diff --git a/llama_cpp/llama.py b/llama_cpp/llama.py index 21c0875..bfcae18 100644 --- a/llama_cpp/llama.py +++ b/llama_cpp/llama.py @@ -371,8 +371,8 @@ class Llama: sorted=sorted, ) self._candidates = candidates - self._token_nl = Llama.token_nl() - self._token_eos = Llama.token_eos() + self._token_nl = self.token_nl() + self._token_eos = self.token_eos() self._candidates_data_id = np.arange(self._n_vocab, dtype=np.intc) # type: ignore self._candidates_data_p = np.zeros(self._n_vocab, dtype=np.single) @@ -450,10 +450,14 @@ class Llama: """ assert self.ctx is not None output = b"" + buffer_size = 32 + buffer = (ctypes.c_char * buffer_size)() for token in tokens: - output += llama_cpp.llama_token_to_str( - self.ctx, llama_cpp.llama_token(token) + n = llama_cpp.llama_token_to_str( + self.ctx, llama_cpp.llama_token(token), buffer, buffer_size ) + assert n <= buffer_size + output += bytes(buffer[:n]) return output def set_cache(self, cache: Optional[BaseLlamaCache]): @@ -1681,20 +1685,20 @@ class Llama: assert self.ctx is not None return LlamaTokenizer(self) - @staticmethod - def token_eos() -> int: + def token_eos(self) -> int: """Return the end-of-sequence token.""" - return llama_cpp.llama_token_eos() + assert self.ctx is not None + return llama_cpp.llama_token_eos(self.ctx) - @staticmethod - def token_bos() -> int: + def token_bos(self) -> int: """Return the beginning-of-sequence token.""" - return llama_cpp.llama_token_bos() + assert self.ctx is not None + return llama_cpp.llama_token_bos(self.ctx) - @staticmethod - def token_nl() -> int: + def token_nl(self) -> int: """Return the newline token.""" - return llama_cpp.llama_token_nl() + assert self.ctx is not None + return llama_cpp.llama_token_nl(self.ctx) @staticmethod def logits_to_logprobs(logits: List[float]) -> List[float]: diff --git a/llama_cpp/llama_cpp.py b/llama_cpp/llama_cpp.py index 0fd3209..c9200c6 100644 --- a/llama_cpp/llama_cpp.py +++ b/llama_cpp/llama_cpp.py @@ -90,26 +90,17 @@ GGML_USE_CUBLAS = hasattr(_lib, "ggml_init_cublas") GGML_CUDA_MAX_DEVICES = ctypes.c_int(16) LLAMA_MAX_DEVICES = GGML_CUDA_MAX_DEVICES if GGML_USE_CUBLAS else ctypes.c_int(1) -# #define LLAMA_FILE_MAGIC_GGJT 0x67676a74u // 'ggjt' -LLAMA_FILE_MAGIC_GGJT = ctypes.c_uint(0x67676A74) -# #define LLAMA_FILE_MAGIC_GGLA 0x67676c61u // 'ggla' -LLAMA_FILE_MAGIC_GGLA = ctypes.c_uint(0x67676C61) -# #define LLAMA_FILE_MAGIC_GGMF 0x67676d66u // 'ggmf' -LLAMA_FILE_MAGIC_GGMF = ctypes.c_uint(0x67676D66) -# #define LLAMA_FILE_MAGIC_GGML 0x67676d6cu // 'ggml' -LLAMA_FILE_MAGIC_GGML = ctypes.c_uint(0x67676D6C) -# #define LLAMA_FILE_MAGIC_GGSN 0x6767736eu // 'ggsn' +# define LLAMA_DEFAULT_SEED 0xFFFFFFFF +LLAMA_DEFAULT_SEED = ctypes.c_int(0xFFFFFFFF) + +# define LLAMA_FILE_MAGIC_GGSN 0x6767736eu // 'ggsn' LLAMA_FILE_MAGIC_GGSN = ctypes.c_uint(0x6767736E) -# #define LLAMA_FILE_VERSION 3 -LLAMA_FILE_VERSION = c_int(3) -LLAMA_FILE_MAGIC = LLAMA_FILE_MAGIC_GGJT -LLAMA_FILE_MAGIC_UNVERSIONED = LLAMA_FILE_MAGIC_GGML +# define LLAMA_SESSION_MAGIC LLAMA_FILE_MAGIC_GGSN LLAMA_SESSION_MAGIC = LLAMA_FILE_MAGIC_GGSN -LLAMA_SESSION_VERSION = c_int(1) +# define LLAMA_SESSION_VERSION 1 +LLAMA_SESSION_VERSION = ctypes.c_int(1) -# #define LLAMA_DEFAULT_SEED 0xFFFFFFFF -LLAMA_DEFAULT_SEED = c_int(0xFFFFFFFF) # struct llama_model; llama_model_p = c_void_p @@ -122,6 +113,82 @@ llama_context_p = c_void_p llama_token = c_int llama_token_p = POINTER(llama_token) +# enum llama_log_level { +# LLAMA_LOG_LEVEL_ERROR = 2, +# LLAMA_LOG_LEVEL_WARN = 3, +# LLAMA_LOG_LEVEL_INFO = 4 +# }; +LLAMA_LOG_LEVEL_ERROR = c_int(2) +LLAMA_LOG_LEVEL_WARN = c_int(3) +LLAMA_LOG_LEVEL_INFO = c_int(4) + +# enum llama_vocab_type { +# LLAMA_VOCAB_TYPE_SPM = 0, // SentencePiece +# LLAMA_VOCAB_TYPE_BPE = 1, // Byte Pair Encoding +# }; +LLAMA_VOCAB_TYPE_SPM = c_int(0) +LLAMA_VOCAB_TYPE_BPE = c_int(1) + + +# enum llama_token_type { +# LLAMA_TOKEN_TYPE_UNDEFINED = 0, +# LLAMA_TOKEN_TYPE_NORMAL = 1, +# LLAMA_TOKEN_TYPE_UNKNOWN = 2, +# LLAMA_TOKEN_TYPE_CONTROL = 3, +# LLAMA_TOKEN_TYPE_USER_DEFINED = 4, +# LLAMA_TOKEN_TYPE_UNUSED = 5, +# LLAMA_TOKEN_TYPE_BYTE = 6, +# }; +LLAMA_TOKEN_TYPE_UNDEFINED = c_int(0) +LLAMA_TOKEN_TYPE_NORMAL = c_int(1) +LLAMA_TOKEN_TYPE_UNKNOWN = c_int(2) +LLAMA_TOKEN_TYPE_CONTROL = c_int(3) +LLAMA_TOKEN_TYPE_USER_DEFINED = c_int(4) +LLAMA_TOKEN_TYPE_UNUSED = c_int(5) +LLAMA_TOKEN_TYPE_BYTE = c_int(6) + +# enum llama_ftype { +# LLAMA_FTYPE_ALL_F32 = 0, +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_F16 = 1, // except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_0 = 2, // except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_1 = 3, // except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_1_SOME_F16 = 4, // tok_embeddings.weight and output.weight are F16 +# // LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_2 = 5, // support has been removed +# // LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_3 = 6, // support has been removed +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q8_0 = 7, // except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_0 = 8, // except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_1 = 9, // except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q2_K = 10,// except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_S = 11,// except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_M = 12,// except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_L = 13,// except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_S = 14,// except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_M = 15,// except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_K_S = 16,// except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_K_M = 17,// except 1d tensors +# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q6_K = 18,// except 1d tensors +# +# LLAMA_FTYPE_GUESSED = 1024, // not specified in the model file +# }; +LLAMA_FTYPE_ALL_F32 = c_int(0) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_F16 = c_int(1) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_0 = c_int(2) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_1 = c_int(3) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_1_SOME_F16 = c_int(4) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q8_0 = c_int(7) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_0 = c_int(8) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_1 = c_int(9) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q2_K = c_int(10) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_S = c_int(11) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_M = c_int(12) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_L = c_int(13) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_S = c_int(14) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_M = c_int(15) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_K_S = c_int(16) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_K_M = c_int(17) +LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q6_K = c_int(18) +LLAMA_FTYPE_GUESSED = c_int(1024) + # typedef struct llama_token_data { # llama_token id; // token id @@ -157,35 +224,13 @@ llama_token_data_array_p = POINTER(llama_token_data_array) # typedef void (*llama_progress_callback)(float progress, void *ctx); llama_progress_callback = ctypes.CFUNCTYPE(None, c_float, c_void_p) - -# enum llama_log_level { -# LLAMA_LOG_LEVEL_ERROR = 2, -# LLAMA_LOG_LEVEL_WARN = 3, -# LLAMA_LOG_LEVEL_INFO = 4 -# }; -LLAMA_LOG_LEVEL_ERROR = c_int(2) -LLAMA_LOG_LEVEL_WARN = c_int(3) -LLAMA_LOG_LEVEL_INFO = c_int(4) - - -# // Signature for logging events -# // Note that text includes the new line character at the end for most events. -# // If your logging mechanism cannot