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Pi Agent 内置了对 llama.cpp 的支持让你可以在本地运行开源大模型无需云端 API。什么是 llama.cppllama.cpp 是一个高性能的 LLM 推理引擎可以在消费级硬件上运行开源大语言模型。它支持 CPU 推理通过量化技术大幅降低内存需求和 GPU 加速CUDA、Metal、Vulkan 等。Pi Agent 通过 llama.cpp 路由器服务器 与本地模型通信。配置 llama.cpp登录 llama.cpp在 Pi Agent 交互模式中/login llama.cpp管理本地模型使用 /llama 命令管理本地模型# 下载模型 /llama download # 加载模型到内存 /llama load # 卸载模型 /llama unload # 查看已加载的模型 /llama list切换到本地模型使用 /model 命令或 CtrlL 选择已加载的本地模型。推荐的开源模型以下是一些适合本地运行的开源编码模型模型参数量最低显存/内存适用场景Qwen 2.5 Coder7B / 14B / 32B8G / 16G / 32G通用编码、多语言DeepSeek Coder V216B / 236B16G / 很大复杂编程任务CodeLlama7B / 13B / 34B8G / 16G / 32G代码补全、通用编码Mistral7B8G轻量级编码助手本地模型的编码能力通常弱于云端顶级模型如 Claude Sonnet、GPT-4o但在网络受限、数据敏感性要求高或需要频繁使用的场景下是非常好的替代方案。模型存储下载的模型文件默认存储在 ~/.pi/agent/models/ 目录中。模型文件通常较大几 GB 到几十 GB请确保有足够的磁盘空间。自定义 llama.cpp 服务器如果你的 llama.cpp 服务器运行在非默认端口或远程机器上可以创建自定义提供商配置。在扩展中注册 llama.cpp 提供商实例pi.registerProvider(llama.cpp, {name: 本地 llama.cpp,baseUrl: http://localhost:8080/v1,apiKey: local,api: openai-completions,// 动态发现已加载的模型async refreshModels({ signal }) {const response await fetch(http://localhost:8080/v1/models,{ signal });const { data } await response.json();return data.map(({ id }) ({id,name: id,reasoning: false,input: [text],cost: {input: 0,output: 0,cacheRead: 0,cacheWrite: 0,},contextWindow: 128000,maxTokens: 16384,}));},});这个动态发现模式让 Pi Agent 能实时获取 llama.cpp 服务器上当前已加载的模型列表。本地模型的局限性使用本地模型时需要注意以下几点工具调用能力部分开源模型的工具调用tool calling能力较弱可能无法正确使用 Pi Agent 的内置工具推理速度在没有 GPU 加速的情况下推理速度可能较慢上下文长度本地模型的有效上下文窗口通常小于云端模型推理等级非推理型模型始终以 off 运行无法使用推理等级功能推荐的混合策略在需要深度推理和复杂编码时使用云端模型如 Claude Sonnet在日常简单任务或网络受限时切换到本地模型。使用 CtrlP 可以快速在两个模型间切换。 HoRain云--Pi Agent 与 llama.cpp 本地模型
Pi Agent 内置了对 llama.cpp 的支持让你可以在本地运行开源大模型无需云端 API。什么是 llama.cppllama.cpp 是一个高性能的 LLM 推理引擎可以在消费级硬件上运行开源大语言模型。它支持 CPU 推理通过量化技术大幅降低内存需求和 GPU 加速CUDA、Metal、Vulkan 等。Pi Agent 通过 llama.cpp 路由器服务器 与本地模型通信。配置 llama.cpp登录 llama.cpp在 Pi Agent 交互模式中/login llama.cpp管理本地模型使用 /llama 命令管理本地模型# 下载模型 /llama download # 加载模型到内存 /llama load # 卸载模型 /llama unload # 查看已加载的模型 /llama list切换到本地模型使用 /model 命令或 CtrlL 选择已加载的本地模型。推荐的开源模型以下是一些适合本地运行的开源编码模型模型参数量最低显存/内存适用场景Qwen 2.5 Coder7B / 14B / 32B8G / 16G / 32G通用编码、多语言DeepSeek Coder V216B / 236B16G / 很大复杂编程任务CodeLlama7B / 13B / 34B8G / 16G / 32G代码补全、通用编码Mistral7B8G轻量级编码助手本地模型的编码能力通常弱于云端顶级模型如 Claude Sonnet、GPT-4o但在网络受限、数据敏感性要求高或需要频繁使用的场景下是非常好的替代方案。模型存储下载的模型文件默认存储在 ~/.pi/agent/models/ 目录中。模型文件通常较大几 GB 到几十 GB请确保有足够的磁盘空间。自定义 llama.cpp 服务器如果你的 llama.cpp 服务器运行在非默认端口或远程机器上可以创建自定义提供商配置。在扩展中注册 llama.cpp 提供商实例pi.registerProvider(llama.cpp, {name: 本地 llama.cpp,baseUrl: http://localhost:8080/v1,apiKey: local,api: openai-completions,// 动态发现已加载的模型async refreshModels({ signal }) {const response await fetch(http://localhost:8080/v1/models,{ signal });const { data } await response.json();return data.map(({ id }) ({id,name: id,reasoning: false,input: [text],cost: {input: 0,output: 0,cacheRead: 0,cacheWrite: 0,},contextWindow: 128000,maxTokens: 16384,}));},});这个动态发现模式让 Pi Agent 能实时获取 llama.cpp 服务器上当前已加载的模型列表。本地模型的局限性使用本地模型时需要注意以下几点工具调用能力部分开源模型的工具调用tool calling能力较弱可能无法正确使用 Pi Agent 的内置工具推理速度在没有 GPU 加速的情况下推理速度可能较慢上下文长度本地模型的有效上下文窗口通常小于云端模型推理等级非推理型模型始终以 off 运行无法使用推理等级功能推荐的混合策略在需要深度推理和复杂编码时使用云端模型如 Claude Sonnet在日常简单任务或网络受限时切换到本地模型。使用 CtrlP 可以快速在两个模型间切换。