GPU対応とJSON Schemaに沿った出力を備え、LLMをローカルで実行できるllama.cppのNode.jsバインディング。
utilityai/llama-cpp-rs
llama-cpp-2 crateを通じて、RustプログラムからGGUF形式の言語モデルをローカルで読み込み、実行するためのllama.cppバインディングです。
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- 3 日前
これは何?
llama-cpp-rsは、大規模言語モデルの実行に使われるC/C++ライブラリ、llama.cppのRustバインディングを提供します。crates.ioではllama-cpp-2 crateとして公開されており、低レベルのバインディングはllama-cpp-sys-2 crateに含まれています。
このプロジェクトはllama.cppを密接に追従し、重い抽象化で包まずに生のC APIに近い設計を採用しています。そのためsemverには厳密に従わず、上流のllama.cppの変更に合わせてバージョンを更新します。
リポジトリには、Hugging Faceからダウンロードした量子化Llama 2モデルなどのGGUFモデルを読み込み、テキストを生成するシンプルなサンプルが含まれています。CUDA GPUのサポートはcargo feature flagで有効にできます。
主な機能
- 01llama-cpp-2 crateを通じてllama.cppのRustバインディングを提供します。
- 02GGUFモデルファイルを読み込み、ローカルでテキストを生成します。
- 03高レベルのcrateに加えて、低レベルのllama-cpp-sys-2バインディングも含まれています。
- 04cargo feature flagによるCUDA GPUアクセラレーションに対応しています。
- 05上流のllama.cpp APIに近い設計で、変更にすばやく追従できます。
ユースケース
- 別途サーバーを用意せず、RustアプリケーションにローカルLLM推論を組み込む。
- Llama 2などの量子化GGUFモデルをローカルマシンで実行する。
- llama.cppの機能に直接アクセスする必要があるRustツールを開発する。
クイックスタート
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サブモジュールも含めてリポジトリをクローンします
git clone --recursive https://github.com/utilityai/llama-cpp-rs - 2
プロジェクトディレクトリに移動します
cd llama-cpp-rs - 3
シンプルなサンプルを実行します(CUDA GPUをお持ちの場合は --features cuda を追加してください)
cargo run --release --bin simple -- --prompt "The way to kill a linux process is" hf-model TheBloke/Llama-2-7B-GGUF llama-2-7b.Q4_K_M.gguf
使う前に知っておきたいこと
- このプロジェクトは llama.cpp に密接に追従するよう開発されているため、生のバインディングに近く、semver に沿ったバージョン管理は実質的に行っていません。
- サンプルのビルドには、git サブモジュールのクローンと、正常に動作する Rust ツールチェーンが必要です。
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トピック
よくある質問
- llama-cpp-rs とは?
- llama-cpp-2 crateを通じて、RustプログラムからGGUF形式の言語モデルをローカルで読み込み、実行するためのllama.cppバインディングです。 llama-cpp-rsは、大規模言語モデルの実行に使われるC/C++ライブラリ、llama.cppのRustバインディングを提供します。crates.ioではllama-cpp-2 crateとして公開されており、低レベルのバインディングはllama-cpp-sys-2 crateに含まれています。
- llama-cpp-rs は無料で使えますか?ライセンスは?
- llama-cpp-rs は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- llama-cpp-rs は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。llama-cpp-rs の最終コミットは 2026年11月4日 です。
- llama-cpp-rs は何に使えますか?
- 別途サーバーを用意せず、RustアプリケーションにローカルLLM推論を組み込む。 Llama 2などの量子化GGUFモデルをローカルマシンで実行する。 llama.cppの機能に直接アクセスする必要があるRustツールを開発する。
- llama-cpp-rs のインストール方法は?
- サブモジュールも含めてリポジトリをクローンします: git clone --recursive https://github.com/utilityai/llama-cpp-rs プロジェクトディレクトリに移動します: cd llama-cpp-rs シンプルなサンプルを実行します(CUDA GPUをお持ちの場合は --features cuda を追加してください): cargo run --release --bin simple -- --prompt "The way to kill a linux process is" hf-model TheBloke/Llama-2-7B-GGUF llama-2-7b.Q4_K_M.gguf
- llama-cpp-rs はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/utilityai/llama-cpp-rs
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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