handle that, check if the last character is '\n' and strip it -# // if it exists. -# // It might not exist for progress report where '.' is output repeatedly. -# typedef void (*llama_log_callback)(enum llama_log_level level, const char * text, void * user_data); -llama_log_callback = ctypes.CFUNCTYPE(None, c_int, c_char_p, c_void_p) - - # struct llama_context_params { # uint32_t seed; // RNG seed, -1 for random # int32_t n_ctx; // text context # int32_t n_batch; // prompt processing batch size -# int32_t n_gqa; // grouped-query attention (TEMP - will be moved to model hparams) -# float rms_norm_eps; // rms norm epsilon (TEMP - will be moved to model hparams) # int32_t n_gpu_layers; // number of layers to store in VRAM # int32_t main_gpu; // the GPU that is used for scratch and small tensors -# + # const float * tensor_split; // how to split layers across multiple GPUs (size: LLAMA_MAX_DEVICES) # // ref: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/2054 @@ -213,11 +258,9 @@ class llama_context_params(Structure): ("seed", c_uint32), ("n_ctx", c_int32), ("n_batch", c_int32), - ("n_gqa", c_int32), - ("rms_norm_eps", c_float), ("n_gpu_layers", c_int32), ("main_gpu", c_int32), - ("tensor_split", POINTER(c_float)), + ("tensor_split", c_float_p), ("rope_freq_base", c_float), ("rope_freq_scale", c_float), ("progress_callback", llama_progress_callback), @@ -235,50 +278,20 @@ class llama_context_params(Structure): llama_context_params_p = POINTER(llama_context_params) -# enum llama_ftype { -# LLAMA_FTYPE_ALL_F32 = 0, -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_F16 = 1, // except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_0 = 2, // except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_1 = 3, // except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_1_SOME_F16 = 4, // tok_embeddings.weight and output.weight are F16 -# // LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_2 = 5, // support has been removed -# // LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_3 = 6, // support has been removed -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q8_0 = 7, // except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_0 = 8, // except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_1 = 9, // except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q2_K = 10,// except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_S = 11,// except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_M = 12,// except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_L = 13,// except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_S = 14,// except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_M = 15,// except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_K_S = 16,// except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_K_M = 17,// except 1d tensors -# LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q6_K = 18,// except 1d tensors -# }; -LLAMA_FTYPE_ALL_F32 = c_int(0) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_F16 = c_int(1) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_0 = c_int(2) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_1 = c_int(3) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_1_SOME_F16 = c_int(4) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q8_0 = c_int(7) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_0 = c_int(8) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_1 = c_int(9) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q2_K = c_int(10) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_S = c_int(11) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_M = c_int(12) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q3_K_L = c_int(13) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_S = c_int(14) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_M = c_int(15) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_K_S = c_int(16) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q5_K_M = c_int(17) -LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q6_K = c_int(18) + +# // Signature for logging events +# // Note that text includes the new line character at the end for most events. +# // If your logging mechanism cannot handle that, check if the last character is '\n' and strip it +# // if it exists. +# // It might not exist for progress report where '.' is output repeatedly. +# typedef void (*llama_log_callback)(enum llama_log_level level, const char * text, void * user_data); +llama_log_callback = ctypes.CFUNCTYPE(None, c_int, c_char_p, c_void_p) # // model quantization parameters # typedef struct llama_model_quantize_params { # int nthread; // number of threads to use for quantizing, if <=0 will use std::thread::hardware_concurrency() -# enum llama_ftype ftype; // quantize to this llama_ftype +# enum llama_ftype ftype; // quantize to this llama_ftype # bool allow_requantize; // allow quantizing non-f32/f16 tensors # bool quantize_output_tensor; // quantize output.weight # } llama_model_quantize_params; @@ -370,29 +383,7 @@ class llama_timings(Structure): ] -# // Set callback for all future logging events. -# // If this is not called, or NULL is supplied, everything is output on stderr. -# LLAMA_API void llama_log_set(llama_log_callback log_callback, void * user_data); -def llama_log_set( - log_callback: "ctypes._FuncPointer", user_data: c_void_p # type: ignore -): - return _lib.llama_log_set(log_callback, user_data) - - -_lib.llama_log_set.argtypes = [llama_log_callback, c_void_p] -_lib.llama_log_set.restype = None - - -# LLAMA_API int llama_max_devices(); -def llama_max_devices() -> int: - return _lib.llama_max_devices() - - -_lib.llama_max_devices.argtypes = [] -_lib.llama_max_devices.restype = c_int - - -# LLAMA_API struct llama_context_params llama_context_default_params(); +# LLAMA_API struct llama_context_params llama_context_default_params(void); def llama_context_default_params() -> llama_context_params: return _lib.llama_context_default_params() @@ -401,7 +392,7 @@ _lib.llama_context_default_params.argtypes = [] _lib.llama_context_default_params.restype = llama_context_params -# LLAMA_API struct llama_model_quantize_params llama_model_quantize_default_params(); +# LLAMA_API struct llama_model_quantize_params llama_model_quantize_default_params(void); def llama_model_quantize_default_params() -> llama_model_quantize_params: return _lib.llama_model_quantize_default_params() @@ -410,25 +401,6 @@ _lib.llama_model_quantize_default_params.argtypes = [] _lib.llama_model_quantize_default_params.restype = llama_model_quantize_params -# LLAMA_API bool llama_mmap_supported(); -def llama_mmap_supported() -> bool: - return _lib.llama_mmap_supported() - - -_lib.llama_mmap_supported.argtypes = [] -_lib.llama_mmap_supported.restype = c_bool - - -# LLAMA_API bool llama_mlock_supported(); -def llama_mlock_supported() -> bool: - return _lib.llama_mlock_supported() - - -_lib.llama_mlock_supported.argtypes = [] -_lib.llama_mlock_supported.restype = c_bool - - -# // TODO: not great API - very likely to change # // Initialize the llama + ggml backend # // If numa is true, use NUMA optimizations # // Call once at the start of the program @@ -442,7 +414,7 @@ _lib.llama_backend_init.restype = None # // Call once at the end of the program - currently only used for MPI -# LLAMA_API void llama_backend_free(); +# LLAMA_API void llama_backend_free(void); def llama_backend_free(): return _lib.llama_backend_free() @@ -452,7 +424,7 @@ _lib.llama_backend_free.restype = None # LLAMA_API struct llama_model * llama_load_model_from_file( -# const char * path_model, +# const char * path_model, # struct llama_context_params params); def llama_load_model_from_file( path_model: