ggml-org/llama.cpp

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

llama.cpp

使用 C/C++ 实现的 llama LLM 推理引擎
许可证：MIT (https://opensource.org/licenses/MIT)
发行版 (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)
宣言 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/205)
/ ggml (https://github.com/ggml-org/ggml)
/ 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%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)
/ llama API 库 (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 有几种方式：

• 访问 https://llama.app 并遵循说明
• 使用 Docker 运行 - 参阅我们的 Docker 文档
• 从发行版页面 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases) 下载预构建二进制文件
• 克隆此仓库从源代码构建 - 查看 我们的构建指南

安装完成后：

# 从 Hugging Face 直接下载并运行模型  
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
基于 llama serve 的内置 Web UI

描述

llama.cpp 的主要目标是以最少的设置，在本地和云端的广泛硬件上实现具有顶尖性能的 LLM（和 VLM）推理。

• 不依赖任何库的纯 C/C++ 实现
• Apple 硅芯片是一等公民 - 通过 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架优化
• 支持 x86 架构的 AVX、AVX2、AVX512 和 AMX
• 支持 RISC-V 架构的 RVV、ZVFH、ZFH、ZICBOP 和 ZIHINTPAUSE
• 支持 1.5 位、2 位、3 位、4 位、5 位、6 位和 8 位整数量化，以加快推理速度并减少内存使用
• 为在 NVIDIA GPU 上运行 LLM 提供自定义 CUDA 内核（通过 HIP 支持 AMD GPU，通过 MUSA 支持 Moore Threads GPU）
• 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
• 补全
• 服务器
• 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
• 模型
• 发布流程

贡献

• 贡献者可以提交 PR
• 根据贡献情况邀请协作者
• 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
• 非常感谢对管理 issues、PR 和项目的任何帮助！
• 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
• stb-image (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
• miniaudio.h (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
• subprocess.h (https://github.com/sheredom/subprocess.h)
  • 用于 C 和 C++ 的单头文件进程启动解决方案
  • 公共领域