Add support for experimental wheel variants (i.e., wheelnext)
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 45/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- build-system, tooling
調査の方向性
この issue は、wheel のビルドおよび公開プロセスの変更に関するものです。まず、プロジェクトのビルドスクリプト（おそらく setup.py または pyproject.toml）と CI/CD ワークフローを調べます。WheelNext 仕様と、PyTorch などのプロジェクトがバリアントメタデータをどのように実装しているかを調査します。目標は、正しいメタデータを持つバックエンド固有の wheel（CUDA、ROCm、Metal）を生成し、CPU wheel をフォールバックとして維持することです。テストでは、wheel をローカルでビルドし、メタデータを検証します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Is your feature request related to a problem? Please describe.
Today, installing llama-cpp-python on machines with different GPU backends (CUDA, ROCm, Metal, etc.) requires separate package names, custom extra indexes, or installer-level logic to select the correct wheel. This creates friction for downstream tooling (CLIs, orchestrators, and packaging systems) that want to provide a “just works” experience, especially when users don’t know which backend they need. Even a simple developer-driven install might require picking precisely the correct wheel.
Describe the solution you'd like
Add support for WheelNext-compatible experimental wheel variants when building and publishing wheels.
This would allow llama-cpp-python to produce a single package version that provides multiple backend-aware binary wheels, each annotated with variant metadata (e.g., GPU type, CUDA version, ROCm version).
Installers that understand the WheelNext spec (now used experimentally by PyTorch, uv, and others) can automatically select the correct backend wheel based on the system’s hardware/software configuration without a need for custom index URLs, separate packages, or manual backend flags.
Key pieces:
- Generate wheels with variant metadata following the experimental WheelNext (wheel variants) conventions.
- Publish per-backend wheels using the standardized naming + metadata fields.
- Ensure that CPU-only wheels remain available as fallback.
This would significantly simplify installation for all users and remove backend-selection logic from downstream tools. Wheel variants are fully backward-compatible so existing workflows won't be disrupted.
Describe alternatives you've considered
- Separate package names per backend (e.g., llama-cpp-python-cuda): fragments packaging and forces manual selection.
- Extras for backend variants (pip install llama-cpp-python[cuda]): still requires external detection and doesn’t integrate with hardware-aware installer selection.
- Custom index URLs for backend wheels: brittle and requires orchestration logic outside Python packaging.
- CLI-backed installation routing (what many downstream projects do currently): it’s reinventing the wheel and provides an inconsistent experience for end users.
All of these solutions put the burden on downstream tooling rather than on standardized wheel metadata.
Additional context
- https://wheelnext.dev
- https://pytorch.org/blog/pytorch-wheel-variants/
- https://astral.sh/blog/wheel-variants
- https://labs.quansight.org/blog/python-wheels-from-tags-to-variants
- https://developer.nvidia.com/blog/streamline-cuda-accelerated-python-install-and-packaging-workflows-with-wheel-variants
- https://lwn.net/Articles/1028299/
- 主要言語
- Python
- スター
- 10.6k
- フォーク
- 1.5k
- 平均マージ
- 3時間 57分
- マージ済み PR（30日）
- 4
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
abetlen/llama-cpp-python のほかの issue
-
Seven llama_sampler_init_* bindings admit keyword arguments that the ctypes function object silently drops対応中かも @Belal0066 が 14 日前に担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
abetlen/llama-cpp-python#2371 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
uv add llama-cpp-python wheels fails for versions above 0.3.30対応中かも このイシューにリンクされたプルリクエストがオープン中、またはマージ済みです。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 65/100
abetlen/llama-cpp-python#2352 · コメント 1 件 · リアクション 2 件 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
Docs: consolidate build-from-source and GPU backend guide対応中かも このイシューにリンクされたプルリクエストがオープン中、またはマージ済みです。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 75/100
abetlen/llama-cpp-python#2314 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 65/100
abetlen/llama-cpp-python#2211 · コメント 2 件 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
Llama() silently accepts and discards `embedding` kwarg; .embed() then raises confusingly対応中かも @Anai-Guo が 31 日前に担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 65/100
abetlen/llama-cpp-python#2210 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
abetlen/llama-cpp-python の issue をすべて見る
似ている issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 68/100
メンテナーはふだん 3 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
modelcontextprotocol/python-sdk#3648 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
docs good first issue
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
VenetoStato/giorgio#6 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 74/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 70/100
EclipseFdn/open-vsx.org#13831 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信