llama_cpp_for_codeshell 项目使用教程

1. 项目介绍

llama_cpp_for_codeshell 是一个基于 C/C++ 实现的 CodeShell 模型项目。该项目的主要目标是使用 4-bit 整数量化在 MacBook 上运行 LLaMA 模型。通过该项目，开发者可以在本地环境中高效地运行和测试 CodeShell 模型，支持多种量化方法和平台，包括 Mac OS、Linux 和 Windows。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Mac OS、Linux 或 Windows
• 编译工具：CMake、Make
• 依赖库：OpenBLAS、CUDA（可选）

2.2 克隆项目

首先，克隆 llama_cpp_for_codeshell 项目到本地：

git clone https://github.com/WisdomShell/llama_cpp_for_codeshell.git
cd llama_cpp_for_codeshell

2.3 编译项目

2.3.1 使用 Make 编译

在 Linux 或 MacOS 上，可以直接使用 Make 进行编译：

make

在 Windows 上，可以下载 w64devkit 并配置好环境后，使用 Make 进行编译：

make LLAMA_OPENBLAS=1

2.3.2 使用 CMake 编译

创建并进入 build 目录，然后使用 CMake 进行编译：

mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

2.4 运行模型

编译完成后，可以使用以下命令运行模型：

./main -m models/llama-13b-v2/ggml-model-q4_0.gguf -p "Building a website can be done in 10 simple steps:\nStep 1:" -n 400 -e

3. 应用案例和最佳实践

3.1 本地推理

在本地环境中，开发者可以使用 llama_cpp_for_codeshell 项目进行模型的推理。例如，使用以下命令进行交互式推理：

./main -m models/llama-13b-v2/ggml-model-q4_0.gguf -i -p "How many letters are there in the English alphabet?"

3.2 使用量化模型

项目支持多种量化方法，开发者可以根据需求选择合适的量化方法。例如，使用 q4_0 量化方法：

./main -m models/llama-13b-v2/ggml-model-q4_0.gguf -p "What is the most common way of transportation in Amsterdam?"

3.3 使用 GPU 加速

如果系统支持 CUDA，可以使用 CUDA 进行加速推理：

make LLAMA_CUBLAS=1
./main -m models/llama-13b-v2/ggml-model-q4_0.gguf --n-gpu-layers 1

4. 典型生态项目

4.1 CodeShell VSCode 插件

codeshell-vscode 是一个基于 CodeShell 模型开发的 Visual Studio Code 智能编码助手插件。该插件支持多种编程语言，提供代码补全、代码解释、代码优化等功能。

4.2 OpenLLaMA

OpenLLaMA 是一个开源的 LLaMA 模型复现项目，使用与 LLaMA 相同的架构，可以作为 LLaMA 模型的替代品。开发者可以使用 llama_cpp_for_codeshell 项目在本地运行 OpenLLaMA 模型。

4.3 GPT4All

GPT4All 是一个基于 LLaMA 模型的开源项目，提供了多种量化和优化的模型。开发者可以使用 llama_cpp_for_codeshell 项目在本地运行 GPT4All 模型。

通过以上步骤，开发者可以快速上手 llama_cpp_for_codeshell 项目，并在本地环境中进行高效的模型推理和开发。