bytes, params: llama_context_params @@ -474,7 +446,7 @@ _lib.llama_free_model.restype = None # LLAMA_API struct llama_context * llama_new_context_with_model( -# struct llama_model * model, +# struct llama_model * model, # struct llama_context_params params); def llama_new_context_with_model( model: llama_model_p, params: llama_context_params @@ -486,7 +458,17 @@ _lib.llama_new_context_with_model.argtypes = [llama_model_p, llama_context_param _lib.llama_new_context_with_model.restype = llama_context_p -# LLAMA_API int64_t llama_time_us(); +# // Frees all allocated memory +# LLAMA_API void llama_free(struct llama_context * ctx); +def llama_free(ctx: llama_context_p): + return _lib.llama_free(ctx) + + +_lib.llama_free.argtypes = [llama_context_p] +_lib.llama_free.restype = None + + +# LLAMA_API int64_t llama_time_us(void); def llama_time_us() -> int: return _lib.llama_time_us() @@ -495,30 +477,95 @@ _lib.llama_time_us.argtypes = [] _lib.llama_time_us.restype = ctypes.c_int64 -# // Various functions for loading a ggml llama model. -# // Allocate (almost) all memory needed for the model. -# // Return NULL on failure -# LLAMA_API struct llama_context * llama_init_from_file( -# const char * path_model, -# struct llama_context_params params); -def llama_init_from_file( - path_model: bytes, params: llama_context_params -) -> llama_context_p: - return _lib.llama_init_from_file(path_model, params) +# LLAMA_API int llama_max_devices (void); +def llama_max_devices() -> int: + return _lib.llama_max_devices() -_lib.llama_init_from_file.argtypes = [c_char_p, llama_context_params] -_lib.llama_init_from_file.restype = llama_context_p +_lib.llama_max_devices.argtypes = [] +_lib.llama_max_devices.restype = c_int -# Frees all allocated memory -# LLAMA_API void llama_free(struct llama_context * ctx); -def llama_free(ctx: llama_context_p): - return _lib.llama_free(ctx) +# LLAMA_API bool llama_mmap_supported (void); +def llama_mmap_supported() -> bool: + return _lib.llama_mmap_supported() -_lib.llama_free.argtypes = [llama_context_p] -_lib.llama_free.restype = None +_lib.llama_mmap_supported.argtypes = [] +_lib.llama_mmap_supported.restype = c_bool + + +# LLAMA_API bool llama_mlock_supported(void); +def llama_mlock_supported() -> bool: + return _lib.llama_mlock_supported() + + +_lib.llama_mlock_supported.argtypes = [] +_lib.llama_mlock_supported.restype = c_bool + + +# LLAMA_API int llama_n_vocab(const struct llama_context * ctx); +def llama_n_vocab(ctx: llama_context_p) -> int: + return _lib.llama_n_vocab(ctx) + + +_lib.llama_n_vocab.argtypes = [llama_context_p] +_lib.llama_n_vocab.restype = c_int + + +# LLAMA_API int llama_n_ctx (const struct llama_context * ctx); +def llama_n_ctx(ctx: llama_context_p) -> int: + return _lib.llama_n_ctx(ctx) + + +_lib.llama_n_ctx.argtypes = [llama_context_p] +_lib.llama_n_ctx.restype = c_int + + +# LLAMA_API int llama_n_embd (const struct llama_context * ctx); +def llama_n_embd(ctx: llama_context_p) -> int: + return _lib.llama_n_embd(ctx) + + +_lib.llama_n_embd.argtypes = [llama_context_p] +_lib.llama_n_embd.restype = c_int + + +# LLAMA_API int llama_model_n_vocab(const struct llama_model * model); +def llama_model_n_vocab(model: llama_model_p) -> int: + return _lib.llama_model_n_vocab(model) + + +_lib.llama_model_n_vocab.argtypes = [llama_model_p] +_lib.llama_model_n_vocab.restype = c_int + + +# LLAMA_API int llama_model_n_ctx (const struct llama_model * model); +def llama_model_n_ctx(model: llama_model_p) -> int: + return _lib.llama_model_n_ctx(model) + + +_lib.llama_model_n_ctx.argtypes = [llama_model_p] +_lib.llama_model_n_ctx.restype = c_int + + +# LLAMA_API int llama_model_n_embd (const struct llama_model * model); +def llama_model_n_embd(model: llama_model_p) -> int: + return _lib.llama_model_n_embd(model) + + +_lib.llama_model_n_embd.argtypes = [llama_model_p] +_lib.llama_model_n_embd.restype = c_int + + +# // Get a string describing the model type +# LLAMA_API int llama_model_type(const struct llama_model * model, char * buf, size_t buf_size); +def llama_model_type(model: llama_model_p, buf: bytes, buf_size: c_size_t) -> int: + return _lib.llama_model_type(model, buf, buf_size) + + +_lib.llama_model_type.argtypes = [llama_model_p, c_char_p, c_size_t] +_lib.llama_model_type.restype = c_int # // Returns 0 on success @@ -737,147 +784,17 @@ _lib.llama_eval_embd.argtypes = [llama_context_p, c_float_p, c_int, c_int, c_int _lib.llama_eval_embd.restype = c_int -# Convert the provided text into tokens. -# The tokens pointer must be large enough to hold the resulting tokens. -# Returns the number of tokens on success, no more than n_max_tokens -# Returns a negative number on failure - the number of tokens that would have been returned -# TODO: not sure if correct -# LLAMA_API int llama_tokenize( -# struct llama_context * ctx, -# const char * text, -# llama_token * tokens, -# int n_max_tokens, -# bool add_bos); -def llama_tokenize( - ctx: llama_context_p, - text: bytes, - tokens, # type: Array[llama_token] - n_max_tokens: c_int, - add_bos: c_bool, -) -> int: - return _lib.llama_tokenize(ctx, text, tokens, n_max_tokens, add_bos) +# // Export a static computation graph for context of 511 and batch size of 1 +# // NOTE: since this functionality is mostly for debugging and demonstration purposes, we hardcode these +# // parameters here to keep things simple +# // IMPORTANT: do not use for anything else other than debugging and testing! +# LLAMA_API int llama_eval_export(struct llama_context * ctx, const char * fname); +def llama_eval_export(ctx: llama_context_p, fname: bytes) -> int: + return _lib.llama_eval_export(ctx, fname) -_lib.llama_tokenize.argtypes = [llama_context_p, c_char_p, llama_token_p, c_int, c_bool] -_lib.llama_tokenize.restype = c_int - - -# LLAMA_API int llama_tokenize_with_model( -# const struct llama_model * model, -# const char * text, -# llama_token * tokens, -# int n_max_tokens, -# bool add_bos); -def llama_tokenize_with_model( - model: llama_model_p, - text: bytes, - tokens, # type: Array[llama_token] - n_max_tokens: c_int, - add_bos: c_bool, -) -> int: - return _lib.llama_tokenize_with_model(model, text, tokens, n_max_tokens, add_bos) - - -# LLAMA_API int llama_n_vocab(const struct llama_context * ctx); -def llama_n_vocab(ctx: llama_context_p) -> int: - return _lib.llama_n_vocab(ctx) - - -_lib.llama_n_vocab.argtypes = [llama_context_p] -_lib.llama_n_vocab.restype = c_int - - -# LLAMA_API int llama_n_ctx (const struct llama_context * ctx); -def llama_n_ctx(ctx: llama_context_p) -> int: - return _lib.llama_n_ctx(ctx) - - -_lib.llama_n_ctx.argtypes = [llama_context_p] -_lib.llama_n_ctx.restype = c_int - - -# LLAMA_API int llama_n_embd (const struct llama_context * ctx); -def llama_n_embd(ctx: llama_context_p) -> int: - return _lib.llama_n_embd(ctx) - - -_lib.llama_n_embd.argtypes = [llama_context_p] -_lib.llama_n_embd.restype = c_int - - -# LLAMA_API int llama_n_vocab_from_model(const struct llama_model * model); -def llama_n_vocab_from_model(model: llama_model_p) -> int: - return _lib.llama_n_vocab_from_model(model) - - -_lib.llama_n_vocab_from_model.argtypes = [llama_model_p] -_lib.llama_n_vocab_from_model.restype = c_int - - -# LLAMA_API int llama_n_ctx_from_model (const struct llama_model * model); -def llama_n_ctx_from_model(model: llama_model_p) -> int: - return _lib.llama_n_ctx_from_model(model) - - -_lib.llama_n_ctx_from_model.argtypes = [llama_model_p] -_lib.llama_n_ctx_from_model.restype = c_int - - -# LLAMA_API int llama_n_embd_from_model (const struct llama_model * model); -def llama_n_embd_from_model(model: llama_model_p) -> int: - return _lib.llama_n_embd_from_model(model) - - -_lib.llama_n_embd_from_model.argtypes = [llama_model_p] -_lib.llama_n_embd_from_model.restype = c_int - - -# // Get the vocabulary as output parameters. -# // Returns number of results. -# LLAMA_API int llama_get_vocab( -# const struct llama_context * ctx, -# const char * * strings, -# float * scores, -# int capacity); -def llama_get_vocab( - ctx: llama_context_p, - strings, # type: Array[c_char_p] # type: ignore - scores, # type: Array[c_float] # type: ignore - capacity: c_int, -) -> int: - return _lib.llama_get_vocab(ctx, strings, scores, capacity) - - -_lib.llama_get_vocab.argtypes = [ - llama_context_p, - POINTER(c_char_p), - POINTER(c_float), - c_int, -] -_lib.llama_get_vocab.restype = c_int - - -# LLAMA_API int llama_get_vocab_from_model( -# const struct llama_model * model, -# const char * * strings, -# float * scores, -# int capacity); -def llama_get_vocab_from_model( - model: llama_model_p, - strings, # type: Array[c_char_p] # type: ignore - scores, # type: Array[c_float] # type: ignore - capacity: c_int, -) -> int: - return _lib.llama_get_vocab_from_model(model, strings, scores, capacity) - - -_lib.llama_get_vocab_from_model.argtypes = [ - llama_model_p, - POINTER(c_char_p), - POINTER(c_float), - c_int, -] -_lib.llama_get_vocab_from_model.restype = c_int +_lib.llama_eval_export.argtypes = [llama_context_p, c_char_p] +_lib.llama_eval_export.restype = c_int # Token logits obtained from the last call to llama_eval() @@ -909,16 +826,186 @@ _lib.llama_get_embeddings.argtypes = [llama_context_p] _lib.llama_get_embeddings.restype = c_float_p +# // +# // Vocab +# // + + +# LLAMA_API const char * llama_token_get_text(const struct llama_context * ctx, llama_token token); +def llama_token_get_text(ctx: llama_context_p, token: llama_token) -> bytes: + return _lib.llama_token_get_text(ctx, token) + + +_lib.llama_token_get_text.argtypes = [llama_context_p, llama_token] +_lib.llama_token_get_text.restype = c_char_p + + +# LLAMA_API float llama_token_get_score(const struct llama_context * ctx, llama_token token); +def llama_token_get_score(ctx: llama_context_p, token: llama_token) -> float: + return _lib.llama_token_get_score(ctx, token) + + +_lib.llama_token_get_score.argtypes = [llama_context_p, llama_token] +_lib.llama_token_get_score.restype = c_float + + +# LLAMA_API llama_token_type llama_token_get_type(const struct llama_context * ctx, llama_token token); +def llama_token_get_type(ctx: llama_context_p, token: llama_token) -> int: + return _lib.llama_token_get_type(ctx, token) + + +_lib.llama_token_get_type.argtypes = [llama_context_p, llama_token] +_lib.llama_token_get_type.restype = ctypes.c_int + + +# // Special tokens + + +# LLAMA_API llama_token llama_token_bos(const struct llama_context * ctx); // beginning-of-sentence +def llama_token_bos(ctx: llama_context_p) -> llama_token: + return _lib.llama_token_bos(ctx) + + +_lib.llama_token_bos.argtypes = [llama_context_p] +_lib.llama_token_bos.restype = llama_token + + +# LLAMA_API llama_token llama_token_eos(const struct llama_context * ctx); // end-of-sentence +def llama_token_eos(ctx: llama_context_p) -> llama_token: + return _lib.llama_token_eos(ctx) + + +_lib.llama_token_eos.argtypes = [llama_context_p] +_lib.llama_token_eos.restype = llama_token + + +# LLAMA_API llama_token llama_token_nl (const struct llama_context * ctx); // next-line +def llama_token_nl(ctx: llama_context_p) -> llama_token: + return _lib.llama_token_nl(ctx) + + +_lib.llama_token_nl.argtypes = [llama_context_p] +_lib.llama_token_nl.restype = llama_token + + +# // +# // Tokenization +# // + + +# Convert the provided text into tokens. +# The tokens pointer must be large enough to hold the resulting tokens. +# Returns the number of tokens on success, no more than n_max_tokens +# Returns a negative number on failure - the number of tokens that would have been returned +# TODO: not sure if correct +# LLAMA_API int