ggml-org/llama.cpp 源码: https://github.com/ggml-org/llama.cpp

llama.cpp

用 C/C++ 实现的 llama LLM 推理库 许可证: MIT (https://opensource.org/licenses/MIT) 发布版本 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases) 服务器 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/server.yml) Docker (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/docker.yml) Winget (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/winget.yml) 项目宣言 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/205) / ggml (https://github.com/ggml-org/ggml) / 运算说明 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/docs/ops.md) / 维护者 PR (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues?q=is%3Apr%20is%3Aopen%20draft%3AFalse%20(author%3Argerganov%20OR%20author%3AKitaitiMakoto%20OR%20author%3Adanbev%20OR%20author%3Aaldehir%20OR%20author%3Amax-krasnyansky%20OR%20author%3ACISC%20OR%20author%3Aggerganov%20OR%20author%3Aam17an%20OR%20author%3Abartowski1182%20OR%20author%3Ahipudding%20OR%20author%3AServeurpersoCom%20OR%20author%3Apwilkin%20OR%20author%3Areeselevine%20OR%20author%3Angxson%20OR%20author%3Ajeffbolznv%20OR%20author%3A0cc4m%20OR%20author%3Aangt%20OR%20author%3AIMbackK%20OR%20author%3Aarthw%20OR%20author%3AJohannesGaessler%20OR%20author%3AORippler%20OR%20author%3Aruixiang63%20OR%20author%3Axctan%20OR%20author%3Aallozaur%20OR%20author%3Ayomaytk%20OR%20author%3Aaendk%20OR%20author%3Agaugarg-nv%20OR%20author%3Ataronaeo%20OR%20author%3Aforforever73%20OR%20author%3Alhez%20OR%20author%3Anetrunnereve%20OR%20author%3Afairydreaming)%20sort%3Aupdated-desc) / 编译时间 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp-dev/blob/master/README-compile-times.md) / lib llama API (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/9289) / llama-server REST API (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/9291)

快速开始

以下是几种在您的设备上安装 llama.cpp 的方式：

• 访问 https://llama.app 并按照说明操作
• 使用 Docker 运行 — 请参阅我们的 Docker 文档
• 从发布页面下载预编译的二进制文件 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases)
• 通过克隆本仓库从源码构建 — 请查阅 我们的构建指南

安装完成后：

# 直接从 Hugging Face 下载并运行模型
llama cli -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF

# 启动兼容 OpenAI 的 API 服务器
llama serve -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF

使用 llama cli 进行 VLM 会话 使用内置 Web UI 连接 llama serve

项目描述

llama.cpp 的主要目标是以最少的设置，在从本地到云端的广泛硬件上，实现前沿性能的 LLM（和 VLM）推理。

• 纯 C/C++ 实现，无任何外部依赖
• Apple 芯片是一等公民 — 通过 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架进行优化
• 支持 x86 架构的 AVX、AVX2、AVX512 和 AMX 指令集
• 支持 RISC-V 架构的 RVV、ZVFH、ZFH、ZICBOP 和 ZIHINTPAUSE 指令集
• 支持 1.5 位、2 位、3 位、4 位、5 位、6 位和 8 位整数量化，以实现更快的推理和更低的内存占用
• 用于在 NVIDIA GPU 上运行 LLM 的自定义 CUDA 内核（通过 HIP 支持 AMD GPU，通过 MUSA 支持 Moore Threads GPU）
• 支持 Vulkan 和 SYCL 后端
• 支持 CPU+GPU 混合推理，可部分加速超过总显存容量的大型模型

llama.cpp 项目基于 ggml (https://github.com/ggml-org/ggml) 库构建。

支持的后端

文档

工具

• cli
• completion
• server
• GBNF 语法

开发

• 如何构建
• 在 Docker 上运行
• 在 Android 上构建
• 多 GPU 使用
• 性能问题排查
• GGML 技巧与窍门 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/wiki/GGML-Tips-&-Tricks)
• XCFramework
• 补全功能
• 模型
• 发布流程

参与贡献

• 贡献者可以提交 PR
• 根据贡献情况，协作者将被邀请加入
• 维护者可以将代码推送到 llama.cpp 仓库的分支，并将 PR 合并到 master 分支
• 任何关于管理 issue、PR 和项目的帮助都非常重要！
• 请阅读 CONTRIBUTING.md 了解更多

致谢

• yhirose/cpp-httplib (https://github.com/yhirose/cpp-httplib) - 单文件 HTTP 服务器，被 llama-server 使用 - MIT 许可证
• stb-image (https://github.com/nothings/stb) - 单文件图像格式解码器，被多模态子系统使用 - 公共领域
• nlohmann/json (https://github.com/nlohmann/json) - 单文件 JSON 库，被各种工具/示例使用 - MIT 许可证
• miniaudio.h (https://github.com/mackron/miniaudio) - 单文件音频格式解码器，被多模态子系统使用 - 公共领域
• subprocess.h (https://github.com/sheredom/subprocess.h) - 用于 C 和 C++ 的单文件进程启动方案 - 公共领域