ggml-org/llama.cpp

来源：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 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases?q=tag:v0)
每日构建版 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases?q=b)
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)

ggml (https://github.com/ggml-org/ggml) / 操作集 (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%3Ajhen0409%20OR%20author%3Abartowski1182%20OR%20author%3Anikwen%20OR%20author%3Ahipudding%20OR%20author%3Aravi9%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%3Awine99%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

以下是在您的机器上安装 llama.cpp 的几种方式：

• 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 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases) 下载预构建二进制文件
• 从源码构建——克隆此仓库，并查阅 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  

通过 llama cli 进行 VLM 会话
通过 llama serve 使用内置 Web 界面

描述

llama.cpp 的主要目标是在本地和云端各种硬件上，以最少的配置和最先进的性能实现 LLM（和 VLM）推理。

• 纯 C/C++ 实现，无任何依赖
• Apple silicon 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
• 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，以实现更快的推理和减少内存使用
• 定制 CUDA 内核用于在 NVIDIA GPU 上运行 LLM（支持 AMD GPU（通过 HIP）和 Moore Threads GPU（通过 MUSA））
• Vulkan 和 SYCL 后端支持
• CPU+GPU 混合推理，可部分加速超出总显存容量的大模型

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

支持的后端

文档

工具

• cli
• 补全
• 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 技巧与窍门 (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
• 协作者将根据贡献邀请加入
• 维护者可以推送到 llama.cpp 仓库的分支，并将 PR 合并到 master 分支
• 任何有助于管理 issue、PR 和项目的帮助都非常欢迎！
• 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，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，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，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，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