Steps to Build and Install llama-cpp-python 0.3.7 w/CUDA on Windows 11 [06/03/2025]

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Avaliação

Dificuldade
1/5
Tempo estimado
Menos de uma hora
Facilidade para iniciantes
90/100
Tipo de issue
Documentação
Clareza
Claramente especificada
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
c, cmake, python

Direção de pesquisa

A issue fornece um guia passo a passo para compilar llama-cpp-python com CUDA no Windows 11. Para verificar, seria necessário clonar o repositório, atualizar o submódulo, definir as variáveis de ambiente e executar o comando pip install. O trabalho está concluído; a tarefa é integrar essas instruções à documentação oficial do projeto, provavelmente em um README ou diretório docs/.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

After reviewing multiple GitHub issues, forum discussions, and guides from other Python packages, I was able to successfully build and install llama-cpp-python 0.3.7 with CUDA on Windows 11. Below are the exact steps I followed, which may help others facing similar build issues.


Errors Encountered During Build

I encountered the following build errors even after installing the right build tools. The issue was resolved by updating the llama.cpp submodule.

D:\llama-cpp-python\vendor\llama.cpp\common\log.cpp(28,79): error C2039: 'system_clock': is not a member of 'std::chrono' [%localappdata%\Temp\tmp0zkelev6\build\vendor\llama.cpp\common\common.vcxproj]

D:\llama-cpp-python\vendor\llama.cpp\common\log.cpp(28,79): error C3083: 'system_clock': the symbol to the left of a '::' must be a type [%localappdata%\Temp\tmp0zkelev6\build\vendor\llama.cpp\common\common.vcxproj]

D:\llama-cpp-python\vendor\llama.cpp\common\log.cpp(28,93): error C2039: 'now': is not a member of 'std::chrono' [%localappdata%\Temp\tmp0zkelev6\build\vendor\llama.cpp\common\common.vcxproj]

D:\llama-cpp-python\vendor\llama.cpp\common\log.cpp(28,93): error C3861: 'now': identifier not found [%localappdata%\Temp\tmp0zkelev6\build\vendor\llama.cpp\common\common.vcxproj]

D:\llama-cpp-python\vendor\llama.cpp\common\log.cpp(28,25): error C2672: 'std::chrono::duration_cast': no matching overloaded function found [%localappdata%\Temp\tmp0zkelev6\build\vendor\llama.cpp\common\common.vcxproj]

Hardware Setup
  • OS: Windows 11
  • CPU: Intel i9-9900K
  • GPUs: RTX 3080, RTX A4000
Software Setup
  • Git Bash: 2.48.1
  • Python: 3.12.9 (likely works with 3.11 and 3.13)
  • CMake: 4.0.0-rc3
  • Visual Studio 2022: 17.13.2 with the following workloads installed -
    • Python development
    • Desktop development with C++
    • Linux and embedded development with C++
  • CUDA Toolkit: 12.8.0 (installed without modifying PhysX, Display, and HD Audio drivers, as they were already installed by the latest Studio Driver Package v572.60 that I'm using)

Installation Steps
Make sure to use Command Prompt and not PowerShell, for the following steps.
1. Clone the Repository

Navigate to the directory where you want to build the package and run:

git clone --recursive -j%NUMBER_OF_PROCESSORS% https://github.com/abetlen/llama-cpp-python.git
2. Navigate to the Package Directory
cd llama-cpp-python
3. Update the llama.cpp Submodule
git submodule update --remote vendor\llama.cpp
4. Set Required Environment Variables

Configure the necessary environment variables:

set FORCE_CMAKE=1
set CMAKE_ARGS=-DGGML_CUDA=ON

# Optional variables to speed up the build process
# set CMAKE_BUILD_PARALLEL_LEVEL=%NUMBER_OF_PROCESSORS%
# set MAKEFLAGS=-j%NUMBER_OF_PROCESSORS%

These are only temporary and will be unset when you exit the current CMD session.

5. Build and Install

Run the following command to build and install the package:

python -m pip install . --no-cache-dir --force-reinstall --upgrade

This setup worked for me, and I hope it helps others facing similar build issues.

Linguagem predominante
Python
Estrelas
10.6k
Forks
1.5k
Merge médio
23min
PRs com merge (30d)
1

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Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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