llama.cpp: GGUF LLMモデル用のシンプルなC++推論プログラムの作成

Llama.cppは、GGUF形式で定義された機械学習モデルを複数の実行バックエンドで推論するためのC/C++フレームワークです。MetaのLLMをAppleのシリコン、AVX/AVX-512、CUDA、Arm Neonベースの環境で推論するために作成されました。Llama.cppは、ggmlという低レベルフレームワークを使用しています。これは、ディープラーニングモデルに必要なプリミティブ関数を提供し、バックエンドの実装詳細をユーザーから抽象化します。このプロジェクトには、他のサードパーティライブラリへの依存がないため、軽量で効率的です。このチュートリアルでは、llama.cppの内部構造を探り、llama.cppの低レベル関数を使用して基本的なチャットプログラムを作成します。このチュートリアルで書かれたC++コードは、SmolChatというネイティブAndroidアプリケーションでも使用されており、ユーザーがデバイス上でLLM/SLMとチャットインターフェースでやり取りできるようにします。このチュートリアルでは、プログラムの流れ、llama.cppの構成要素、シンプルなチャットプログラムの作成について説明します。このチュートリアルのコードは、GitHubで利用可能です。Llama.cppは、PyTorch/TensorFlowと異なり、推論のみに焦点を当てているため、PyTorchとTensorFlowは、データ処理、モデル学習/検証、効率的な推論を1つのパッケージで提供するエンドツーエンドのソリューションです。Llama.cppを使用することで、開発者は、機械学習モデルのための効率的で軽量な推論のみのソリューションを作成できます。