1，视频地址
2，关于llama.cpp 项目
https://github.com/ggerganov/llama.cpp
LaMA.cpp 项目是开发者 Georgi Gerganov 基于 Meta 释出的 LLaMA 模型（简易 Python 代码示例）手撸的纯 C/C++ 版本，用于模型推理。所谓推理，即是给输入-跑模型-得输出的模型运行过程。
那么，纯 C/C++ 版本有何优势呢？
无需任何额外依赖，相比 Python 代码对 PyTorch 等库的要求，C/C++ 直接编译出可执行文件，跳过不同硬件的繁杂准备；
支持 Apple Silicon 芯片的 ARM NEON 加速，x86 平台则以 AVX2 替代；
具有 F16 和 F32 的混合精度；
支持 4-bit 量化；
golang 的项目地址：
https://github.com/go-skynet/go-llama.cpp
3，准备工作，解决cgo编译问题
关于go-llama.cpp 项目地址：
https://github.com/go-skynet/go-llama.cpp
首先下载模型：
https://hf-mirror.com/TheBloke/Yi-6B-GGUF/tree/main
然后运行测试：
虽然模型回答的不太对，但是可以运行了，速度确实还可以。
4，只要是llama.cpp支持的模型就可以
已经支持很多模型了，都需要测试下效果。
总结
### 文章总结**主题**： 介绍`llama.cpp`项目及其在Go语言环境（通过cgo）的应用，重点是目前项目的优势、如何使用以及如何准备和测试项目。
**一、`llama.cpp`项目简介**
`llama.cpp`是由开发者Georgi Gerganov基于Meta发布的LLaMA模型（原仅有Python示例代码）实现的纯C/C++版本。该项目的主要功能是进行模型推理，即从输入数据通过模型处理得到输出结果。其特点和优势包括：
- **无需额外依赖**：与Python版需要依赖PyTorch等库不同，纯C/C++版本可直接编译成可执行文件，简化了跨硬件部署的过程。
- **硬件加速**：支持Apple Silicon芯片的ARM NEON加速技术，以及x86平台的AVX2加速，提升性能。
- **混合精度与量化支持**：提供F16和F32混合精度，以及支持4-bit量化，进一步优化模型运行效率和存储需求。
**二、go-llama.cpp项目**
`go-llama.cpp`是`llama.cpp`项目在Go语言环境中的应用实例，通过cgo工具桥接C/C++底层实现以支持在Go代码中运行这些模型。项目地址位于：[https://github.com/go-skynet/go-llama.cpp](https://github.com/go-skynet/go-llama.cpp)
**三、准备工作与模型测试**
要使用`go-llama.cpp`，需先完成以下准备工作：
1. **下载模型**：模型可以从Mirrors如[HF Mirror](https://hf-mirror.com/TheBloke/Yi-6B-GGUF/tree/main)等处获取。
2. **解决cgo编译问题**：由于涉及到cgo对C/C++代码的编译，可能需解决一些依赖和编译链接的问题，确保能够在Go项目中顺畅编译与运行C/C++代码。
3. **运行测试**：一旦环境和模型准备妥当，便可运行测试，评估模型在Go语言环境下的性能和准确性。虽然初始测试可能不完全准确，但项目整体运行速度和兼容性已得到验证。
**四、模型兼容性**
`llama.cpp`及其Go语言接口已支持多种LLaMA模型，使用者可尝试这些模型并在自己的应用场景中测试其表现。随着项目的不断发展，可能会有更多模型和功能的支持加入。
综上，`llama.cpp`及其Go语言的集成（通过`go-llama.cpp`），为无需额外库依赖、支持多种硬件加速和优化精度的LLaMA模型推理提供了一个高效且灵活的解决方案。