✅ Шаги настройки TinyLLaMA × C++ (с использованием llama.cpp)

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

1
2
3
4
5
6
7

# При необходимости скачайте с помощью transformers
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

1
2

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

1

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

 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 = "Пользователь говорит, что хочет загрузить данные Excel, отфильтровать их и сохранить. Какова конфигурация узла?";
    llama_batch batch = llama_batch_init(512, 0, 1);
    llama_token BOS = llama_token_bos(model);
    batch.token[0] = BOS;

    // Токенизация
    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);

    // Получение результата
    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;
}

1

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

1
2
3
4
5
6

my_app/
├── tinyllama-q4.gguf      # Квантованная модель (~350 МБ)
├── main.cpp               # Код C++ выше
├── llama.cpp/             # Ядро llama.cpp
└── build/
    └── libllama.a         # Скомпилированная библиотека