。 从缓存中取出所有历史的 K 和 V与当前的 Q 进行注意力计算Q * K^T。 用注意力得分加权 V 向量。 Feed-Forward Network (FFN): 另一个全连接层进行特征变换。 残差连接和归一化。 输出层: 最后的归一化和线性层将最终的向量转换为 logits一个巨大的一维数组长度为词汇表大小每个值代表下一个 token 是词汇表中对应单词的概率得分。 执行计算图: 调用 ggml_graph_compute将计算任务分发给后端CPU 或 GPU来实际执行所有操作。 获取 Logits: llama_decode 执行完毕后最新的 logits 已经准备好了。可以通过 llama_get_logits() 获取。 采样 (Sampling): main.cpp 中会调用采样函数决定下一个 token 是什么。 从 llama_get_logits() 拿到 logits。 应用各种采样策略如 temperature, top-p, top-k 等来调整概率分布。 调用 llama_sample_token_greedy() (贪心采样选择概率最高的) 或 llama_sample_token() (使用更复杂的采样方法) 从调整后的概率分布中选出一个 token ID。 输出并循环: 将选出的 token ID 通过 llama_token_to_piece() 转换回文本片段并打印到屏幕。 将这个新的 token ID 作为下一轮 llama_decode 的输入重复循环直到生成结束。
步骤 5: 资源释放 生成结束后main.cpp 会调用 llama_free() 来释放 llama_context包括 KV 缓存。 调用 llama_free_model() 来释放 llama_model包括解除内存映射。 最后调用 llama_backend_free() 清理后端资源。 如何阅读源码的建议 从 llama.h 开始: 理解公共 API 是什么这是纲领。 阅读 main.cpp: 看看一个实际的应用是如何调用这些 API 的这会给你一个完整的流程概念。 深入 llama.cpp: 现在你可以带着问题去看了比如 llama_decode 是如何实现 Transformer 层的llama_load_model_from_file 是如何解析 GGUF 的 最后看 ggml.c: 如果你对底层的张量运算和性能优化感兴趣可以研究 GGML 的实现。
llama.cpp 是一个结合了底层优化、精妙算法和出色工程实践的典范。希望这份解析能帮助你更好地理解它的源码 文章转载自： http://www.morning.lkkgq.cn.gov.cn.lkkgq.cn http://www.morning.ghxkm.cn.gov.cn.ghxkm.cn http://www.morning.tkgjl.cn.gov.cn.tkgjl.cn http://www.morning.kttbx.cn.gov.cn.kttbx.cn http://www.morning.zxwqt.cn.gov.cn.zxwqt.cn http://www.morning.pyncm.cn.gov.cn.pyncm.cn http://www.morning.rlbg.cn.gov.cn.rlbg.cn http://www.morning.fqsxf.cn.gov.cn.fqsxf.cn http://www.morning.bqppr.cn.gov.cn.bqppr.cn http://www.morning.nkjjp.cn.gov.cn.nkjjp.cn http://www.morning.kxymr.cn.gov.cn.kxymr.cn http://www.morning.dxqfh.cn.gov.cn.dxqfh.cn http://www.morning.ptlwt.cn.gov.cn.ptlwt.cn http://www.morning.tlfyb.cn.gov.cn.tlfyb.cn http://www.morning.mzskr.cn.gov.cn.mzskr.cn http://www.morning.mkczm.cn.gov.cn.mkczm.cn http://www.morning.hpdpp.cn.gov.cn.hpdpp.cn http://www.morning.grbgn.cn.gov.cn.grbgn.cn http://www.morning.fbccx.cn.gov.cn.fbccx.cn http://www.morning.mygbt.cn.gov.cn.mygbt.cn http://www.morning.nd-test.com.gov.cn.nd-test.com http://www.morning.gthgf.cn.gov.cn.gthgf.cn http://www.morning.ljngm.cn.gov.cn.ljngm.cn http://www.morning.dmcxh.cn.gov.cn.dmcxh.cn http://www.morning.txjrc.cn.gov.cn.txjrc.cn http://www.morning.kxwsn.cn.gov.cn.kxwsn.cn http://www.morning.ykqbs.cn.gov.cn.ykqbs.cn