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llama.cpp本地部署LLM

news 2026/4/22 13:02:39

llama.cpp本地部署LLM

环境

OS：Windows/Linux
GPU: AMD Radeon 660M
- 专用显存：495MB
- 共享显存：7886MB
内存：16GB

安装llama.cpp

由于我是AMD显卡，所以用不了CUDA。我试过了用CPU推理，太慢且负载过重了，所以还是要用GPU加速。

这里选择用Vulkan做计算库，用HIP的方式可以参考这篇：https://www.cnblogs.com/eslzzyl/p/18706793

步骤：https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/docs/build.md#vulkan

安装 Vulkan SDK：https://vulkan.lunarg.com/sdk/home#windows，直接最新版就行
下载编译好的llama.cpp产物：https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/
将llama.cpp的可执行程序加入PATH

使用

去模型市场下载需要的GGUF格式的模型：https://modelscope.cn/models

然后就可以使用llama-cli或者llama-server了。

常用公共参数：

参数	说明	示例
-m/--model	指定模型文件路径（.gguf 格式，llama.cpp 主流格式）	-m D:\models\qwen-7b-q4_0.gguf
-c/--ctx-size	上下文窗口大小（决定模型能记住的对话长度，单位：tokens）最大模型回复的速度越慢	-c 4096（常用值：2048/4096/8192，需匹配模型支持的最大 ctx）
-n/--n-predict	单次生成的最大 tokens 数（回答的最大长度）	-n 2048（设为 -1 则无限制，直到模型停止生成）
-t/--threads	启用的 CPU 线程数（建议设为 CPU 核心数的 70%-90%）	-t 16（8 核 CPU 设 8，16 核设 12-16）
-ngl/--n-gpu-layers	卸载到 GPU 的层数（核心！利用显卡加速，值越大越省 CPU）	-ngl 35（新手建议从 20/30 开始试，拉满设为 99）
-b/--batch-size	批处理大小（影响推理速度，建议设为 ctx-size 的 1/4~1/2）	-b 1024（ctx=4096 时设 1024 较合适）

llama-cli

最简单的命令：

llama-server --model /path/to/model.gguf -ngl 100

llama-server

最简单的命令；

llama-server --model /path/to/model.gguf -ngl 100 --host 127.0.0.1 --port 9976 --api-key 123456

启动后可以在浏览器打开监听的端点，就能访问Web UI了。以及可以在opencode里面通过api key的方式接入。

辅助脚本

Windows批处理脚本

llama-server异常退出时自动拉起：

@echo off
setlocal EnableExtensions EnableDelayedExpansionREM ===========================
REM 用户可修改区
REM ===========================
set "MODEL=C:\models\Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf"
set "HOST=0.0.0.0"
set "PORT=11434"
set "CTX=131072"
set "RESTART_DELAY=5"REM ===========================
REM 自动查找 llama-server.exe
REM ===========================
set "SERVER_EXE="if exist "C:\llama.cpp\build\bin\Release\llama-server.exe" set "SERVER_EXE=C:\llama.cpp\build\bin\Release\llama-server.exe"
if not defined SERVER_EXE if exist ".\build\bin\Release\llama-server.exe" set "SERVER_EXE=.\build\bin\Release\llama-server.exe"
if not defined SERVER_EXE if exist ".\build\bin\llama-server.exe" set "SERVER_EXE=.\build\bin\llama-server.exe"
if not defined SERVER_EXE if exist ".\llama-server.exe" set "SERVER_EXE=.\llama-server.exe"if not defined SERVER_EXE (echo [ERROR] 找不到 llama-server.exepauseexit /b 1
)if not exist "%MODEL%" (echo [ERROR] 找不到模型文件: %MODEL%pauseexit /b 1
)echo =========================================
echo llama-server Quick Start
echo -----------------------------------------
echo Server : %SERVER_EXE%
echo Model  : %MODEL%
echo Host   : %HOST%
echo Port   : %PORT%
echo Ctx    : %CTX%
echo =========================================
echo.set "LLAMA_CHAT_TEMPLATE_KWARGS={"enable_thinking":false}"
set /a RESTART_COUNT=0:RUN_SERVER
set /a RESTART_COUNT+=1
echo.
echo [INFO] 第 !RESTART_COUNT! 次启动 llama-server...
echo [INFO] 按 Ctrl+C 可手动退出脚本
echo [INFO] 启动时间: %date% %time%
echo."%SERVER_EXE%" ^-m "%MODEL%" ^--host %HOST% ^--port %PORT% ^--ctx-size %CTX% ^--alias "qwen3.5-35b-a3b" ^--cache-type-k q8_0 ^--cache-type-v q8_0set "EXITCODE=%ERRORLEVEL%"
echo.
echo [WARN] llama-server 已退出，退出码: !EXITCODE!if "!EXITCODE!"=="0" (echo [INFO] 检测到正常退出，脚本结束。goto END
)echo [WARN] 检测到异常退出，%RESTART_DELAY% 秒后自动重启...
timeout /t %RESTART_DELAY% /nobreak >nul
goto RUN_SERVER:END
echo.
echo [INFO] 脚本已结束，按任意键关闭窗口...
pause >nul
endlocal
exit /b

作为systemd服务

这里选择用户权限部署，毕竟LLM只是大脑。

tee ~/.config/systemd/user/llama-server.service >/dev/null <<'EOF'
[Unit]
Description=llama.cpp server
After=network.target[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=/home/hupingbo/llama.cpp
ExecStart=/home/hupingbo/llama.cpp/build/bin/llama-server -m /home/hupingbo/Models/Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf --alias "qwen3.5-35b-a3b" --host 0.0.0.0 --port 11434 --ctx-size 262144 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 --chat-template-kwargs '{"enable_thinking": false}'
Restart=always
RestartSec=3[Install]
WantedBy=default.target
EOFsystemctl --user stop llama-server
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user restart llama-server
systemctl --user enable --now llama-server
systemctl --user status llama-server
journalctl --user -u llama-server.service -f

llama-bench

用于测量模型的性能。

FAQ

Q：加载模型时提示“显存不足”怎么办？

A：换更小参数量的模型（比如从13B换成7B），或选择更低量化版本（比如从Q5_K_M换成Q4_K_M），同时关闭其他占用显存的软件（比如游戏、视频剪辑软件）。
Q：CPU推理速度太慢，每秒只有1-2个token怎么办？

A：如果有GPU，开启硬件加速（LMStudio在设置中开启，llama.cpp添加“-ngl”参数）；Mac用户无需额外操作，Apple Silicon芯片会自动优化；纯CPU用户建议换7B Q2_K量化版，速度会提升不少。
Q：本地部署的大模型，效果和云端GPT-4差距大吗？

A：7B量化版适合日常使用，复杂推理、深度问答不如GPT-4；但13B及以上版本，配合高质量模型（比如Llama3.1-8B、Qwen2.5-13B），效果接近云端中端模型，足够满足大多数人的需求。