জনপ্রিয়: ডেটা আপডেট: ২৬ অক্টোবর, ২০২৬

ক্যাটাগরি

ইন্টারনেট১,৩৫৫
যোগাযোগ৩২১
অডিও ও ভিডিও৮৯৮
গ্রাফিক্স ও ডিজাইন৫৩৯
অফিস ও প্রোডাক্টিভিটি১,১২০
ডেভেলপার টুল৩,১৩২
AI টুল৫২৭
নিরাপত্তা ও প্রাইভেসি৩৮৫
সিস্টেম টুল৩,১১৩
গেম৫২৩
শিক্ষা ও বিজ্ঞান২৩৯
নেটওয়ার্ক ও IT২৮৪

llama.cpp b8532 ডাউনলোড করুন

LLM inference in C/C++

এটি একটি পুরোনো সংস্করণ। সর্বশেষ সংস্করণ b9994। llama.cpp b9994 · প্রকাশ:

ইনস্টলার ফাইল b8532

আর্কিটেকচারধরনকার জন্যফাইল সাইজডাউনলোডSHA256
৬৪-বিট ZIP → পোর্টেবল — — github.com VirusTotal

লিংক ও SHA256 নেওয়া হয়েছে Windows Package Manager-এর কমিউনিটি ম্যানিফেস্ট থেকে। ফাইল চালানোর আগে তার হ্যাশ মিলিয়ে দেখুন।

রিলিজ নোট

CUDA & CPU: support F32 kernel type for CONV_TRANSPOSE_2D (#17094)
- Refactor CUDA 2D transpose implementation to support multiple kernel types and improve parameter handling
- Introduced a conv2d_transpose_params struct for better parameter management.
- Updated conv2d_transpose_kernel to be templated for different kernel types (float and half).
- Modified ggml_cuda_conv_2d_transpose_p0 to handle both F16 and F32 kernel types.
- Enhanced test cases to validate functionality for both kernel types.
- Refactor test cases for 2D convolution transpose to support dynamic kernel types
- Updated test_conv_transpose_2d structure to improve parameter handling by reordering constructor arguments.
- Enhanced test case generation to iterate over kernel types, allowing for flexible testing of different configurations.
- Removed hardcoded kernel type instances in favor of a loop for better maintainability and scalability.
- Refactor ggml_compute_forward_conv_transpose_2d to support both F16 and F32 tensor types.
- Refactor conv2d transpose kernel to use a template for kernel type, enhancing flexibility for different data types.
Update test cases to include both F16 and F32 tensor types for comprehensive coverage.
- Update ggml/src/ggml-cuda/conv2d-transpose.cu
Co-authored-by: Aman Gupta amangupta052@gmail.com
- Update ggml/src/ggml-cpu/ggml-cpu.c
Co-authored-by: Aman Gupta amangupta052@gmail.com
- Refactor conv2d transpose implementation by removing the conv2d_transpose_params struct and dispatching with direct kernel launch.
- Enhance cpu conv2d transpose implementation by introducing a templated kernel type for improved flexibility with F16 and F32 data types.
Co-authored-by: Aman Gupta amangupta052@gmail.com
macOS/iOS:
- macOS Apple Silicon (arm64)
- macOS Intel (x64)
- iOS XCFramework
Linux:
- Ubuntu x64 (CPU)
- Ubuntu x64 (Vulkan)
- Ubuntu x64 (ROCm 7.2)
- Ubuntu s390x (CPU)
- Ubuntu x64 (OpenVINO)
Windows:
- Windows x64 (CPU)
- Windows arm64 (CPU)
- Windows x64 (CUDA 12) - CUDA 12.4 DLLs
- Windows x64 (CUDA 13) - CUDA 13.1 DLLs
- Windows x64 (Vulkan)
- Windows x64 (SYCL)
- Windows x64 (HIP)
openEuler:
- openEuler x86 (310p)
- openEuler x86 (910b, ACL Graph)
- openEuler aarch64 (310p)
- openEuler aarch64 (910b, ACL Graph)

https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/b8532

ট্যাগ

শেয়ার করুন