hz4th_coder f37952c3f6 feat: v1.4.3 - 后台系统设置优化
1. 自然语言默认提示文本使用多行textarea
2. 默认GPU/版本/模式使用实时下拉列表选择(非手动输入)
3. 新增 show_nl_section 设置控制前端是否显示自然语言区域
4. LLM系统提示词也使用textarea
5. 布尔类设置项使用是/否下拉选择
2026-07-20 00:41:01 +08:00
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🦙 llama.cpp 命令生成器

一个用于生成 llama.cpp 执行命令的 Web 工具,支持参数可视化配置、自然语言生成、实时显存估算。

功能特性

命令生成

  • 多版本支持:内置 b6310 和 b10068 两个版本的参数定义,可按版本精准匹配参数
  • GPU 模式 / GPU+CPU 模式:默认 GPU 模式,可切换混合模式查看系统内存占用
  • 多 GPU:最多支持 4 张显卡,每张可选不同型号,自动计算总显存
  • 智能输出:仅输出非默认值的参数,生成干净可用的命令

自然语言生成

输入自然语言描述,自动解析为参数配置:

用RTX 4090跑70B模型, 上下文8192, 温度0.7, flash attention

支持中文和英文关键词,涵盖 GPU 型号、数量、上下文、温度、Top-K/P、线程数、端口等。

实时显存估算

  • 选择模型和 GPU 后实时计算显存占用
  • 分项显示:模型权重 / KV缓存 / 计算开销 / CUDA开销
  • 进度条颜色预警:绿(正常) → 黄(警告) → 红(超限)
  • GPU+CPU 模式额外显示 CPU 侧权重和 KV 缓存占用

参数管理

  • 参数按分类标签页组织:通用 / 采样 / 服务器 / 模型来源 / LoRA / 日志 / 高级
  • 重要参数直接显示,次要参数点击展开
  • 影响显存的参数标记 标识
  • 支持参数搜索(按键名、标志、描述)

模型选择

  • 内置 26 个常见模型预设(Llama 3/3.1、Qwen2.5、DeepSeek V2/R1、Mistral、Gemma2、Phi-3、GLM-4 等)
  • 支持搜索过滤
  • 后台可增删改

后台管理

  • GPU 管理:增删改查显卡型号、显存、计算能力
  • 版本管理:增删改查 llama.cpp 版本
  • 参数管理:按版本增删改查参数定义
  • 模型管理:增删改查模型预设
  • 系统设置:修改管理密码等配置

🚀 部署

环境要求

  • Python 3.8+
  • Flask
  • flask-cors

安装

cd llama-cmd-gen
pip install flask flask-cors

启动

python3 app.py
# 或
./start.sh

服务默认监听 0.0.0.0:16052

访问

  • 主界面http://<host>:16052/
  • 后台管理http://<host>:16052/admin(需密码登录,默认 admin123

📁 项目结构

llama-cmd-gen/
├── app.py              # Flask 主应用 + API
├── db.py               # 数据库初始化 + 默认数据
├── data.db             # SQLite 数据库(运行时生成)
├── start.sh            # 启动脚本
├── requirements.txt    # Python 依赖
├── logs/
│   └── app.log         # 运行日志
└── static/
    ├── index.html       # 主界面
    ├── admin.html       # 后台管理界面
    ├── css/
    │   └── style.css    # 样式
    └── js/
        ├── main.js      # 主界面逻辑
        └── admin.js     # 后台逻辑

🛠️ 技术栈

  • 后端Python / Flask / SQLite
  • 前端:原生 HTML / CSS / JavaScript(无框架依赖)
  • 数据:SQLite 本地存储,包含 GPU、版本、参数、模型等表

📝 版本历史

  • v1.1.0 — 修复输入焦点丢失、加参数搜索、模型选择器、后台密码登录、复制兼容性
  • v1.0.0 — 初始版本:命令生成、自然语言解析、显存估算、多 GPU、后台管理

📄 License

MIT

S
Description
No description provided
Readme
300 KiB
0 Stars 1 Watchers 0 Forks
Languages
Python 43.1%
JavaScript 33.1%
CSS 12.2%
HTML 11.3%
Shell 0.3%