ggml-org/llama.cpp

源代码：https://github.com/ggml-org/llama.cpp

llama.cpp

使用 C/C++ 实现的 LLM 推理引擎 许可证：MIT（https://opensource.org/licenses/MIT）

发布版本（https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases?q=tag:v0）
每日构建（https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases?q=b）
服务器端（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）

ggml（https://github.com/ggml-org/ggml） / 运算操作（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%3Anikwen%20OR%20author%3Ahipudding%20OR%20author%3AServeurpersoCom%20OR%20author%3Apwilkin%20OR%20author%3Areeselevine%20OR%20author%3Angxson%20OR%20author%3Ajeffbolznv%20OR%20author%3Amarty1885%20OR%20author%3A0cc4m%20OR%20author%3ATitaniumtown%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) / 开发统计（https://github.com/ggml-org/llama.cpp-dev） / 库 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

在您的机器上安装 llama.cpp 有几种选择：

• 访问 https://llama.app 并按照说明操作
• 使用 Docker 运行 - 参见我们的 Docker 文档
• 从发布页面下载预编译二进制文件（https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases）
• 克隆此仓库从源代码构建 - 请查看我们的构建指南

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 OpenAI 兼容的 API 服务器
llama serve -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF

使用 llama cli 的 VLM 会话
针对 llama serve 的内置网页界面

项目说明

llama.cpp 的主要目标是以最小的设置和在各类硬件上（本地及云端）实现最先进的性能，来运行 LLM（和 VLM）推理。

• 纯 C/C++ 实现，无任何依赖
• 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 扩展
• 支持 1.5-bit、2-bit、3-bit、4-bit、5-bit、6-bit 和 8-bit 整数量化，以加快推理速度并减少内存占用
• 为在 NVIDIA GPU 上运行 LLM 定制的 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
• CPU+GPU 混合推理，可部分加速模型运行，即使模型总量超过显存容量

llama.cpp 项目构建于 ggml（https://github.com/ggml-org/ggml）库之上。

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
• 性能故障排除
• GGML 提示与技巧 (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
• 协作者将根据贡献情况被邀请加入
• 维护者可以推送到 llama.cpp 仓库的分支，并将 PR 合并到 master 分支
• 任何关于管理 Issues、PR 和项目的帮助都非常感谢！
• 请阅读 CONTRIBUTING.md 了解更多信息

致谢

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