GitHub 오픈소스 해설

AI 및 에이전트C++

ggml-org/llama.cpp

C와 C++로 실행하는 LLM 추론

C와 C++ 환경에서 LLM 추론을 실행하는 고성능 런타임

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README 편집 요약

프로젝트 핵심 읽기

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한눈에 보기

Llama 계열을 포함한 여러 대규모 언어 모델을 C/C++ 기반으로 다양한 하드웨어에서 효율적으로 추론하는 런타임입니다.
llama.cpp 프로젝트를 설명하는 README 대표 이미지
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프로젝트 설명

  • 핵심 기능

    로컬 CPU와 GPU에서 모델을 실행한다

    GGUF 모델을 로드해 CLI, 대화형 실행과 OpenAI 호환 서버로 텍스트 및 멀티모달 추론을 제공합니다.

  • 구성과 특징

    폭넓은 양자화와 하드웨어 백엔드를 지원한다

    낮은 비트 양자화로 메모리를 줄이고 CUDA, Metal, Vulkan과 여러 가속기에서 연산을 분산합니다.

  • 사용 전 확인

    라이브러리와 서버, 변환 도구를 함께 제공한다

    모델 변환, 벤치마크, 임베딩과 문법 제약 생성까지 로컬 추론에 필요한 도구를 포함합니다.

  • 차별점

    대형 프레임워크 없이 어디서나 실행하는 데 집중한다

    노트북, 서버와 엣지 장치에서 작은 의존성으로 모델 성능과 배포 통제를 확보합니다.

GitHub 관심도

Star 순위 기록

프로젝트 품질 평가와 별개로, 누적 Star 기준 Top 100에서 나타난 관심도 변화만 기록합니다.

32개 스냅샷현재 #82
2026.08.18 | #82 | Star 124,416#8208.182026.08.19 | #82 | Star 124,581#8208.192026.08.20 | #81 | Star 124,760#8108.202026.08.21 | #81 | Star 124,913#8108.212026.08.22 | #81 | Star 125,069#8108.222026.08.23 | #81 | Star 125,197#8108.232026.08.24 | #81 | Star 125,324#8108.242026.08.26 | #81 | Star 125,660#8108.262026.08.27 | #81 | Star 125,827#8108.272026.08.28 | #81 | Star 125,994#8108.282026.08.29 | #81 | Star 126,129#8108.292026.08.30 | #81 | Star 126,276#8108.302026.08.31 | #81 | Star 126,419#8108.312026.09.01 | #80 | Star 126,561#8009.012026.09.02 | #80 | Star 126,705#8009.022026.09.03 | #80 | Star 126,836#8009.032026.09.04 | #80 | Star 126,967#8009.042026.09.05 | #80 | Star 127,077#8009.052026.09.06 | #81 | Star 127,180#8109.062026.09.07 | #81 | Star 127,290#8109.072026.09.08 | #81 | Star 127,428#8109.082026.09.09 | #81 | Star 127,564#8109.092026.09.10 | #81 | Star 127,669#8109.102026.09.11 | #81 | Star 127,773#8109.112026.09.12 | #81 | Star 127,911#8109.122026.09.13 | #81 | Star 128,022#8109.132026.09.14 | #81 | Star 128,132#8109.142026.09.15 | #81 | Star 128,251#8109.152026.09.16 | #81 | Star 128,373#8109.162026.09.17 | #81 | Star 128,488#8109.172026.09.18 | #81 | Star 128,617#8109.182026.09.19 | #82 | Star 128,752#8209.19
  1. #82기준124,416기준
  2. #82유지124,581+165
  3. #81▲ 1124,760+179
  4. #81유지124,913+153
  5. #81유지125,069+156
  6. #81유지125,197+128
  7. #81유지125,324+127
  8. #81유지125,660+336
  9. #81유지125,827+167
  10. #81유지125,994+167
  11. #81유지126,129+135
  12. #81유지126,276+147
  13. #81유지126,419+143
  14. #80▲ 1126,561+142
  15. #80유지126,705+144
  16. #80유지126,836+131
  17. #80유지126,967+131
  18. #80유지127,077+110
  19. #81▼ 1127,180+103
  20. #81유지127,290+110
  21. #81유지127,428+138
  22. #81유지127,564+136
  23. #81유지127,669+105
  24. #81유지127,773+104
  25. #81유지127,911+138
  26. #81유지128,022+111
  27. #81유지128,132+110
  28. #81유지128,251+119
  29. #81유지128,373+122
  30. #81유지128,488+115
  31. #81유지128,617+129
  32. #82▼ 1128,752+135

각 점은 해당 날짜의 공개 스냅샷입니다. 날짜가 빠진 구간은 선으로 추정하지 않고 확보한 기록만 표시합니다.

기준 정보

데이터 확인 기준

순위와 Star 수는 공개 목록을 확인한 스냅샷입니다. 실시간 값과 프로젝트의 최신 내용은 실제 저장소에서 확인할 수 있습니다.