llamafile项目的目标是让开发人员和终端用户更容易访问开源大型语言模型。为此，llamafile项目将llama.cpp与Cosmopolitan Libc结合到一个框架中，将 LLM 的所有复杂性压缩为一个可在大多数计算机上(同时支持 macOS, Windows, Linux, FreeBSD, OpenBSD, NetBSD系统)本地运行的可执行文件（称为“llamafile”），无需安装。

llama.cpp由Georgi Gerganov开发，用于以量化格式运行大型语言模型，因此它们可以在CPU上运行。llama.cpp 是一个 C 库，它允许我们在消费类硬件上运行量化的 LLM。另一方面，cosmopolitan libc 是另一个 C 库，它构建了一个可以在任何操作系统（Windows、Mac、Ubuntu）上运行的二进制文件，而无需解释器。因此，Llamafile 建立在这些库之上，这使得它可以创建单文件可执行的 LLM

可用模型采用 GGUF 量化格式。GGUF是由llama.cpp的创建者Georgi Gerganov开发的大型语言模型文件格式。GGUF 是一种用于在 CPU 和 GPU 上有效且高效地存储、共享和加载大型语言模型的格式。GGUF 使用量化技术将模型从原始的 16 位浮点压缩为 4 位或 8 位整数格式。此量化模型的权重可以以这种 GGUF 格式存储

这使得 70 亿参数模型在具有 16GB VRAM 的计算机上运行变得更加简单。我们可以在不需要 GPU 的情况下运行大型语言模型（尽管 Llamafile 甚至允许我们在 GPU 上运行 LLM）。现在，流行的开源大型语言模型（如 LlaVa、Mistral 和 WizardCoder）的 llamafile 随时可供下载和运行

下载

示例模型：Qwen-7B-Chat/Qwen-7B-Chat-q4_0.llamafile，这个模型是 70 亿参数的 int4 量化版本，4.23GB。

使用modelscope的lib下载单个文件：

from modelscope.hub.file_download import model_file_download

model_dir = model_file_download(model_id='bingal/llamafile-models',file_path='Qwen-7B-Chat/Qwen-7B-Chat-q4_0.llamafile',revision='master')

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