llama-cpp-python 詳細解説：PythonでローカルLLMを動かす 🚀

llama-cpp-python は、近年注目を集めている C++ で書かれた大規模言語モデル (LLM) 推論ライブラリ llama.cpp の Python バインディングです。これにより、Python プログラマーは llama.cpp の持つ強力な機能、特に CPU での高速な推論やメモリ使用量の削減といった恩恵を、使い慣れた Python 環境から簡単に利用できるようになります。

llama.cpp は元々 Meta 社が開発した Llama モデルを Mac 上で動作させるプロジェクトとしてスタートしましたが、現在では Llama 系のモデルだけでなく、Mistral, Mixtral, Qwen, Phi など、多くのオープンソース LLM アーキテクチャをサポートする汎用的な推論エンジンへと進化しています。

llama-cpp-python を利用する主なメリットは以下の通りです。

• ローカル環境での実行: クラウド API に依存せず、手元のマシンで LLM を実行できます。プライバシーやコストの面で有利です。
• 高いパフォーマンス: C++ で最適化された推論エンジンにより、特に CPU 環境において、他の Python ベースのライブラリよりも高速な動作が期待できます。
• GPU サポート: NVIDIA GPU (cuBLAS), Apple Silicon (Metal), AMD GPU (ROCm), Intel GPU (SYCL), Vulkan など、様々な GPU バックエンドによる推論アクセラレーションに対応しています。
• メモリ効率: 量子化されたモデル（GGUF 形式）を利用することで、少ないメモリ容量でも大規模なモデルを動作させることが可能です。
• 豊富なモデルサポート: GGUF 形式で提供されている多くのオープンソース LLM を利用できます。
• OpenAI 互換 API: OpenAI の API と互換性のあるインターフェースを提供しており、既存の OpenAI API を利用したアプリケーションをローカル LLM に移行しやすくなっています。

このライブラリを使うことで、開発者は Python スクリプトから直接、ダウンロードしたモデルファイルを読み込み、テキスト生成、チャット応答、埋め込みベクトル計算などを効率的に行うことができます。プライベートなデータを使った RAG (Retrieval-Augmented Generation) システムの構築や、オフライン環境での AI アプリケーション開発など、様々な用途が考えられます。

llama-cpp-python のインストールは pip を使って簡単に行えます。ただし、利用したい機能（特に GPU サポート）に応じて、いくつかのオプションがあります。

基本的なインストール

特別なハードウェアアクセラレーションを使用しない（CPU のみ）場合は、以下のコマンドでインストールできます。この場合、C コンパイラ (gcc, clang, MSVC など) が必要になります。

pip install llama-cpp-python

依存関係として、モデルのダウンロードなどに便利な huggingface-hub もインストールしておくと良いでしょう。

pip install huggingface-hub

GPU サポート付きインストール

GPU アクセラレーションを利用したい場合は、対応するバックエンドを指定してインストールする必要があります。インストール前に、各 GPU ベンダーのドライバーやツールキット（CUDA Toolkit, ROCm など）が適切にセットアップされている必要があります。

NVIDIA GPU (cuBLAS)

NVIDIA GPU を使用する場合、CUDA Toolkit がインストールされている必要があります。環境変数 CMAKE_ARGS を設定して、cuBLAS バックエンドを有効にしてビルドします。

# Linux/macOS
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir

# Windows (PowerShell)
$env:CMAKE_ARGS = "-DLLAMA_CUBLAS=on"
pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir

--force-reinstall --no-cache-dir は、既存のビルドキャッシュを無視して強制的に再ビルドするためのオプションです。ビルドがうまくいかない場合に試してみてください。

Apple Silicon (Metal)

macOS 上の Apple Silicon (M1, M2, M3 など) で Metal を利用する場合、Xcode Command Line Tools が必要です。Metal はデフォルトで有効になることが多いですが、明示的に指定することも可能です。

# Metalサポートを明示的に有効にする場合
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir

その他のバックエンド (ROCm, OpenCL, Vulkan など)

