Featured image of post خطوات استدعاء TinyLLaMA من C++ (باستخدام llama.cpp)

خطوات استدعاء TinyLLaMA من C++ (باستخدام llama.cpp)

✅ خطوات إعداد TinyLLaMA × C++ (باستخدام llama.cpp)


🔧 الخطوة 1: تجهيز llama.cpp

1-1. البيئة المطلوبة (الحد الأدنى)

  • نظام التشغيل: Windows / Linux / macOS
  • بيئة التطوير: g++ / clang / MSVC
  • Git / CMake

1-2. الحصول على llama.cpp وبناؤه

1
2
3
4
5
6
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

إذا كنت تستخدم Windows، فمن الأسهل استخدام Visual Studio Developer Command Prompt مع cmake --build . --config Release.


📦 الخطوة 2: تنزيل نموذج TinyLLaMA وتحويله

2-1. الحصول على النموذج الأصلي من HuggingFace

مثال: TinyLLaMA-1.1B

1
2
3
4
5
6
7
# قم بالتنزيل باستخدام transformers إذا لزم الأمر
pip install transformers huggingface_hub

python3 -m transformers.models.llama.convert_llama_weights_to_hf \
    --input_dir ./TinyLlama-1.1B-Chat \
    --model_size 1B \
    --output_dir ./hf_model

هذه هي خطوة التحويل إلى تنسيق Hugging Face.


2-2. التحويل إلى تنسيق GGUF (من أجل llama.cpp)

1
2
cd llama.cpp
python3 convert.py ./hf_model --outfile tinyllama.gguf

2-3. تكميم النموذج (تقليل الحجم)

1
./quantize ./tinyllama.gguf ./tinyllama-q4.gguf q4_0

q4_0 هو تكميم 4 بت. سيتم تقليل حجم النموذج إلى حوالي ** 350 ميجابايت ** تقريباً.


🧪 الخطوة 3: استدعاء النموذج من C++ (مثال على الكود)

3-1. كود C++ بسيط (استدلال)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
#include "llama.h"
#include <iostream>

int main() {
    llama_model_params model_params = llama_model_default_params();
    llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();

    llama_model *model = llama_load_model_from_file("tinyllama-q4.gguf", model_params);
    llama_context *ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);

    std::string prompt = "يقول المستخدم إنه يريد تحميل بيانات Excel وتصفيتها وحفظها. ما هو تكوين العقدة؟";
    llama_batch batch = llama_batch_init(512, 0, 1);
    llama_token BOS = llama_token_bos(model);
    batch.token[0] = BOS;

    // تقسيم النص إلى رموز
    std::vector<llama_token> tokens(prompt.size() + 8);
    int n = llama_tokenize(model, prompt.c_str(), tokens.data(), tokens.size(), true);
    tokens.resize(n);

    for (size_t i = 0; i < tokens.size(); ++i) {
        batch.token[i + 1] = tokens[i];
    }

    batch.n_tokens = tokens.size() + 1;
    llama_decode(ctx, batch);

    // الحصول على نتيجة الاستدلال
    for (int i = 0; i < 50; ++i) {
        llama_token next = llama_sample_token(ctx, nullptr);
        std::cout << llama_token_to_str(model, next);
        llama_batch next_batch = llama_batch_init(1, 0, 1);
        next_batch.token[0] = next;
        next_batch.n_tokens = 1;
        llama_decode(ctx, next_batch);
    }

    llama_free(ctx);
    llama_free_model(model);
    return 0;
}

🧱 الخطوة 4: طريقة الترجمة (مثال)

1
g++ -I./llama.cpp main.cpp ./llama.cpp/build/libllama.a -o tiny_infer -pthread -std=c++11

يتم إنشاء libllama.a في الدليل build/ بعد البناء.


✅ مثال على بنية المخرجات (منظمة)

1
2
3
4
5
6
my_app/
├── tinyllama-q4.gguf      # نموذج مكمم (~350 ميجابايت)
├── main.cpp               # كود C++ أعلاه
├── llama.cpp/             # نواة llama.cpp
└── build/
    └── libllama.a         # المكتبة المترجمة

🧠 ملاحظات للتطبيق على حالات الاستخدام

  • وجود كود في C++ لـ مطابقة وتحديد قوالب العقدة بناءً على المخرجات
  • مثال: إذا كان يحتوي على “Excel” ، “تصفية” ، “حفظ” -> إنشاء مجموعة العقدة المقابلة
  • هذا الجزء مقبول بتكوين بسيط مثل عبارة if + تحميل قالب JSON

📌 الخلاصة

العنصرالمحتوى
النموذج الموصى بهTinyLLaMA-1.1B-Chat v1.0 (GGUF + تكميم)
الحجم~350-450 ميجابايت (تكميم 4 بت)
تكامل C++ممكن باستخدام llama.cpp ، لا توجد تبعيات خارجية تقريبًا
قوة المعالجةكافية لفهم النوايا البسيطة وإنشاء النص (نص طبيعي -> تكوين)
قابلية التوسعيمكن تحويله إلى ذكاء اصطناعي لإنشاء العقدة عن طريق الدمج مع ملء الفتحات واستدعاء القالب
comments powered by Disqus
مبني بستخدام Hugo
قالب Stack مصمم من Jimmy