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;