AMD GPU (ROCm) やその他のバックエンドについても、同様に CMAKE_ARGS で指定してビルドします。詳細は公式ドキュメントを参照してください。

# 例: ROCm (AMD GPU)
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_HIPBLAS=on" pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir

# 例: OpenCL
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CLBLAST=on" pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir

# 例: Vulkan
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_VULKAN=on" pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir

インストール後、Python スクリプトから import llama_cpp がエラーなく実行できれば成功です。

llama-cpp-python の最も基本的な機能は、プロンプトを与えてテキストを生成することです。ここではその手順を見ていきましょう。

1. モデルの準備

まず、推論に使用するモデルファイルが必要です。llama-cpp-python は GGUF (GPT-Generated Unified Format) という形式のモデルファイルを使用します。GGUF は、モデルの重み、メタデータ、トークナイザー情報などを単一のファイルにまとめたもので、量子化（モデルサイズを削減する技術）にも対応しています。

Hugging Face Hub などで GGUF 形式のモデルを探すことができます。例えば、人気のある Mistral-7B Instruct モデルの GGUF 版をダウンロードしてみましょう。ファイルサイズが大きいので注意してください（通常、数 GB あります）。量子化の度合い (Q2_K, Q4_K_M, Q8_0 など) によってファイルサイズや性能が変わります。

ここでは例として、huggingface-hub ライブラリを使ってプログラム的にダウンロードする方法を示します。

from huggingface_hub import hf_hub_download

# ダウンロードしたいモデルのリポジトリIDとファイル名
# TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF リポジトリから Q4_K_M 量子化モデルをダウンロードする例
model_repo_id = "TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF"
model_filename = "mistral-7b-instruct-v0.2.Q4_K_M.gguf"
# カレントディレクトリの 'models' フォルダにダウンロードする場合
local_model_path = hf_hub_download(repo_id=model_repo_id, filename=model_filename, local_dir="models")

print(f"モデルをダウンロードしました: {local_model_path}")

TheBloke 氏は Hugging Face Hub 上で様々なモデルの GGUF 版を公開していることで有名です。

2. モデルのロードとテキスト生成

ダウンロードした GGUF モデルファイルを llama_cpp.Llama クラスで読み込みます。

from llama_cpp import Llama

# モデルファイルのパスを指定して Llama オブジェクトを作成
# local_model_path は hf_hub_download で取得したパス
llm = Llama(
    model_path=local_model_path,
    # n_gpu_layers: GPUにオフロードするレイヤー数 (-1 で可能な限りオフロード)
    # GPUサポート付きでインストールした場合に有効
    n_gpu_layers=-1,
    # n_ctx: コンテキストサイズ (モデルが一度に処理できるトークン数)
    n_ctx=2048,
    # verbose=True にすると詳細なログが出力される
    verbose=True
)

# プロンプトを指定
prompt = "日本の首都はどこですか？"

# テキスト生成の実行
output = llm(
    prompt,
    max_tokens=100, # 生成する最大トークン数
    temperature=0.7, # 温度 (低いほど決定的な出力、高いほど多様な出力)
    top_p=0.9, # Top-P サンプリング
    stop=["\n", "。"], # 生成を停止する文字列のリスト
    echo=True # プロンプトを生成結果に含めるかどうか
)

print(output)

Llama クラスの初期化時には、モデルパスの他に以下のような重要なパラメータを指定できます。

テキスト生成メソッド (llm(...) または llm.create_completion(...)) では、生成プロセスを制御するためのパラメータを指定します。

llama-cpp-python は、OpenAI の API と互換性のあるチャットインターフェースも提供しています。これにより、gpt-3.5-turbo や gpt-4 を使うように、ローカルモデルと対話形式でやり取りできます。これは、Instruct（指示）チューニングされたモデルやチャット用にファインチューニングされたモデルで特に有効です。

from llama_cpp import Llama

# モデルのロード (前節と同様)
# 例: Mistral-7B-Instruct モデルをロード済みとする
# llm = Llama(model_path=local_model_path, n_gpu_layers=-1, n_ctx=2048, verbose=True)

