Что такое llama.cpp и зачем он нужен: минималистичный движок для LLM

Мы прошли лишь малую часть пути в мир локального инференса LLM, рассказав вам о базовых ИИ-движках Ollama и LM Studio. Теперь настало время переходить к более продвинутому инструменту, который, как мост соединяет пользовательский и профессиональный инференс больших языковых моделей, предоставляя широкий простор возможностей для работы с мощными моделями искусственного интеллекта. Имя этого передового ИИ-бэкенда —llama.cpp. В этой статье мы расскажем вам, как появился движок Llama.cpp, какие у него функции и особенности, а также объясним, как ему удалось демократизировать запуск LLM, сделав ИИ-инструменты доступными для миллионов энтузиастов.

История llama.cpp началась в 2023 году с идеи отечественного IT-энтузиаста Георгия Герганова. Его цель была одновременно амбициозна и до боли проста: сделать возможным запуск большой модели, например, Llama* 2 или Mistral, без необходимости использовать мощные видеокарты Nvidia с поддержкой CUDA, что на тот момент считалось практически невозможным. Идея заключалась в том, чтобы создать систему для переписывания исходного кода модели на язык программирования C++, что позволило бы задействовать для ИИ-вычислений не графический ускоритель, а центральный процессор. При этом, Георгий хотел сделать компилятор, который не будет требовать заоблачных знаний в области программирования и искусственного интеллекта, чтобы большинство юзеров могли без лишней мороки запускать LLM на своих устройствах. Герганов работал на чистом энтузиазме, но ему удалось довести дело до конца, в результате чего на свет появился кроссплатформенный движок локального инференса llama.cpp с открытым исходным кодом, позволяющий запускать большие языковые модели даже тем, у кого нет доступа к мощным ИИ-ускорителям. В настоящее время llama.cpp обрел статус поистине народного движка инференса, который предлагает огромный пул возможностей и высокую ИИ-производительность, при этом не теряя своей доступности. 

Llama.cpp не просто так считается решением более высокого уровня, чем Ollama и LM Studio. Дело в том, что вся сила llama.cpp заключается в невероятной гибкости этого бэкенда. Изначально платформа затачивалась исключительно под инференс на CPU, однако проект постепенно эволюционировал и добавлялись все новые и новые функции, благодаря чему появилась поддержка инференса на GPU через технологии OpenCL, CUDA и Metal. Более того, llama.cpp способен задействовать CPU и GPU одновременно, распределяя нагрузку для достижения максимальной эффективности. Вы также можете использовать так называемый аллокатор памяти, который будет задействовать всю доступную VRAM или RAM, заполняя ее весами модели для достижения большей точности, даже если требуемый моделью объем памяти не настолько велик.

И несмотря на то, что формально llama.cpp не поддерживает чипы типа TPU и NPU, в open-source сообществе активно обсуждается вопрос технической совместимости этих процессоров, а некоторые энтузиасты уже начали интеграцию их поддержки в бэкенд. Другими словами, в ближайшем будущем llama.cpp имеет все шансы стать настоящим мультитулом среди движков локального инференса LLM, позволяя запускать большия языковые модели буквально на любом устройстве. 

Но что же делает llama.cpp настолько универсальной платформой? На самом деле, все дело в наличии инструментов, позволяющих выполнять квантизацию ИИ-моделей прямо на ходу. Благодаря этому, пользователи могут сокращать веса модели, значительно уменьшая количество параметров и требования к памяти. Например, модель LLaMA* 7B после квантизации Q4_K_M занимает около 4 ГБ вместо исходных 13 ГБ, и ее уже можно запустить на ноутбуке с 8 ГБ ОЗУ. Для работы с такими сжатыми моделями Георгий Герганов совместно с командой энтузиастов создал специальный бинарный формат файлов — GGUF (GPT-Generated Unified Format). Он стал настоящим стандартом де-факто в экосистеме llama.cpp, заменив устаревший и уже неэффективный формат GGML. GGUF оптимизирован для быстрой загрузки и компактного хранения весов, а его файлы содержат всю необходимую метаинформацию о модели для ее корректного запуска. Именно гибкость в выборе железа, уровня сжатия, а также возможность подбирать баланс между скоростью и качеством ответов является главным преимуществом движка llama.cpp.

Не стоит думать, что llama.cpp — это исключительно инструмент для командной строки, ведь его возможности и амбиции выходят далеко за пределы компьютерного терминала. Для разработчиков llama.cpp существуют официальные Python-биндинги (llama-cpp-python), которые позволяют интегрировать движок в любые Python-приложения так же легко, как и любой другой ИИ-бэкенд. Это открывает двери для создания собственных скриптов, чат-ботов и аналитических инструментов, используя возможности передового движка llama.cpp.

