llama.cpp编译

根据提供的引用内容，llama.cpp编译存在一些错误，需要进行排查和解决。具体步骤如下：

1.根据引用中的文章，可以了解到llama.cpp是一个量化部署工具，可以将深度学习模型部署到移动设备上。在编译llama.cpp时，需要注意以下问题：
- 确保已经安装了必要的依赖库，例如OpenCV、protobuf等。
- 确保已经安装了CUDA和cuDNN，并且配置正确。
- 确保已经安装了TensorRT，并且配置正确。

2.根据引用中的文章，可以了解到在编译GPU版llama.cpp时，可能会遇到以下问题：
- 错误描述1：nvcc fatal: Value 'native' is not defined for option 'gpu-architecture'。这个错误是由于nvcc编译器不支持使用“native”选项来指定GPU架构，需要使用具体的GPU架构代号来替代。
- 错误描述2：llama.cpp编译GPU版1.错误描述。这个错误可能是由于编译器版本不兼容或者Makefile文件配置错误导致的。

3.解决方法：
- 对于错误描述1，可以使用nvidia-smi命令查看GPU架构代号，然后在编译命令中使用对应的代号。例如，如果GPU架构代号为“sm_75”，则编译命令为：nvcc -arch=sm_75 ...
- 对于错误描述2，可以尝试查找编译器版本是否兼容，或者修改Makefile文件中的配置参数，例如修改GPU架构代号等。
- 修改完成后，重新编译并进行测试，确保编译和部署成功。

相关问题

\k_quants.h(145): error C2059: 语法错误:“)” [F:\YYYY\llama.cpp-master-ff966e7\llama.cpp-master-ff966e7\build\ggml.vcxproj]

根据提供的引用信息，你遇到的问题是在编译过程中出现了错误。具体来说，错误信息是"\k_quants.h(145): error C2059: 语法错误:“)”"。根据提供的引用，这个错误可能是在编译GPU版本的llama.cpp文件时出现的，并且与选项'gpu-architecture'的值为'native'有关。

解决这个问题的步骤如下：
1. 首先，查看编译错误的具体位置，即\k_quants.h文件的第145行。
2. 在该行附近检查代码，查找是否有语法错误，例如缺少分号或括号不匹配等。
3. 如果代码没有明显的语法错误，可以考虑检查编译选项和环境设置是否正确。特别是关于选项'gpu-architecture'的值，确保它被正确定义和使用。
4. 如果是Makefile文件导致的问题，则需要修改Makefile源码，确保编译选项被正确设置。
5. 重新编译代码并进行测试，确保问题已经解决。

请注意，以上步骤仅供参考，具体解决方法可能因个人环境和代码情况而异。建议仔细检查错误信息和相关代码，结合实际情况采取相应的解决措施。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【AI实战】llama.cpp量化cuBLAS编译；nvcc fatal:Value ‘native‘ is not defined for option ‘gpu-...](https://blog.csdn.net/zengNLP/article/details/131576986)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ubuntu下编译时遇到的错误及解决方式](https://blog.csdn.net/weixin_30267691/article/details/94986381)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

llama.cpp部署qwen

将Qwen部署到名为"llama.cpp"的项目中通常涉及到将预训练模型整合进你的C++项目，这里是一个简化的步骤概述：

1. **下载模型**: 首先，你需要从Qwen的GitHub或其他官方资源下载预训练的语言模型。确保选择适合你的项目需求的版本。

2. **解压模型**: 将下载的文件（如`.zip`或`.tar.gz`) 解压缩到项目的某个目录下。

3. **添加依赖**: 如果Qwen提供了一个库或SDK，你需要将其作为构建系统的依赖添加进来。例如，对于CMake，你可以添加类似下面的行：

   find_package(Qwen REQUIRED)
   target_link_libraries(your_target Qwen::qwen)

4. **包含头文件**: 在需要使用Qwen的地方，添加相应的头文件，如`<qwen/qwen.h>`。

5. **编写示例代码**: 使用提供的API创建一个实例并调用其方法，例如：

   #include "qwen/qwen.h"
   
   int main() {
       QwenModel qwen;
       auto response = qwen.answer("你好");
       // 打印响应
       std::cout << response << std::endl;
       return 0;
   }

6. **构建和运行**: 使用C++构建工具（如g++, cmake等）编译你的项目，并运行以测试Qwen的集成是否正常。

**相关问题--:**
1. Qwen支持哪些语言模型格式？
2. 我可以直接在命令行里使用Qwen吗？
3. 如何处理Qwen API的错误和异常？