本地跑通大模型，是懂 C++ 开发者的分水岭

当前大模型落地，云端 API 虽稳但存在数据隐私风险与调用成本压力。本课程直指一个具体痛点：如何在无显卡的普通 PC 上，利用 C++ 实现本地 CPU 推理。这不是一门教你调用现成接口的“用户课”，而是一门硬核的“工程实现课”。它解决的是当企业要求私有化部署、或在离线环境下稳定运行 LLaMA 系列模型时，开发者面临的底层技术空白。

课程由夏曹俊主讲，内容深度覆盖从模型量化到内存优化的全链路。对于只想调包的业务程序员来说，这可能会显得枯燥且艰深；但对于有志于深耕 AI Infra（人工智能基础设施）或希望提升底层架构能力的 C++ 开发者而言，这是构建核心技术壁垒的必经之路。

门槛不低，建议先夯实这两块基础

在决定是否入手前，请务必核对自身基础。本课对前置知识有硬性要求，不适合零基础小白或仅会 Python 脚本的初学者直接空降。

  • C++ 编程能力：你需要熟练掌握指针管理、内存操作以及现代 C++ 特性。课程涉及底层数据结构的构建，若对 C++ 语法生疏，跟进会非常吃力。
  • 计算机组成原理与线性代数：理解 CPU 缓存机制、多线程并行原理，以及矩阵运算的基本逻辑，是读懂模型推理代码的前提。

建议你先回顾一下 C++ 面向对象设计与内存模型，同时确认自己具备基本的机器学习概念（如什么是 Transformer、什么是注意力机制）。若基础薄弱，建议先通过其他课程补齐通用技能，再回头攻克本课。

学完能独立做什么，资料如何配合练习

完成本课程后，你将具备独立部署本地大模型的能力。具体表现为：能够编写 C++ 程序加载 LLaMA 模型权重，通过 CPU 实现高效的张量计算与推理流程，并能对推理过程进行基础的量化与优化，从而在消费级硬件上跑通一个可交互的大语言模型系统。

学习过程中，切勿只看不练。课程配套的资料包通常包含核心源码与测试用例。建议采取“跟随代码→本地复现→修改调试”的节奏：先跑通官方示例，理解每一层代码的作用；随后尝试替换不同精度的量化模型，观察推理速度与准确率的平衡点；最后尝试自行封装简单的推理接口。只有亲手修改过内存分配与计算逻辑，这些知识才真正属于你。

51CTO夏曹俊-LLama实战本地CPU推理大语言模型-C++开发实战

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课程目录

1-1.课程介绍【微信分享rmshou】.mp4
1-2.推演程序演示，基于130亿参数模型【微信分享rmshou】.mp4
2-1.llama模型分析和训练数据分析【微信分享rmshou】.mp4
2-2.git和msys2安装和llama模型下载【微信分享rmshou】.mp4
2-3.llama推理测试程序演示【微信分享rmshou】.mp4
3-1.llama.cpp构建环境说明【微信分享rmshou】.mp4
3-2.visutal_studio_2022安装【微信分享rmshou】.mp4
3-3.llama.cpp构建和项目分析【微信分享rmshou】.mp4
3-4.cmake windows安装二进制版本【微信分享rmshou】.mp4
4-1.ggml格式介绍【微信分享rmshou】.mp4
4-2.conda在windows中的安装和使用【微信分享rmshou】.mp4
4-3.conda的python环境安装【微信分享rmshou】.mp4
4-4.llama的pth格式转换为ggml的bin【微信分享rmshou】.mp4
4-5.llama量化模型到Q4_0【微信分享rmshou】.mp4
5-1.Chinese-LLaMA-Alpaca 中文模型分析和下载【微信分享rmshou】.mp4
5-2.Transformers安装和llama模型格式转换【微信分享rmshou】.mp4
5-3.合并中文LoRA权重和llama生成全量模型权重【微信分享rmshou】.mp4
5-4.使用Transformer和Web图形界面实现推理【微信分享rmshou】.mp4
5-5.使用llama.cpp量化和推理中文模型【微信分享rmshou】.mp4
6-1.llama参数ctx-size上下文大小相关代码分析【微信分享rmshou】.mp4
6-2.predict和batch-size回复数和推理批次代码【微信分享rmshou】.mp4
6-3.增加结果多样性-重复惩罚repeat-penalty【微信分享rmshou】.mp4
6-4.21温度改变随机性top-k和top-p算法分析【微信分享rmshou】.mp4
7-1.开源llamaqt项目分析说明【微信分享rmshou】.mp4
7-10.XGptFac工厂类创建【微信分享rmshou】.mp4
7-11.基于cmake配置了推理QT项目【微信分享rmshou】.mp4
7-12.完成了基于QT的推理交互程序【微信分享rmshou】.mp4
7-2.基于llama.cpp的cmake项目配置和模型加载代码实现【微信分享rmshou】.mp4
7-3.完成了推理预处理prompt代码【微信分享rmshou】.mp4
7-4.完成了推理结果逻辑表采样并输出【微信分享rmshou】.mp4
7-5.完成了精简版的推理示例程序【微信分享rmshou】.mp4
7-6.xllama接口类图设计说明【微信分享rmshou】.mp4
7-7.XGp测试项目和线程启动停止代码完成【微信分享rmshou】.mp4
7-8.XGpt用户输入和线程接收和回调反馈完成【微信分享rmshou】.mp4
7-9.完成xllama的推理和反馈接口并测试【微信分享rmshou】.mp4
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