smells like A-not-I work
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Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- arch-linux
- Ambito
- build-system
Direzione di ricerca
The issue links to Arch package listings, the ArchWiki page for Llama.cpp, and two forum posts; no repository files or tests are named. Read those references to understand the disagreement, then ask what concrete change is requested. There is no stated completion criterion yet.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
just for documenting - because people have the habbit of deleting stuff when the get proven wrong
https://bbs.archlinux.org/viewtopic.php?pid=2311880#p2311880
there's https://archlinux.org/packages/extra/x86_64/llama-cpp/
and https://wiki.archlinux.org/title/Llama.cpp explains the backends https://archlinux.org/packages/?q=ggml-
https://bbs.archlinux.org/viewtopic.php?pid=2311954#p2311954
The method you linked doesn't allow simultaneously installing different backends, or switching between them, and also, it does not provide pre-releases.
https://bbs.archlinux.org/viewtopic.php?pid=2311997#p2311997
pacman -Ss ggml extra/ggml 0.26.0-1 [installed] Tensor library for machine learning extra/ggml-blas 0.26.0-1 [installed] Tensor library for machine learning extra/ggml-cuda 0.26.0-1 [installed] Tensor library for machine learning extra/ggml-hip 0.26.0-1 [installed] Tensor library for machine learning extra/ggml-openvino 0.26.0-1 [installed] Tensor library for machine learning extra/ggml-sycl 0.26.0-1 Tensor library for machine learning extra/ggml-vulkan 0.26.0-1 [installed] Tensor library for machine learning
this has written A-not-I all over it - if you need someone else to provide some -git for you on arch - you shouldn't use either arch nor -git builds anyway
- Lingua principale
- Shell
- Stelle
- 2
- Fork
- 0
- Merge medio
- 1h 1m
- PR unite (30g)
- 56
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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