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0. 前言

llama.cpp是一个基于纯C/C++实现的高性能大语言模型推理引擎，专为优化本地及云端部署而设计。其核心目标在于通过底层硬件加速和量化技术，实现在多样化硬件平台上的高效推理，同时保持低资源占用与易用性。

最近DeepSeek太火了，就想用llama.cpp在本地部署一下试试效果，当然在个人电脑上部署满血版那是不可能的，选个小点的蒸馏模型玩一玩就好了。

1. 编译llama.cpp

首先从Github上下载llama.cpp的源码:

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp

llama.cpp支持多种硬件平台，可根据实际的硬件配置情况选择合适的编译参数进行编译，具体可以参考文档docs/build.md。

编译CPU版本

cmake -B build
cmake --build build --config Release -j 8

编译GPU版本

编译英伟达GPU版本需要先装好驱动和CUDA，然后执行下面的命令进行编译

cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DGGML_CUDA_ENABLE_UNIFIED_MEMORY=1
cmake --build build --config Release -j 8

编译完成后，可执行文件和库文件被存放在build/bin目录下。

2. 模型转换与量化

本文以DeepSeek R1的蒸馏模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B为例进行介绍。

2.1 模型下载与转换

首先从魔搭社区下载模型：

pip install modelscope
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --local_dir DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

下载好的模型是以HuggingFace的safetensors格式存放的，而llama.cpp使用的是GGUF格式，因此需要先要把模型转换为GGUF格式：

# 安装python依赖库
pip install -r requirements.txt
# 转换模型
python convert_hf_to_gguf.py DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/

转换成功后，在该目录下会生成一个FP16精度、GGUF格式的模型文件DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-F16.gguf。

2.2 模型量化

FP16精度的模型跑起来可能会有点慢，我们可以对模型进行量化以提升推理速度。

llama.cpp主要采用了分块量化（Block-wise Quantization）和K-Quantization算法来实现模型压缩与加速，其核心策略包括以下关键技术：

1. 分块量化（Block-wise Quantization）
   该方法将权重矩阵划分为固定大小的子块（如32或64元素为一组），每个子块独立进行量化。通过为每个子块分配独立的缩放因子（Scale）和零点（Zero Point），有效减少量化误差。例如，Q4_K_M表示每个权重用4比特存储，且子块内采用动态范围调整。

2. K-Quantization（混合精度量化）
   在子块内部进一步划分更小的单元（称为“超块”），根据数值分布动态选择量化参数。例如，Q4_K_M将超块拆分为多个子单元，每个子单元使用不同位数的缩放因子（如6bit的缩放因子和4bit的量化值），通过混合精度平衡精度与压缩率。

3. 重要性矩阵（Imatrix）优化
   通过分析模型推理过程中各层激活值的重要性，动态调整量化策略。高重要性区域保留更高精度（如FP16），低重要性区域采用激进量化（如Q2_K），从而在整体模型性能损失可控的前提下实现高效压缩。

4. 量化类型分级策略
   提供Q2_K至Q8_K等多种量化级别，其中字母后缀（如_M、_S）表示优化级别：

   • Q4_K_M：中等优化级别，平衡推理速度与精度（常用推荐）。
   • Q5_K_S：轻量化级别，侧重减少内存占用

   典型场景下，Q4_K_M相比FP16模型可减少70%内存占用，推理速度提升2-3倍，同时保持95%以上的原始模型精度。实际部署时需根据硬件资源（如GPU显存容量）和任务需求（如生成文本长度）选择量化策略。

执行下面的命令可将FP16精度的模型采用Q4_K_M的量化策略进行量化：

./build/bin/llama-quantize DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-F16.gguf DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf Q4_K_M

量化完成后，模型文件由15.2G减少到4.7G。

3. 运行模型

模型量化完后，我们就可以运行模型来试试效果了。llama.cpp提供了多种运行模型的方式：

命令行方式

执行下面的命令就可以在命令行与模型进行对话了：

./build/bin/llama-cli -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf -cnv

HTTP Server方式

由于模型是以Markdown格式输出内容，因此用命令行的方式看着不太方便。llama.cpp还提供HTTP Server的方式运行，交互性要好很多。

首先在终端执行命令

./build/bin/llama-server -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf --port 8088

然后打开浏览器，输入地址http://127.0.0.1:8088就可以在网页上与模型进行交互了，非常方便！