KoboldCPP | 本地大模型推理框架 低显存运行 LLM GGUF 模型部署 免费开源
KoboldCPP内容介绍：含核心特性、部署步骤、模型加载、性能优化、常见问题，适配 AI 爱好者 / 开发者，在低配设备上本地运行大语言模型，无需云端依赖。
核心信息速览
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 开源协议 | AGPL-3.0（开源免费，可商用需遵守协议） |
| 技术核心 | 基于 llama.cpp 重构，C++ 编写，优化内存占用与推理速度 |
| 支持平台 | Windows、Linux、macOS（支持 x86/ARM64，如苹果 M 系列芯片） |
| 模型支持 | GGUF（主流）、GPTQ、EXL2 等量化格式，适配 7B/13B/34B 等规模 LLM |
| 核心优势 | 低显存占用（7B 模型仅需 4GB 内存 / 显存）、纯 CPU 推理、WebUI 交互、API 兼容 |
| 部署方式 | 单文件运行（免安装）、Docker 部署、源码编译 |
| 资源占用 | 7B 模型 CPU 推理内存≈4-8GB，GPU 推理显存≈2-4GB（4-bit 量化） |
核心功能与使用要点
1. 快速部署（Windows 为例，新手首选）
# 1. 下载预编译包
# 官网/ GitHub Releases下载对应系统包，解压到任意目录（如D:\KoboldCPP）
# 2. 下载GGUF格式模型（推荐7B量化版，如Llama 3 7B Q4_K_M）
# 模型存放路径：D:\KoboldCPP\models
# 3. 启动框架（基础命令）
koboldcpp.exe --model models/llama3-7b-q4_k_m.gguf --ctxsize 2048 --threads 8
# --ctxsize：上下文窗口大小（越大推理越耗资源）
# --threads：推理线程数（建议等于CPU核心数）
启动后访问
http://localhost:5001 打开 WebUI，即可对话交互。
转载地址：https://www.pcsafer.com/3645.html
版权问题：https://docs.qq.com/form/page/DUUlkWW10TW9sT0x1
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THE END
