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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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 45/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
调研方向
查看 llama-cpp-python 中现有的、用于后端相关函数的 C 绑定。issue 提到了 llama.cpp 中的 ggml_backend_load() 和 ggml_backend_load_all()；找到类似函数的暴露位置并添加这些函数。检查启用 GGML_BACKEND_DL=ON 时的构建配置，以了解动态加载机制。通过编译并加载模型进行测试，确保后端库能够正确加载且错误得到解决。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
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.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 10.6k
- 派生
- 1.5k
- 平均合并
- 3 小时 57 分钟
- 30 天内合并 PR
- 4
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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