Pre-built manylinux wheel for llama_cpp_python (Linux, Python 3.10)
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Klar beschrieben
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Bereich
- build-system, developer-experience, tooling
Rechercherichtung
Bei dem Issue geht es um ein von einem Benutzer bereitgestelltes, vorab erstelltes wheel für Linux/Python 3.10. Die Recherche umfasst das Verständnis des Build-Prozesses des Projekts (wahrscheinlich in setup.py oder pyproject.toml), der manylinux-Standards und der Frage, wie sich ein solcher Community-Beitrag integrieren oder überprüfen lässt. Prüfe das verlinkte Release auf die Struktur und Abhängigkeiten des wheels. 'Done' wäre die Bewertung des wheels zur Aufnahme oder die Bereitstellung von Anleitungen zu seiner Verwendung.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
I built a pre-compiled manylinux wheel for llama_cpp_python that includes all necessary native shared libraries (e.g., libllama.so, libggml-cpu.so, etc.), so users can install it without needing to build the project from source.
This is intended as a community contribution to help developers who struggle with the native build process.
📥 Download the wheel
You can download the wheel from my GitHub release here:
🔗 https://github.com/mrzeeshanahmed/llama-cpp-python/releases/tag/v0.3.17-manylinux-x86_64
📌 Supported Environment
✔ Linux x86_64
✔ Python 3.10
✔ CPU only (OpenBLAS + OpenMP backend)
This Moth#r F@cker took 8 hours of my life and taught me a lot of things I did not know. Please show some form of appreciation
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 10.6k
- Forks
- 1.5k
- Ø Merge
- 3 Std. 57 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 4
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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