ggml-org/llama.cpp 源码：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 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases?q=tag:v0) 每夜构建版 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases?q=b) 服务器版 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/server.yml) Docker 镜像 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/docker.yml) Winget 安装 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/winget.yml) ggml 库 (https://github.com/ggml-org/ggml) / 算子文档 (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) / 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

以下是几种在您的机器上安装 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二进制文件 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases)
• 克隆本仓库并从源码构建 - 请参考我们的构建指南

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 的 VLM 会话 针对 llama serve 的内置 Web UI

项目描述

llama.cpp 的主要目标是以最少的设置，在各种硬件（本地和云端）上，实现 LLM（和 VLM）推理，并达到最先进的性能。

• 纯 C/C++ 实现，无任何依赖
• Apple 硅芯片是一等公民 - 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 支持摩尔线程 GPU）
• 支持 Vulkan 和 SYCL 后端
• CPU+GPU 混合推理，可部分加速模型，即使其总 VRAM 容量不足

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
• 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
• 性能问题排查
• 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

贡献指南

• 贡献者可以提交 PR
• 基于贡献情况，我们将邀请协作者
• 维护者可以推送到 llama.cpp 仓库的分支，并将 PR 合并到 master 分支
• 任何关于管理问题、PR 和项目的帮助都非常感谢！
• 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) - 用于 C 和 C++ 的单头文件进程启动解决方案 - 公共领域