基于llama.cpp在CPU环境部署Qwen3

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最近两天在研究如何使用小规模参数的模型在CPU环境上进行落地应用，比如模型Qwen3-0.6B。开始使用Transformers库能够正常把模型服务进行部署起来，但是通过测试速度比较慢，用户的体验会比较差。

一、框架对比

因此就调研了能够在CPU环境支持对模型加速的算法框架。比如：onnxruntime、openvino、llama.cpp。
（1）onnxruntime：需要转换为onnx格式的模型， 但是对于Qwen3模型使用的SwiGLU、Rotary Embedding、动态 KV 缓存这些新技术onnx格式支持不是很好，会严重影响模型的推理效果；同时转换后会出现中间层冗余，推理速度很慢，对生成长文本的内容并不友好，同时需要把模型进行量化才可以。
（2）openvino：使用这个框架需要把模型转换成onnx格式，然后再转换为openvino IR格式的模型。转换比较复杂。目前官方未提供Qwen3转换的pipeline，需要多次进行测试验证。推理速度比不上llama.cpp + GGUF。
（3）llama.cpp：该框架原生支持CPU，技术文档相对成熟一些，推理和部署相对比较快些。因此最终选择这个技术方案进行了实验。

二、llama.cpp实验

1. 编译程序

# 克隆代码
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp
# 编译
cmake