Ubuntu 下 llama.cpp 编译构建与性能调优实战

Ubuntu 下 llama.cpp 编译构建与性能调优实战

llama.cpp 作为高效轻量级的 LLM 推理框架，凭借跨平台支持和出色性能备受开发者青睐。本文聚焦 Ubuntu 环境下的编译构建流程与基础优化策略，从环境搭建到 CMake 配置，提供一套可落地的实践方案。

环境准备与基础编译

在开始之前，建议采用 Ubuntu 22.04 LTS 系统，其软件包支持稳定且兼容性良好。

首先更新系统并安装必要的开发工具：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y build-essential cmake git curl libcurl4-openssl-dev

若计划使用 CUDA 加速，还需安装 NVIDIA 驱动及 CUDA 工具包：

sudo apt install -y nvidia-driver-535 nvidia-cuda-toolkit

获取源码并初始化构建目录：

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build && cd build

基础编译通过 CMake 完成。针对纯 CPU 环境，推荐以下配置：

cmake .. -DLLAMA_CURL=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF

提示：-DLLAMA_CURL=ON 启用 HTTP 支持，-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF 生成静态库，便于后续部署。

编译过程支持多线程加速：

cmake --build . --config Release -j $(nproc)

编译完成后，当前目录下将生成核心可执行文件及相关依赖库，即可进行后续的模型加载与推理测试。