Paquet : llama.cpp-tools-extra (5882+dfsg-4)

Liens pour llama.cpp-tools-extra

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Responsables :

Ressources externes :

Page d'accueil [github.com]

Paquets similaires :

LLM inference in C/C++ - extra utilities

The main goal of llama.cpp is to enable LLM inference with minimal setup and state-of-the-art performance on a wide range of hardware - locally and in the cloud.

 * Plain C/C++ implementation without any dependencies
 * Apple silicon is a first-class citizen - optimized via ARM NEON, Accelerate
   and Metal frameworks
 * AVX, AVX2, AVX512 and AMX support for x86 architectures
 * 1.5-bit, 2-bit, 3-bit, 4-bit, 5-bit, 6-bit, and 8-bit integer quantization
   for faster inference and reduced memory use
 * Custom CUDA kernels for running LLMs on NVIDIA GPUs (support for AMD GPUs
   via HIP and Moore Threads MTT GPUs via MUSA)
 * Vulkan and SYCL backend support
 * CPU+GPU hybrid inference to partially accelerate models larger than the
   total VRAM capacity

The compute functionality is provided by ggml. By default, ggml's CPU backend is installed, but there are many other backends for CPUs and GPUs.

This package contains all tools that are not already shipped in package llama.cpp-tools.

Autres paquets associés à llama.cpp-tools-extra

dépendances

recommandations

suggestions

enhances

dep: libc6 (>= 2.38) [non loong64]

bibliothèque C GNU : bibliothèques partagées
un paquet virtuel est également fourni par libc6-udeb

dep: libc6 (>= 2.41) [loong64]
dep: libcurl4t64 (>= 7.16.2)

bibliothèque de transfert par URL côté client et simple d'utilisation - avec OpenSSL
dep: libgcc-s1 (>= 3.0) [non riscv64]

bibliothèque de prise en charge de GCC

dep: libgcc-s1 (>= 3.4) [riscv64]
dep: libggml0 (>= 0.0~git20250712.d62df60)

Tensor library for machine learning - libraries
dep: libllama0 (>= 5882+dfsg)

LLM inference in C/C++ - libraries
dep: libstdc++6 (>= 14)

bibliothèque standard C++ de GNU v3
dep: llama.cpp-tools (= 5882+dfsg-4)

LLM inference in C/C++ - main utilities

Télécharger llama.cpp-tools-extra

Télécharger pour toutes les architectures proposées
Architecture	Taille du paquet	Espace occupé une fois installé	Fichiers
amd64	1 563,7 ko	11 665,0 ko	[liste des fichiers]
arm64	1 348,6 ko	10 821,0 ko	[liste des fichiers]
loong64 (portage non officiel)	1 300,5 ko	10 437,0 ko	[liste des fichiers]
ppc64 (portage non officiel)	1 314,6 ko	12 741,0 ko	[liste des fichiers]
ppc64el	1 334,7 ko	11 973,0 ko	[liste des fichiers]
riscv64	1 520,2 ko	9 077,0 ko	[liste des fichiers]
s390x	1 321,9 ko	10 837,0 ko	[liste des fichiers]