{"id":111878,"date":"2023-11-30T21:10:14","date_gmt":"2023-11-30T19:10:14","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/pervyj-vypusk-instrumenta-llamafile-ot-mozilla"},"modified":"2023-11-30T21:10:14","modified_gmt":"2023-11-30T19:10:14","slug":"pervyj-vypusk-instrumenta-llamafile-ot-mozilla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/pervyj-vypusk-instrumenta-llamafile-ot-mozilla","title":{"rendered":"Die erste Ausgabe des Tools llamafile von Mozilla","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Entwickler von Mozilla haben die erste Version des Tools llamafile vorgestellt, mit dem universelle ausf\u00fchrbare Dateien zur Ausf\u00fchrung gro\u00dfer Sprachmodelle f\u00fcr maschinelles Lernen (LLM) erstellt werden k\u00f6nnen. Mit llamafile kann eine Datei mit den Parametern eines maschinellen Lernmodells im GGUF-Format genommen und in eine ausf\u00fchrbare Datei umgewandelt werden, die auf sechs verschiedenen Betriebssystemen auf Hardware mit AMD64- und ARM64-Prozessoren ausgef\u00fchrt werden kann. Das Werkzeug ist in C\/C++ geschrieben und wird unter der Lizenz Apache 2.0 vertrieben. <\/p>\n

F\u00fcr die Ausf\u00fchrung der Modelle wird das Framework llama.cpp verwendet, das das Modell LLaMA in C\/C++ implementiert und in eine universelle ausf\u00fchrbare Datei im APE-Format (Actually Portable Executable) kompiliert wird, das mit der Modell-Datei kombiniert wird. Der kompilierte Code wird mit der Standard-C-Bibliothek Cosmopolitan verkn\u00fcpft, die es erm\u00f6glicht, Anwendungsbuilds zu erstellen, die unter Linux, FreeBSD, macOS, OpenBSD, NetBSD und Windows ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Der Code wird in Varianten f\u00fcr die Architekturen AMD64 und ARM64 gespeichert und enth\u00e4lt auch Komponenten f\u00fcr das Auslagern von Berechnungen auf NVIDIA-GPUs (CUDA wird verwendet).
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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