Expose `ggml_backend_load()` and `ggml_backend_load_all()` to make use of builds with `GGML_BACKEND_DL=ON` and `GGML_CPU_ALL_VARIANTS=ON`
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評估
- 難度
- 3/5
- 預估耗時
- 1-2 天
- 新手友好度
- 45/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
研究方向
查看 llama-cpp-python 中現有的、用於後端相關函式的 C binding。issue 提到了 llama.cpp 中的 ggml_backend_load() 和 ggml_backend_load_all()；找出類似函式的公開位置並加入這些函式。檢查啟用 GGML_BACKEND_DL=ON 時的建置設定，以了解動態載入機制。透過編譯並載入模型進行測試，確保後端函式庫能正確載入且錯誤已解決。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
I just tried compiling llama-cpp-python with GGML_BACKEND_DL=ON and GGML_CPU_ALL_VARIANTS=ON to make use of this nice feature with dynamic dispatch to a dynamically loaded backend, which e.g. made it possible to build llama.cpp once but dynamically choose the best backend for the current CPU, i.e. for x86_64 depending on whether certain instructions like AVX2 or AVX512 are available choose the best backend for the current microarchitecture level.
Compiling worked for me so far on Ubuntu 24.04 LTS and when inspecting the wheel I see the backend dynamic libraries like bin/libggml-cpu-x64.so, libggml-cpu-sse42.so, libggml-cpu-haswell.so and so on. So that is good already.
But when loading a model with llama-cpp-python I get this error:
llama_model_load_from_file_impl: no backends are loaded. hint: use ggml_backend_load() or ggml_backend_load_all() to load a backend before calling this function but these functions are not exposed yet via the bindings.
I think this would be a really great thing to add. That would make the CPU wheels for llama-cpp-python way better, because it wouldn't be stuck with base x86_64 instructions and could thus be way more performant for cases where the wheel cannot be compiled at installation time.
- 主要語言
- Python
- 星號
- 10.6k
- 分支
- 1.5k
- 平均合併
- 3 小時 57 分鐘
- 30 天內合併 PR
- 4
環境準備
- 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
- 沒有 Pull Request 範本
- 閱讀貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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