llama.cpp ทำให้การรัน LLM แบบหลายรูปแบบเป็นไปได้บนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย ตั้งแต่เครื่องระดับผู้บริโภคไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ระดับองค์กร โดยใช้ Quantization, backends ที่ปรับให้เหมาะสม และการนำไปใช้ใน C/C++ แบบพกพา ทำให้การอนุมาน AI เข้าถึงได้ในทุกระดับของสแต็กซอฟต์แวร์
ตลอด 3.5 ปีที่ผ่านมา โครงการนี้เติบโตอย่างมาก และการบูรณาการใหม่แต่ละครั้งก็หมายถึงนักพัฒนาที่ต้องพึ่งพาอินเทอร์เฟซไลบรารีของเรา ดังนั้น API ที่ยืดหยุ่นแต่เสถียรจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง
การเผยแพร่
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มโปรเจกต์ ggml-org ในไปป์ไลน์การบรรจุและการเผยแพร่ โปรดดูการอภิปรายต่อไปนี้
การพัฒนา
ด้วยความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของ AI ในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เรายังคงปรับตัวและรวม LLM เข้าในวงจรการพัฒนาของเราอย่างรอบคอบและสมเหตุสมผล โดยยังคงให้ความสำคัญสูงสุดกับการรักษาโค้ดเบสคุณภาพสูงและการควบคุมสถาปัตยกรรม
ด้วยการสนับสนุนฮาร์ดแวร์จาก NVIDIA, AMD, Qualcomm, Arm, IBM และ Intel เรายังคงเพิ่มรันเนอร์ที่โฮสต์ด้วยตนเองบนแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์หลักๆ
แบ็กเอนด์และการครอบคลุมโมเดล
เอนจิ้นการเรียนรู้ของเครื่องพื้นฐานของ llama.cpp คือ ggml ถูกออกแบบมาให้ทำงานบนฮาร์ดแวร์เกือบทุกชนิดที่มีอยู่ ปัจจุบัน llama.cpp รองรับมากกว่า 150 รูปแบบสถาปัตยกรรม รวมถึงวิธีการถอดรหัสเชิงคาดการณ์กระแสหลักทั้งหมด
ศัพท์ที่ควรรู้
- Quantization – กระบวนการลดจำนวนบิตของโมเดลเพื่อทำให้รันบนฮาร์ดแวร์ที่จำกัดทำได้
- llama.cpp – โปรเจกต์ที่ทำให้สามารถรัน LLM บนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายได้
- Multi-modal LLMs – โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สามารถประมวลผลข้อมูลได้หลายรูปแบบ เช่น ข้อความและภาพ
- Inference – กระบวนการที่โมเดล AI ถูกนำไปใช้งานจริงเพื่อสร้างผลลัพธ์
- ggml – เอนจิ้นการเรียนรู้ของเครื่องพื้นฐานที่รองรับฮาร์ดแวร์เกือบทุกชนิด
ที่มา: huggingface.co