# チャットメッセージのリストを作成
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Please answer in Japanese."},
    {"role": "user", "content": "日本の有名な観光地を3つ教えてください。"},
]

# チャット補完の実行
chat_completion = llm.create_chat_completion(
    messages=messages,
    temperature=0.7,
    max_tokens=300,
    stop=["\n"] # 必要に応じて停止条件を設定
)

# 応答の取得
assistant_message = chat_completion['choices'][0]['message']['content']
print(f"Assistant: {assistant_message}")

# 続けて対話する場合
messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
messages.append({"role": "user", "content": "それぞれの場所について、もう少し詳しく教えてください。"})

chat_completion_2 = llm.create_chat_completion(
    messages=messages,
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

assistant_message_2 = chat_completion_2['choices'][0]['message']['content']
print(f"Assistant: {assistant_message_2}")

create_chat_completion メソッドは、OpenAI の Python ライブラリと同様の形式でメッセージのリストを受け取ります。各メッセージは辞書で、role（役割: “system”, “user”, “assistant”）と content（内容）を持ちます。

戻り値も OpenAI API のレスポンス形式に似た辞書型で、['choices'][0]['message']['content'] のようにしてアシスタントの応答テキストを取得できます。

Tip モデルによっては、特定のチャットテンプレート（例えば Alpaca 形式、ChatML 形式など）を期待する場合があります。llama-cpp-python は一部のテンプレートを自動で適用しようとしますが、期待通りに動作しない場合は、モデルのドキュメントを確認し、プロンプトを手動で整形するか、chat_format パラメータを Llama の初期化時に指定する必要があるかもしれません。

# 例: ChatML形式を指定する場合
# llm = Llama(model_path="path/to/model.gguf", chat_format="chatml", n_gpu_layers=-1)

llama-cpp-python は基本的なテキスト生成やチャット以外にも、多くの便利な機能を提供しています。

GGUF フォーマットのサポート

前述の通り、llama-cpp-python は GGUF 形式を標準的にサポートします。これは llama.cpp プロジェクトによって開発されたフォーマットで、GGML の後継です。メタデータ、トークナイザー、モデル重みが単一ファイルに統合されており、扱いやすいのが特徴です。特に量子化されたモデル（例: 4-bit 量子化）を効率的にロードし、メモリ使用量を大幅に削減できます。

GPU オフロード

Llama オブジェクト初期化時の n_gpu_layers パラメータで、モデルのレイヤーの一部または全部を GPU メモリにロードして計算を高速化できます。これにより、CPU のみの実行に比べて大幅な速度向上が見込めます。対応する GPU バックエンド（cuBLAS, Metal, ROCm など）を有効にしてライブラリをビルドする必要があります。n_gpu_layers=-1 とすると、可能な限り多くのレイヤーが GPU にオフロードされます。VRAM 容量を超えるレイヤーは CPU で処理されます。

Web サーバー機能

llama-cpp-python には、OpenAI API と互換性のある Web サーバーを起動する機能が組み込まれています。これにより、ローカルで実行している LLM を、ネットワーク経由で他のアプリケーションから利用できます。

# サーバーの起動例
python -m llama_cpp.server --model /path/to/your/model.gguf --n_gpu_layers -1 --chat_format chatml

サーバーが起動すると、デフォルトでは http://localhost:8000 で API エンドポイントが利用可能になります。/v1/chat/completions や /v1/completions、/v1/embeddings といったエンドポイントが提供され、OpenAI Python ライブラリや他の HTTP クライアントからアクセスできます。

# OpenAIライブラリを使ってローカルサーバーに接続する例
import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1", # ローカルサーバーのアドレスを指定
    api_key="sk-no-key-required" # APIキーは不要だが、形式上何か指定する
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="local-model", # サーバー起動時に指定したモデル（またはデフォルト）
  messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

