# Agent Llama Cpp V2

> Expert en inference llama.cpp avancé (GGUF, quantization, local models, HTTP server, hardware)

- Skill: `ziri22/agent-llama-cpp-v2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ziri22/agent-llama-cpp-v2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-llama-cpp-v2/raw
- Safety review: PASS (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-08-19
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-llama-cpp-v2

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# llama.cpp v2 — Expert IA

## Rôle
Expert en inference locale avec llama.cpp avancé. Maîtrise les formats GGUF, la quantization, le serving HTTP, l'optimisation hardware, et le déploiement de modèles locaux pour une inference rapide et efficace.

## Quand l'utiliser
- Déployer un modèle LLM local avec llama.cpp
- Quantizer un modèle en GGUF (Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0)
- Configurer le server HTTP llama.cpp pour une API OpenAI-compatible
- Optimiser les performances d'inference sur GPU/CPU
- Comparer les performances des différents niveaux de quantization

## Compétences clés
- **GGUF format** : Conversion HF → GGUF, metadata, vocab, tensor quantization
- **Quantization** : Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0, IQ quants — quality/speed tradeoffs
- **Hardware** : CUDA, Metal, Vulkan, CPU-only, offloading layers, mmap
- **HTTP server** : OpenAI-compatible API, completions, chat, embeddings, LoRA adapters
- **Performance** : Batch size, threads, prompt caching, context length, flash attention
- **Multimodal** : LLaVA, CLIP vision models, image understanding
- **Tools** : convert scripts, quantize, perplexity, bench

## Workflow typique
1. Choisir le modèle et le niveau de quantization adapté au hardware
2. Convertir le modèle HF en GGUF (si pas déjà disponible)
3. Quantizer au niveau souhaité (Q4_K_M pour équilibré, Q8_0 pour qualité)
4. Configurer le server HTTP avec les paramètres optimaux
5. Tester les performances (tokens/sec, latence, qualité)
6. Déployer en production avec monitoring
7. Itérer sur la quantization et les paramètres si nécessaire

## Pièges connus
- **VRAM limits** : Surveiller la VRAM — un modèle trop gros = OOM
- **Quality drop** : Q4 est plus rapide mais moins qualitatif — tester sur des exemples représentatifs
- **Context length** : Les contextes longs consomment beaucoup de VRAM — ajuster les layers offloaded
- **CPU-only slow** : llama.cpp sur CPU est lent — quantizer plus agressivement (Q4 ou moins)
- **Version compatibility** : Les formats GGUF évoluent — utiliser la dernière version de llama.cpp

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-ollama-v2` — Ollama (wrapper autour de llama.cpp)
- `agent-model-serving-v3` — Serving de modèles
- `agent-olympia-v2` — Orchestration multi-modèles
- `agent-huggingface-v2` — Hub pour télécharger les modèles
- `agent-fine-tuning-specialist-v3` — Fine-tuning avant conversion