llama-mtmd-cli -m Qwen2.5-VL-3B-Instruct-q8_0.gguf --mmproj Qwen2.5-VL-3B-Instruct-mmproj-f16.gguf -p "Describe this image." --image ./car-1.jpg **模型主gguf文件要和mmporj文件从一个库里下载，否则会有兼容问题，建议从ggml的官方库里下载
Multimodal GGUFs官方库
看官方文档
要使用LlamaChatHandler类，官方已经写好了不少多模态模型的加载类，比如qwen2.5vl的写法：
from llama_cpp import Llama 
25年9月最新 申请GitHub教育优惠 到 获取GitHub co-pilot pro 一条龙教程（需要自备edu教育邮箱） 2025.9.4 博主亲测有效，可申请到两年教育优惠，无论您是否为在校学生，只要有一个可用的教育邮箱即可申请 by ZEEKLOG：Rem丶昕 注意：本教程的所有填写全部用英文！ 一、前期准备 1. 需要自备自己学校的 edu 教育邮箱，例如博主的教育邮箱格式为 [email protected]，准备的 edu 邮箱得搜索到对应的学校 2. 想申请教育邮箱的GitHub账号不能是新号，至少注册时间3天以上 二、绑定 edu 教育邮箱 2.1 在GitHub设置中添加自己的教育邮箱 登录 GitHub，点击右上方头像，在下拉列表中选 Settings
LLama-Factory vs. 传统微调：效率与成本的深度对比 当技术团队面临大语言模型微调任务时，往往陷入工具选择的困境。传统的手工编码微调方法曾长期主导这一领域，但新兴的LLama-Factory等自动化工具正在改写游戏规则。本文将从实际工程角度，剖析两种方案在资源配置、时间消耗和产出质量三个维度的真实差异。 1. 核心效率指标对比 在评估微调工具时，我们主要关注三个关键效率指标：配置时间、训练周期和迭代速度。传统微调通常需要工程师手动处理数据预处理、超参数调整和训练监控等环节，而LLama-Factory通过模块化设计将这些步骤标准化。 以微调Llama3-8B模型为例，我们实测得到以下数据： 环节传统方法耗时LLama-Factory耗时效率提升环境配置4-6小时0.5小时8-12倍数据预处理3-5小时0.5小时6-10倍训练周期(3轮)18-24小时8-12小时2-3倍超参数优化手动调整自动推荐N/A 实际测试基于NVIDIA A4000 GPU，数据集规模为50,000条中文指令数据 LLama-Factory的Web界面集成了以下自动化功能：
Copilot 指令文件全解析：copilot-instructions.md vs AGENTS.md vs .instructions.md 作为常年和 VS Code 打交道的研发，最近在折腾 Copilot Agent 时，我发现很多同学和我一样，被 .github/copilot-instructions.md、AGENTS.md 和 .instructions.md 这三个文件绕晕了。 明明都是给 Copilot 写的 “指令”，为什么要分三个文件？它们的生效范围有啥区别？什么时候该用哪一个？ 带着这些疑问，我翻遍了官方文档，又在自己的 AI Agent 项目里反复实测，终于把这三者的关系理得清清楚楚。这篇文章就用最直白的语言，结合实战配置，帮你彻底搞懂 Copilot 指令文件的使用逻辑。 一、先搞懂核心：
写在前面： 什么未操作即同意的条款？我写的东西免费分享也不是你能随意搬运的理由啊 特此声明，若该文章被搬运到除ZEEKLOG（www.ZEEKLOG.net）以外的其他社区如2048 AI社区，则视为该社区同意将所有收益无偿捐赠给我所有 此外，我写的所有分享都是免费的，如有VIP文章也是ZEEKLOG干的，请私信我修改成免费 起因：使用LMStudio调用AI模型时发现显存占用率一直不超过80%，询问AI解决办法无果后一怒之下换用llama.cpp，遇到了一堆AI解决不了的问题，遂记录 llama.cpp下载地址如下 https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases 以防万一 我老年痴呆说一下如何使用llama.cpp调用模型，把下面的代码保存成bat，放在和llama-server.exe同目录下，然后运行这个bat（确保模型位置选对，GPU_LAYERS和THREADS根据机器能力） @echo off setlocal set "MODEL_PATH=F:\Models\Yakyu&