llama.cpp
是一个轻量化的 C++ 实现,专注于 Meta 的 LLaMA 模型的推理和部署。该项目致力于在不依赖庞大的深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow 等)的情况下,实现对 LLaMA 模型的高效运行,特别是在资源受限的设备上(如个人电脑和手机)。以下是 llama.cpp
的主要工作原理,以及对模型表示和推理的深入剖析。
1. 模型表示
在 llama.cpp
中,LLaMA 模型的数据结构和存储方式被设计得尽量高效,特别是为了支持量化,使模型在内存和计算上更节省。模型的核心结构包括权重(weights)、词嵌入(embeddings)和 Transformer 层的多头注意力、前馈网络(feed-forward network,FFN)等组件。
模型文件的加载
LLaMA 模型的权重文件通常通过一个定制的二进制文件(例如 .bin
文件)进行存储,文件结构会包含模型的层数、每层的参数大小、词嵌入矩阵、层归一化参数等。在 llama.cpp
中,模型权重被量化为 4 位或 8 位的整数,以节省内存。
核心代码(以 model.cpp
为例):
struct llama_model {
int n_vocab; // 词汇表大小
int n_ctx; // 上下文大小
int n_embd; // 嵌入维度
int n_layer; // 层数
int n_head;