Для выполнения более серьезных задач платформу llama.cpp можно запустить в серверном режиме, который предоставляет полноценное API, совместимое с OpenAI. Это означает, что вы можете развернуть на своем железе локальный аналог ChatGPT API и подключать к нему любые клиенты, которые понимают этот протокол. Типичный сценарий использования этой функции: разработчик запускает llama.cpp в серверном режиме на домашнем сервере, а затем подключает его к популярному веб-интерфейсу, такому как OpenWebUI, получая полноценную и полностью приватную платформу для общения и работы с искусственным интеллектом. Для удобства развертывания таких приложений в контейнерной среде также существуют готовые Docker-образы. 

Вам даже необязательно использовать llama.cpp в качестве движка инференса — вместо того чтобы просто запускать ./main, вы можете использовать llama.cpp как библиотеку, чтобы вручную управлять контекстом, постепенно подавать промпт частями или динамически изменять параметры генерации на лету на основе промежуточных результатов. Важно отметить, что в режиме клиента (командной строки) llama.cpp запускают очень редко, ведь от этого теряется весь смысл использования всех возможностей бэкенда.

Поскольку llama.cpp это, в первую очередь, пользовательский движок инференса, хоть и с расширенным функционалом, его производительность основана на компромиссе между доступностью, скоростью и качеством ответов. На CPU он обеспечивает стабильную, но медленную работу LLM, в чем вы можете наглядно убедиться ознакомившись с нашим видеороликом на YouTube. 

Совсем другое дело при переводе вычислений на GPU — даже самая топовая видеокарта или ИИ-ускоритель дает значительный прирост скорости генерации ответов, особенно если GPU поддерживает CUDA. Это является одним из отличительных преимуществ использования движка инференса llama.cpp — если Ollama или LM Studio при работе с более мощными GPU обеспечивает лишь незначительный прирост скорости, то в llama.cpp интеграция топового GPU будет действовать как стероиды, разгоняя инференс до высоких, но не максимальных значений. Да, вы прочитали все правильно — выжать максимум из LLM даже при использовании GB300 (откуда она у вас?) не получится, ведь llama.cpp все еще является пользовательским движком который, к тому же, разрабатывался с упором на инференс через CPU. Вы также можете можете незначительно повлиять на скорость модели, экспериментируя с уровнями квантизации, но это не более чем компромисс, ведь теряя веса, модель будет также терять точность ответов — стоит ли оно того, чтобы ускорить LLM?

Если вы хотите, чтобы LLM работала также быстро, как облачный GPT-5, то вам потребуется более тяжелое вооружение в лице vLLM, который использует механизм PagedAttention и оптимизации вроде FlashAttention, и Triton Inference Server, изначально заточенный под максимально эффективную работу с CUDA. Таким образом, llama.cpp эффективен и прекрасно справляется со своей задачей инференса на пользовательских устройствах, но это далеко не палочка-выручалочка в области коммерческого инференса. Его ниша — локальные сценарии и эксперименты с щепоткой запуска в небольших инфраструктурах.

Llama.cpp — превосходный инструмент, но он не панацея, так как он имеет свои ограничения. Его архитектура не предназначена для эффективного масштабирования в формате multi-GPU. В отличие от того же vLLM, который умеет динамически распределять нагрузку по большому кластеру видеокарт, llama.cpp лучше всего себя чувствует на одной машине с одним или двумя ускорителями. В то же время, Llama.cpp не так прост, как Ollama или LM Studio, поскольку он предлагает более широкие возможности, включая выполнение квантизации, стабильный инференс на CPU, повышенную производительность при инференсе на GPU, улучшенную поддержку GGUF и инструменты тонкой настройки скорости, точности и потребления VRAM модели. При этом, llama.cpp немного более сложен в освоении, так как он не имеет встроенного GUI и для максимального удобства требует использования API-интеграций.

Если обобщить: Ollama и LM Studio — это максимальное удобство для новичка, vLLM — решение для максимальной производительности в продакшене. В свою очередь, llama.cpp — это золотая середина в этой иерархии, предлагающая максимальный контроль и гибкость для энтузиастов и исследователей, которые хотят понять, как все устроено изнутри, прежде чем переходить к более сложным в освоении движкам.

Llama.cpp — это больше чем просто движок для запуска LLM. Это символ доступности искусственного интеллекта, отличный инструмент для экспериментов с LLM и один из главных популяризаторов инференса на десктопных устройствах. Его минимализм, гибкость и доступность позволила сотням тысяч энтузиастов по всему миру прикоснуться к технологиям будущего уже сегодня. Он не претендует на звание самого быстрого или самого простого решения, но он предлагает то, что не могут другие — полный контроль и глубокое понимание процесса локального развертывания больших языковых моделей. Llama.cpp всегда был и остается тем фундаментом, на котором строятся передовые ИИ-приложения, а его наследие продолжает влиять на развитие экосистемы искусственного интеллекта. Чтобы понять, что ждет нас дальше в области высокопроизводительных вычислений для LLM, следите за нашими следующими материалами, где мы подробно разберем, как vLLM добивается рекордной скорости инференса, что из себя представляет ядро FlashAttention, а также зачем OpenAI, Google и Claude выбирают бэкенд Nvidia Triton Inference Server.