加速本地大语言模型：为 AMD GPU 优化 llama.cpp

这篇文章详细介绍了设置和优化 llama.cpp 的过程，以便在 AMD GPU 上运行本地大语言模型（LLM），展示了提高性能的途径。通过手动构建 llama.cpp 并利用 ROCm，用户可以释放其 AMD 硬件的强大功能，从而实现更快的推理。这种方法提供了一种引人注目的替代方案，而不是仅仅依赖基于云的 LLM 服务。

• •本文提供了为 AMD GPU 安装和配置 llama.cpp 的实用指南。
• •它强调了手动构建和 ROCm 对于优化性能的重要性。
• •此设置使用户能够在本地运行 LLM，从而可能减少延迟并提高隐私性。