Перейти к содержимому

llama.cpp и ggml вышли в версии 1.0.0

Короткий ответ

Команда ggml-org выпустила llama.cpp и ggml в версии 1.0.0 - на этих библиотеках построены многие локальные ИИ-приложения. Теперь любая несовместимость API или ABI будет приходить с повышением мажорной версии. Тем, кто встраивает библиотеки, достаточно зафиксировать версию и по номеру оценивать риск обновления.

Что это значит для операций

Если инструменты для продаж, поддержки или операционки у вас запускают модель локально, например чтобы данные клиентов не покидали компанию, велика вероятность, что где-то в стеке работает llama.cpp - в вашем коде или внутри продукта вендора. Спросите вендора или разработчика, какую версию они поставляют, и зафиксируйте сборки на линейке 1.x. Переход на 2.x считайте плановым изменением с тестированием, а минорные и патч-релизы пропускайте через обычный цикл обновлений. Новые каналы распространения (Docker, Homebrew, Winget и другие) к тому же сокращают число самописных сборочных скриптов на машинах, которые вы контролируете.

Команда ggml-org объявила о выходе llama.cpp v1.0.0 в блоге Hugging Face. Одновременно в версии 1.0.0 вышли библиотека llama.cpp (libllama) и тензорная библиотека ggml (libggml), на которой она основана. Проекту около трёх с половиной лет, и, по словам команды, от него теперь зависит множество приложений.

Что теперь значит номер версии

Главное изменение - обязательство по совместимости. Оба проекта будут сигнализировать о несовместимости API и ABI повышением мажорной версии. Для всех своих проектов с семантическим версионированием команда описывает такие правила:

  • Major: ломающее изменение публичного C API в каталоге include.
  • Minor: обратно совместимая функция, обновление бэкенда, поддержка новой модели или расширение API.
  • Patch: исправление ошибки без изменений в API.

По мере роста числа пользователей команда обещает строже следить за тем, чтобы эти границы были заметны.

Распространение

В публикации перечислены каналы, через которые поставляется ПО:

  • готовые артефакты пред-релиза для Linux, macOS, Windows, Android и iOS;
  • образы Docker для Linux;
  • пакеты Debian;
  • Homebrew для macOS и Linux;
  • conda-forge для Windows, macOS и Linux;
  • MacPorts и Winget;
  • XCFramework для iOS и macOS.

Отдельно команда отсылает тех, кто собирает пакеты, к обсуждению о том, как добавить проекты в их собственные релизные конвейеры.

Разработка и охват

Команда говорит, что использует LLM в собственной разработке умеренно и сохраняет контроль над архитектурой. Она вкладывается в CI-инфраструктуру: берёт мощности в HF Buckets и HF Jobs от Hugging Face и добавляет собственные раннеры на основных аппаратных платформах при поддержке NVIDIA, AMD, Qualcomm, Arm, IBM и Intel.

Что касается моделей, llama.cpp сейчас поддерживает больше 150 вариантов архитектур и все распространённые методы спекулятивного декодирования. Аппаратная поддержка реализована через бэкенды ggml: каждый можно собрать как динамическую библиотеку и подгружать во время работы.

Чего в анонсе нет

В публикации нет ни новых возможностей моделей, ни цифр производительности, ни сроков следующего мажорного релиза. Смысл изменения - в предсказуемости для тех, кто строит продукты на этих библиотеках.

Источник: Hugging Face · В Атласе: Hugging Face →

Инструменты из этой новости

  • NVIDIA - цена, кто пользуется, альтернативы
Следующий шаг

Visibility Analyzer

Новость об ИИ не скажет, как ассистенты видят ваш сайт. Это проверяет Visibility Analyzer на живом сайте: в каких ответах вас цитируют, до каких страниц ассистенты не добираются и что чинить первым. Запуск бесплатный.

Запустить бесплатный аудит видимости

Запуск бесплатный, карта не нужна.

Стоимость
Бесплатно
Срок
Один прогон, минуты

Бесплатный тариф: два анализа в день, без карты.

Ещё по теме