# llama-cpp

> Executa inferência de LLM em CPU, Apple Silicon e GPUs de consumo sem hardware NVIDIA. Usar para implementação edge, Macs M1/M2/M3, GPUs AMD/Intel ou quand

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__llama-cpp
- Tipo: Skills
- Categoria: Investigação em IA
- Downloads: 0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Uma **skill** que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/llama-cpp && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__llama-cpp.md -o .claude/skills/llama-cpp/SKILL.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

```
---
name: llama-cpp
description: Runs LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is unavailable. Supports GGUF quantization (1.5-8 bit) for reduced memory and 4-10× speedup vs PyTorch on CPU.
version: 1.0.0
author: Orchestra Research
license: MIT
tags: [Inference Serving, Llama.cpp, CPU Inference, Apple Silicon, Edge Deployment, GGUF, Quantization, Non-NVIDIA, AMD GPUs, Intel GPUs, Embedded]
dependencies: [llama-cpp-python]
---

# llama.cpp

Pure C/C++ LLM inference with minimal dependenci

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```

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