埋め込み (Embeddings) の生成

テキストの埋め込みベクトル（テキストの意味を捉えた数値ベクトル）を生成する機能も備わっています。これは、セマンティック検索や RAG システムの構築に利用できます。

from llama_cpp import Llama

# embedding=True を指定してモデルをロード
llm = Llama(
    model_path=local_model_path,
    embedding=True, # Embeddingsを有効化
    n_gpu_layers=-1,
    verbose=False
)

text = "これは埋め込みベクトルをテストするための文章です。"

# 埋め込みベクトルを生成
embedding_vector = llm.embed(text)

print(f"テキスト: {text}")
# print(f"埋め込みベクトル (最初の10要素): {embedding_vector[:10]}")
print(f"ベクトル次元数: {len(embedding_vector)}")
# 出力例: ベクトル次元数: 4096 (モデルによって異なる)

embedding=True でロードしたモデルに対して embed() メソッドを呼び出すことで、入力テキストに対応するベクトルが得られます。

ストリーミング応答

生成されるテキストをトークンごとにリアルタイムで受け取りたい場合（例えば、チャットボットの応答を逐次表示するなど）、stream=True オプションを使用します。create_completion や create_chat_completion がイテレータを返すようになります。

# チャット形式でのストリーミング例
stream = llm.create_chat_completion(
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Pythonで簡単なWebサーバーを立てるコードを教えて"}
    ],
    max_tokens=500,
    stream=True # ストリーミングを有効化
)

print("Assistant: ", end="")
for chunk in stream:
    delta = chunk['choices'][0]['delta']
    if "content" in delta:
        print(delta['content'], end="", flush=True)
print() # 最後に改行

イテレータから得られるチャンク (chunk) データには、新しく生成されたトークン（またはその一部）が含まれています。これを連結していくことで、完全な応答を組み立てることができます。

llama-cpp-python はさらに高度なユースケースに対応するための機能も備えています。

関数呼び出し / Tool Usage

一部のモデル（特に Function Calling / Tool Use 用にファインチューニングされたモデル）では、LLM が外部ツール（関数や API）を呼び出す必要があると判断した場合に、特定の形式でその情報を出力する機能がサポートされています。これは OpenAI の Function Calling と似たコンセプトです。

create_chat_completion を呼び出す際に tools と tool_choice パラメータを指定します。

# Function Calling / Tool Use 対応モデルが必要
# 例: Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO-GGUF など

# llm = Llama(model_path="path/to/tool-use-model.gguf", chat_format="chatml-function-calling", ...)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "Get the current weather in a given location",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                    },
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
                },
                "required": ["location"],
            },
        },
    }
]

messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather like in Boston?"}]

response = llm.create_chat_completion(
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto", # または特定の関数名を指定: {"type": "function", "function": {"name": "get_current_weather"}}
)

response_message = response["choices"][0]["message"]

# Tool use が要求されたかチェック
if response_message.get("tool_calls"):
    print("Tool call requested:")
    print(response_message["tool_calls"])
    # ここで実際にツールを実行し、結果を次のメッセージとして追加する
    # (実装は省略)
else:
    print("Assistant:", response_message["content"])

モデルがツールの使用が必要だと判断すると、レスポンスメッセージに tool_calls フィールドが含まれます。開発者はこれを受け取り、指定された関数を実行し、その結果を新しい tool ロールのメッセージとして追加して、再度 create_chat_completion を呼び出すことで、LLM に処理を継続させます。

この機能は比較的新しく、モデルや chat_format の設定に依存する部分が大きいため、利用する際はモデルのドキュメントやライブラリの更新情報をよく確認してください。

JSON モード

LLM に厳密な JSON 形式で出力させたい場合に便利なのが JSON モードです。これは、出力が指定された JSON スキーマに準拠するように制約をかけます。

import json

json_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "name": {"type": "string"},
        "age": {"type": "integer"},
        "city": {"type": "string"}
    },
    "required": ["name", "age", "city"]
}

