llama llava -cli

关于Llama和Llava的CLI工具及其使用方法
Llama CLI 工具及使用方法
llama.cpp 是一个流行的开源项目，提供了命令行接口 (CLI) 来运行 Llama 模型。以下是其基本用法：
通过 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git 可以获取该项目源码并编译生成可执行文件[^1]。
安装完成后，可以使用以下命令加载模型并与之交互：
./main -m path/to/model.gguf --interactive

此命令会启动一个交互式 shell，在其中输入提示词即可获得模型生成的结果[^2]。
如果希望批量处理文本而不是手动输入每条消息，则可通过标准输入重定向实现自动化操作：
echo "Your prompt here." | ./main -m path/to/model.gguf

对于更复杂的配置选项（例如温度、top-k采样等），还可以添加更多参数来微调行为。具体支持哪些参数取决于当前版本的具体实现情况，请参阅官方文档了解最新详情[^3]。
Llava CLI 使用说明
Llava 是一种视觉语言模型，它扩展了传统的大规模预训练架构使其能够理解图像内容。虽然原生并不像某些其他框架那样提供专门优化过的独立命令行客户端程序包，但仍然可以通过 Python 脚本形式轻松构建类似的体验效果。
要设置环境以便运行此类任务，通常需要先克隆仓库地址到本地机器上：
git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git
cd LLaVA/
pip install -r requirements.txt

之后按照指示下载必要的权重文件以及准备测试图片素材后，就可以尝试执行如下脚本来查看实际输出表现如何了：
from llava import Conversation, get_conv_template
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model-name", type=str, required=True)
args = parser.parse_args()

conv_template = get_conv_template(args.model_name)

conversation = Conversation(
system="A chat between a user and an assistant.",
roles=("USER", "ASSISTANT"),
messages=[],
offset=0,
sep_style=None,
sep="\n",
stop_str="<|end_of_turn|>",
stop_token_ids=[]
)

while True:
message = input(f"{conv_template.roles[0]}: ")
conversation.append_message(conv_template.roles[0], message)

response = conv_template.apply(conversation)
print(f"\n{response}\n")

上述代码片段展示了如何创建简单的聊天界面用于探索多模态功能特性[^4]。