cocoa和foundation框架的区别，llama.cpp作者创业，用纯C语言框架降低大模型运行成本

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一、c语言开发的网站框架

在C语言开发的网站框架中，我们可以按照以下几个重点进行探讨：

1.基础架构设计：这是任何项目的起点。在C语言开发的网站框架中，基础架构包括了数据结构和算法的设计，以及系统资源的管理策略等。

2.模块划分：模块化是现代软件开发的基本要求，它使得代码更加易于理解和维护。在C语言开发的网站框架中，需要合理地划分各个功能模块，并定义清晰的接口。

3.内存管理：C语言没有垃圾回收机制，因此内存管理是C语言开发中的关键问题。在网站框架中，如何有效地分配和回收内存，防止内存泄漏，是需要重点关注的。

4.并发处理：在多用户访问的情况下，如何处理并发请求，保证网站的响应速度和稳定性，是C语言开发中的另一个重要问题。这包括线程管理、同步和互斥等技术。

5.网络通信：作为网站服务器，如何处理客户端的请求和响应，如何实现高效的网络通信，也是需要考虑的重点。

6.数据库交互：网站通常需要与数据库进行交互，如何在C语言中实现高效稳定的数据库操作，是构建网站框架时需要解决的一个问题。

7.错误处理：在软件运行过程中，可能会出现各种错误。如何捕获这些错误，并进行合理的处理，以保证软件的稳定性，是非常重要的。

8.安全性：对于网站来说，安全性是非常重要的。在C语言开发的网站框架中，需要考虑如何防止各种安全攻击，如SQL注入、跨站脚本攻击等。

构建一个C语言开发的网站框架，需要考虑的问题很多，包括但不限于上述这些。而且这些问题之间相互关联，需要综合考虑，才能构建出一个高效、稳定、安全的系统。

二、cocoa和foundation框架的区别

区别是：

Cocoa是苹果公司为MacOSX所创建的原生面向对象的API，是MacOSX上五大API之一（其它四个是Carbon、POSIX、X11和Java）。不过，通过Javabridge、PasCocoa、PyObjC、CamelBones以及RubyCocoa等桥接技术，Java、ClozureCL、LispWorks、ObjectPascal、Python、Perl、Ruby等其它工具或者语言也可以用来开发Cocoa应用。也有一些其它语言的Cocoa实现无须桥接，比如苹果公司开发的MacRuby和类似Lisp的Nu语言。不使用Xcode和InterfaceBuilder，仅仅通过文本编辑器、GCC和GNUmake工具也可以用Objective-C语言开发Cocoa应用。

Foundation—基础框架。框架中包含了很多开发中常用的数据类型，如结构体，枚举，类等，是其他ios框架的基础。如果要想使用foundation框架中的数据类型，那么包含它的主头文件就可以了。即#import<foundation/foundation.h>。

补充：corefoundation框架相对底层，里面的代码几乎都是c语言的，而foundation中是OC的。

llama.cpp作者创业，用纯C语言框架降低大模型运行成本

机器之心编辑部

大模型的应用前景将越来越广泛。

通常，神经网络的推理代码是使用Python语言编写的。但相比于Python，C/C++代码运行速度更快，编写过程更严谨，因此一些开发者尝试用C/C++语言实现神经网络。

在众多使用C/C++语言编写神经网络代码的开发者中，GeorgiGerganov是一位佼佼者。GeorgiGerganov是资深的开源社区开发者，曾为OpenAI的Whisper自动语音识别模型开发whisper.cpp。

GeorgiGerganov

今年3月GeorgiGerganov又构建了开源项目llama.cpp，llama.cpp让开发者在没有GPU的条件下也能运行Meta的LLaMA模型。llama.cpp让开发者在没有GPU的条件下也能运行LLaMA模型。项目发布后，很快就有开发者尝试并成功在MacBook和树莓派上运行LLaMA。

打开GeorgiGerganov的个人主页，我们发现全是开源项目，满满的干货。

现在，GeorgiGerganov宣布创立一家新公司ggml.ai，旨在支持ggml的开发。ggml是GeorgiGerganov使用C/C++构建了机器学习张量库，能够帮助开发者在消费级硬件上实现大模型，并提升模型性能。ggml张量库具有以下特点：

用C语言编写；

支持16bit浮点数；

支持整数量化（包括4位、5位、8位）；

自动微分；

内置优化算法（例如ADAM、L-BFGS）；

为Apple芯片设置特定优化；

在x86架构上使用AVX/AVX2Intrinsic；

通过WebAssembly和WASMSIMD提供Web支持；

无第三方依赖；

运行时零内存分配；

支持指导型语言输出。

作为纯C语言编写的框架，ggml大幅降低了大模型的运行成本。llama.cpp和whisper.cpp都使用了ggml，我们来看一下使用llama.cpp和whisper.cpp的例子。

下图是一个在树莓派上使用whisper.cpp检测短语音命令的例子：

在单个M1Pro上同时运行LLaMA-13B+WhisperSmall的4个实例，如下图所示：

在M2Max上以40tok/s的速度运行LLaMA-7B，如下图所示：

总体来说，ggml让本地运行大型语言模型变得更容易，操作更便捷。GeorgiGerganov成立新公司之后，简单高效的ggml张量库将获得更多开发者和投资者的支持。我们相信随着开发人员在技术层面做出努力，大模型的应用前景将会越来越广泛。

参考链接：http://ggml.ai/

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