本地运行大模型：本地通过python运行AI大语言模型LLaMa2
Llama 全称 large language model, Meta AI 公司2023年发布的开源AI大型语言模型，参数7B~65B。最新版本为Llama 3。
什么是llama.cpp?
一个开源c++库，用c++重写了LLaMa的推理代码，可用于CPU上加载运行LLaMa语言模型，极大的降低了对硬件的要求（RAM开销低于4G）。
Git 仓库地址： GitHub - ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C++
本地运行大模型准备：
- pip install llama-cpp-python , 作为参考，我本地安装运行的版本为0.2.87
- 从Hugging Face上下载一个已经训练好的模型文件到本地 ，作为参考，我下载的是zephyr-7b-beta.Q4_0.gguf 这个模型
TheBloke/zephyr-7B-beta-GGUF at main (huggingface.co)
3.代码示例及运行结果：
运行以下python脚本，即可基于输入prompt得到模型的输出。顺便提一下，对于zephyer-7b-beta模型，prompt输入支持各种不同语言。
一些参数解释：
prompt经token化后被分解为更小单位的个数，代码中的max_tokens为模型输出最大token数；
temperature用于控制模型输出的确定性，区间为0到1， 值越小输出越具有确定性，值越大输出越有随机性；
(temperature表示模型输出层中softmax函数中的T值，T越大，各预测词的权重越平均，因而输出结果更随机)
echo表示是否需要在模型开头打印出原始prompt;
stop表示输出结果遇到哪个字符则中断输出，举例 ‘\n’表示换行则终止输出。
针对不同的prompt，模型对于同一个问题给出的输出可能截然不同：
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