08 | llama.cpp部署：无GPU服务器如何部署DeepSeek？

1. llama.cpp 是一个模型推理框架，采用纯 C/C++ 实现，无需依赖 PyTorch、TensorFlow 等重型框架，通过静态编译生成单一可执行文件，在资源受限环境中展现出独特优势。 2. llama.cpp 充分挖掘了硬件的潜力，支持不同硬件平台的适配，实现了“开箱即用”，并引入了 4-bit 量化技术，使得模型体积大幅缩减，甚至可以在没有 GPU 的情况下，仅靠 CPU 就能流畅地运行大模型。 3. 量化技术通过降低权重参数的精度，减少模型对计算资源和存储空间的要求，使大模型能够在更多设备上运行，为边缘计算和移动端 AI 应用开辟了新的可能性。 4. llama.cpp 的量化实现依赖于作者 Georgi Gerganov 开发的 ggml 库，通过创新的量化策略和高效的张量计算实现，在成功保持较高模型性能的同时，也显著降低了硬件门槛。 5. llama.cpp 可以将模型发布成 HTTP 服务，让用户可以通过 API 的方式访问，提供了两种方法：使用官方的服务启动和使用第三方库。 6. llama.cpp 的极简主义设计理念和高效性使其能够在 MacBook Pro 和 Android 设备上流畅执行，为普通用户提供了在个人电脑上体验大模型的强大能力的可能性。 7. llama.cpp 在服务器上运行速度良好，模型占用内存相对较小，适合在资源受限的环境中进行模型推理。 8. 量化技术的核心在于权衡精度与效率，通过降低权重参数的精度，模型的计算量和存储需求大幅减少，但同时也可能引入一定的精度损失。 9. llama.cpp 的作者更新版本的速度非常快，可以根据自己的系统选择合适的版本，下载后进行解压并配置环境变量，确保 llama.cpp 的二进制工具可以在任意地方执行。 10. llama.cpp 的部署和推理能力为边缘计算和移动端 AI 应用提供了新的可能性，同时也为在资源受限的环境中进行模型推理提供了良好的解决方案。