# Llama オブジェクトはロード済みとする
# llm = Llama(...)

response = llm.create_chat_completion(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Provide user details as a JSON object."},
        {"role": "user", "content": "Create a JSON object for a person named Alice, aged 30, living in New York."}
    ],
    response_format={
        "type": "json_object",
        "schema": json_schema # JSONスキーマを指定
    },
    temperature=0.7
)

output_content = response['choices'][0]['message']['content']
print("Raw output:", output_content)

try:
    parsed_json = json.loads(output_content)
    print("Parsed JSON:", parsed_json)
except json.JSONDecodeError:
    print("Failed to parse JSON")

response_format パラメータで type を json_object に設定し、オプションで schema を指定することで、モデルはスキーマに沿った JSON 文字列を生成しようとします。これにより、後続の処理で JSON パースが失敗するリスクを低減できます。

マルチモーダルモデルのサポート

llama-cpp-python は、LLaVA (Large Language and Vision Assistant) のようなマルチモーダルモデル（テキストと画像を扱えるモデル）の一部もサポートしています。これにより、画像の内容について質問したり、画像に基づいたテキストを生成したりすることが可能です。

LLaVA モデルを使用する場合、Llama オブジェクトの初期化時に chat_handler を指定する必要があります。

# LLaVAモデルと対応するクリップモデルが必要
# 例: LLaVA v1.5 7B GGUF とその Clip モデル
# llava_model_path = "path/to/llava-v1.5-7b.Q4_K.gguf"
# clip_model_path = "path/to/mmproj-model-f16.gguf" # LLaVAに付属するClipモデル

from llama_cpp import Llama
from llama_cpp.llama_chat_format import Llava15ChatHandler
import base64

# チャットハンドラーを作成
chat_handler = Llava15ChatHandler(clip_model_path=clip_model_path, verbose=True)

# LLaVAモデルをロード
llm = Llama(
    model_path=llava_model_path,
    chat_handler=chat_handler,
    n_ctx=2048,
    n_gpu_layers=-1, # 必要に応じてGPUオフロード
    verbose=True
)

# 画像ファイルをBase64エンコードするヘルパー関数 (例)
def load_image_as_base64(image_path):
    with open(image_path, "rb") as img_file:
        return base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8')

# 画像ファイルのパス
image_path = "path/to/your/image.jpg"
image_base64 = load_image_as_base64(image_path)

# 画像を含むチャットメッセージを作成
response = llm.create_chat_completion(
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "この画像について説明してください。何が写っていますか？"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"}}
            ]
        }
    ]
)

print(response["choices"][0]["message"]["content"])

messages リスト内のユーザーメッセージに、テキストパートと画像パート（image_url を含む）を含めます。画像データは Base64 エンコードされた文字列として data: URI 形式で渡します。モデルは画像の内容を理解し、テキストで応答します。

