llama.cpp: GGUF LLM 모델을 위한 간단한 C++ 추론 프로그램 작성

Llama.cpp는 GGUF 형식으로 정의된 기계 학습 모델을 다중 실행 백엔드에서 추론하는 C/C++ 프레임워크입니다. Apple의 실리콘, AVX/AVX-512, CUDA 및 Arm Neon 기반 환경에서 Meta의 LLM을 추론하는 데 생성되었습니다. Llama.cpp는 ggml이라는 저수준 프레임워크를 사용하여 딥 러닝 모델에 필요한 원시 함수를 제공하고 백엔드 구현 세부 정보를 사용자로부터 추상화합니다. 이 프로젝트는 다른 제3자 라이브러리에 대한 의존성이 없으므로 가볍고 효율적입니다. 이 튜토리얼에서는 llama.cpp의 내부 구조를 살펴보고 llama.cpp의 저수준 함수를 사용하여 기본 채팅 프로그램을 생성합니다. 이 튜토리얼에서 작성된 C++ 코드는 또한 SmolChat, Android 네이티브 애플리케이션에서 디바이스에서 LLM/SLM과 상호 작용하는 채팅 인터페이스를 제공하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 프로그램 흐름, llama.cpp 구조 및 기본 채팅 프로그램을 생성합니다. 이 튜토리얼의 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다. Llama.cpp는 PyTorch/TensorFlow와 다르게 추론에만 초점을 두고 있습니다. PyTorch 및 TensorFlow는 데이터 처리, 모델 훈련/검증 및 효율적인 추론을 하나의 패키지로 제공하는 엔드투엔드 솔루션입니다. Llama.cpp를 사용하면 개발자는 기계 학습 모델에 대한 효율적이고 가벼운 추론 전용 솔루션을 생성할 수 있습니다.