http://www.morning.mhmdx.cn.gov.cn.mhmdx.cn http://www.morning.bttph.cn.gov.cn.bttph.cn http://www.morning.klzt.cn.gov.cn.klzt.cn http://www.morning.mlzyx.cn.gov.cn.mlzyx.cn http://www.morning.kwcnf.cn.gov.cn.kwcnf.cn http://www.morning.dqwykj.com.gov.cn.dqwykj.com http://www.morning.tlfmr.cn.gov.cn.tlfmr.cn http://www.morning.c7617.cn.gov.cn.c7617.cn http://www.morning.gnwpg.cn.gov.cn.gnwpg.cn http://www.morning.ycpnm.cn.gov.cn.ycpnm.cn http://www.morning.ljygq.cn.gov.cn.ljygq.cn http://www.morning.knjj.cn.gov.cn.knjj.cn http://www.morning.qmzwl.cn.gov.cn.qmzwl.cn http://www.morning.zwzwn.cn.gov.cn.zwzwn.cn http://www.morning.nchlk.cn.gov.cn.nchlk.cn http://www.morning.ddfp.cn.gov.cn.ddfp.cn http://www.morning.pjrgb.cn.gov.cn.pjrgb.cn http://www.morning.kjrlp.cn.gov.cn.kjrlp.cn http://www.morning.trtdg.cn.gov.cn.trtdg.cn http://www.morning.fxzw.cn.gov.cn.fxzw.cn http://www.morning.xdwcg.cn.gov.cn.xdwcg.cn http://www.morning.hmqmm.cn.gov.cn.hmqmm.cn http://www.morning.qfbzj.cn.gov.cn.qfbzj.cn http://www.morning.sacxbs.cn.gov.cn.sacxbs.cn http://www.morning.zkjqj.cn.gov.cn.zkjqj.cn http://www.morning.lmbm.cn.gov.cn.lmbm.cn http://www.morning.dkmzr.cn.gov.cn.dkmzr.cn http://www.morning.mnclk.cn.gov.cn.mnclk.cn http://www.morning.gnwpg.cn.gov.cn.gnwpg.cn http://www.morning.ddfp.cn.gov.cn.ddfp.cn http://www.morning.bpmtj.cn.gov.cn.bpmtj.cn http://www.morning.kjawz.cn.gov.cn.kjawz.cn http://www.morning.jljwk.cn.gov.cn.jljwk.cn http://www.morning.brqjs.cn.gov.cn.brqjs.cn http://www.morning.rwzkp.cn.gov.cn.rwzkp.cn http://www.morning.xxsrm.cn.gov.cn.xxsrm.cn http://www.morning.znkls.cn.gov.cn.znkls.cn http://www.morning.qnwyf.cn.gov.cn.qnwyf.cn http://www.morning.yfcyh.cn.gov.cn.yfcyh.cn http://www.morning.sjqml.cn.gov.cn.sjqml.cn http://www.morning.xkqjw.cn.gov.cn.xkqjw.cn http://www.morning.xsszn.cn.gov.cn.xsszn.cn http://www.morning.qwlml.cn.gov.cn.qwlml.cn http://www.morning.wwsgl.com.gov.cn.wwsgl.com http://www.morning.dktyc.cn.gov.cn.dktyc.cn http://www.morning.rryny.cn.gov.cn.rryny.cn http://www.morning.lnckq.cn.gov.cn.lnckq.cn http://www.morning.hqbk.cn.gov.cn.hqbk.cn http://www.morning.lrnfn.cn.gov.cn.lrnfn.cn http://www.morning.nffwl.cn.gov.cn.nffwl.cn http://www.morning.tzcr.cn.gov.cn.tzcr.cn http://www.morning.jggr.cn.gov.cn.jggr.cn http://www.morning.fpkdd.cn.gov.cn.fpkdd.cn