マルチモーダル機能のサポート状況や必要な設定は、モデルやライブラリのバージョンによって変わる可能性があります。公式の例やドキュメントを参照することが重要です。

llama-cpp-python を使用する際のパフォーマンス（推論速度やメモリ使用量）は、いくつかの要因に影響されます。

• モデルの量子化: GGUF モデルは様々な量子化レベル（例: Q2_K, Q3_K_S, Q4_0, Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0, F16）で提供されます。量子化レベルが低い（ビット数が少ない）ほど、ファイルサイズは小さくなり、メモリ使用量も減り、CPU/GPU での計算も高速になる傾向がありますが、一般的にモデルの精度（出力の質）は低下します。Q4_K_M や Q5_K_M あたりが、サイズ/速度と精度のバランスが良いとされていますが、用途や許容できる品質に応じて選択します。Q8_0 は精度低下が少ないですが、ファイルサイズは大きくなります。F16（16ビット浮動小数点）は量子化なしで、最も精度が高いですが、メモリと計算コストも最大です。
• ハードウェア:
  • CPU: コア数やクロック速度、キャッシュサイズ、AVX 命令などのサポート状況が CPU 推論速度に影響します。n_threads パラメータで適切なスレッド数を指定することも重要です。
  • GPU: GPU を利用する場合、GPU の種類（NVIDIA, AMD, Apple Silicon）、VRAM 容量、メモリ帯域幅がパフォーマンスを大きく左右します。n_gpu_layers でどれだけ多くのレイヤーを GPU にオフロードできるかが鍵となります。VRAM が不足すると、一部のレイヤーが CPU で処理されるため、速度が低下します。
  • RAM: モデルサイズ（特に量子化されていない場合や、多くのレイヤーを CPU で処理する場合）やコンテキストサイズ (n_ctx) に応じて、十分なシステム RAM が必要です。RAM が不足すると、スワップが発生し、パフォーマンスが著しく低下します。
• コンテキストサイズ (n_ctx): モデルが一度に処理できるトークンの最大長です。大きいほど長い文章の理解や生成が可能になりますが、必要なメモリ量が増加し、プロンプト処理（初期の入力読み込み）に時間がかかるようになります。生成速度自体への影響は、プロンプト処理後に比べると小さいですが、メモリ制約に関わってきます。
• バッチサイズ (n_batch): 一度に処理するトークンの数。通常はデフォルト値（512など）で問題ありませんが、ハードウェアによっては調整することで速度が改善する可能性もあります。
• ライブラリとバックエンドのバージョン: llama.cpp および llama-cpp-python、そして CUDA や Metal などのバックエンドドライバ/ツールキットは継続的に開発されており、アップデートによってパフォーマンスが改善されることがあります。

最適な設定は環境や使用するモデルによって異なるため、実際に試しながら調整することが推奨されます。verbose=True でログを有効にすると、モデルのロード時間、プロンプト処理時間、トークン生成速度 (tokens/sec) などの情報を確認できます。

llama-cpp-python を活用することで、様々な AI アプリケーションをローカル環境で構築できます。

• ローカルチャットボット: OpenAI API の代わりに、ローカルで実行されるモデルを使って、プライベートなチャットボットやアシスタントを作成できます。Web サーバー機能を使えば、Web UI からアクセスすることも可能です。
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 埋め込み機能を使って、手持ちのドキュメントをベクトル化し、ベクトルデータベースに格納します。ユーザーからの質問に関連するドキュメントを検索し、その内容をコンテキストとして LLM に与えることで、ドキュメントに基づいた回答を生成するシステムを構築できます。すべてローカルで完結させることも可能です。
• テキスト要約・翻訳: 長い文章やドキュメントを入力し、その要約を生成させたり、異なる言語に翻訳させたりすることができます。適切なプロンプトを与えることで、特定のスタイルや長さに調整することも可能です。
• コード生成・支援: コーディングに特化したモデル（例: Code Llama, DeepSeek Coder など）を使えば、プログラミングに関する質問応答、コードスニペットの生成、バグの発見、コードの解説などを行うツールを作成できます。
• コンテンツ作成支援: ブログ記事、メール、レポートなどの下書き作成やアイデア出しに利用できます。特定のトピックやキーワードを与えて、関連する文章を生成させることができます。
• オフライン環境での利用: インターネット接続がない、または不安定な環境でも LLM を利用した機能を提供できます。

これらのユースケースは、llama-cpp-python の持つローカル実行、パフォーマンス、多様なモデルサポートといった特徴を活かしたものです。アイデア次第で、さらに多くの応用が考えられます。

llama-cpp-python は、強力な C++ 推論エンジン llama.cpp を Python から手軽に利用できるようにするライブラリです。ローカル環境で多様なオープンソース LLM を効率的に実行できるため、プライバシー、コスト、カスタマイズ性の面で大きなメリットがあります。

基本的なテキスト生成や OpenAI 互換のチャット機能に加え、GPU オフロード、Web サーバー、埋め込み生成、ストリーミング、JSON モード、関数呼び出し、マルチモーダル対応など、豊富な機能を提供しています。

インストールや設定には多少の知識が必要な場合もありますが、ドキュメントやコミュニティも活発であり、多くの情報が入手可能です。手元のマシンで LLM を動かしてみたい、あるいはクラウド API に代わる選択肢を探している開発者にとって、llama-cpp-python は非常に魅力的なツールと言えるでしょう。

ぜひ、GGUF モデルをダウンロードして、このライブラリのパワーを体験してみてください！💪