llama_tokenize( +# struct llama_context * ctx, +# const char * text, +# llama_token * tokens, +# int n_max_tokens, +# bool add_bos); +def llama_tokenize( + ctx: llama_context_p, + text: bytes, + tokens, # type: Array[llama_token] + n_max_tokens: c_int, + add_bos: c_bool, +) -> int: + return _lib.llama_tokenize(ctx, text, tokens, n_max_tokens, add_bos) + + +_lib.llama_tokenize.argtypes = [llama_context_p, c_char_p, llama_token_p, c_int, c_bool] +_lib.llama_tokenize.restype = c_int + + +# LLAMA_API int llama_tokenize_bpe( +# struct llama_context * ctx, +# const char * text, +# llama_token * tokens, +# int n_max_tokens, +# bool add_bos); +def llama_tokenize_bpe( + ctx: llama_context_p, + text: bytes, + tokens, # type: Array[llama_token] + n_max_tokens: c_int, + add_bos: c_bool, +) -> int: + return _lib.llama_tokenize_bpe(ctx, text, tokens, n_max_tokens, add_bos) + + +_lib.llama_tokenize_bpe.argtypes = [ + llama_context_p, + c_char_p, + llama_token_p, + c_int, + c_bool, +] +_lib.llama_tokenize_bpe.restype = c_int + + +# LLAMA_API int llama_tokenize_with_model( +# const struct llama_model * model, +# const char * text, +# llama_token * tokens, +# int n_max_tokens, +# bool add_bos); +def llama_tokenize_with_model( + model: llama_model_p, + text: bytes, + tokens, # type: Array[llama_token] + n_max_tokens: c_int, + add_bos: c_bool, +) -> int: + return _lib.llama_tokenize_with_model(model, text, tokens, n_max_tokens, add_bos) + + +_lib.llama_tokenize_with_model.argtypes = [ + llama_model_p, + c_char_p, + llama_token_p, + c_int, + c_bool, +] +_lib.llama_tokenize_with_model.restype = c_int + + # // Token Id -> String. Uses the vocabulary in the provided context -# LLAMA_API const char * llama_token_to_str( +# // Does not write null terminator to the buffer +# LLAMA_API int llama_token_to_str( # const struct llama_context * ctx, -# llama_token token); -def llama_token_to_str(ctx: llama_context_p, token: llama_token) -> bytes: - return _lib.llama_token_to_str(ctx, token) +# llama_token token, +# char * buf, +# int length); +def llama_token_to_str( + ctx: llama_context_p, token: llama_token, buf: bytes, length: c_int +) -> int: + return _lib.llama_token_to_str(ctx, token, buf, length) -_lib.llama_token_to_str.argtypes = [llama_context_p, llama_token] -_lib.llama_token_to_str.restype = c_char_p +_lib.llama_tokenize_with_model.argtypes = [ + llama_model_p, + c_char_p, + llama_token_p, + c_int, + c_bool, +] +_lib.llama_tokenize_with_model.restype = c_int + + +# LLAMA_API int llama_token_to_str_bpe( +# const struct llama_context * ctx, +# llama_token token, +# char * buf, +# int length); +def llama_token_to_str_bpe( + ctx: llama_context_p, token: llama_token, buf: bytes, length: c_int +) -> int: + return _lib.llama_token_to_str_bpe(ctx, token, buf, length) + + +_lib.llama_token_to_str_bpe.argtypes = [llama_context_p, llama_token, c_char_p, c_int] +_lib.llama_token_to_str_bpe.restype = c_int # LLAMA_API const char * llama_token_to_str_with_model( @@ -931,38 +1018,12 @@ def llama_token_to_str_with_model(model: llama_model_p, token: llama_token) -> b _lib.llama_token_to_str_with_model.argtypes = [llama_model_p, llama_token] _lib.llama_token_to_str_with_model.restype = c_char_p -# Special tokens - - -# LLAMA_API llama_token llama_token_bos(); // beginning-of-sentence -def llama_token_bos() -> int: - return _lib.llama_token_bos() - - -_lib.llama_token_bos.argtypes = [] -_lib.llama_token_bos.restype = llama_token - - -# LLAMA_API llama_token llama_token_eos(); // end-of-sentence -def llama_token_eos() -> int: - return _lib.llama_token_eos() - - -_lib.llama_token_eos.argtypes = [] -_lib.llama_token_eos.restype = llama_token - - -# LLAMA_API llama_token llama_token_nl(); // next-line -def llama_token_nl() -> int: - return _lib.llama_token_nl() - - -_lib.llama_token_nl.argtypes = [] -_lib.llama_token_nl.restype = llama_token - +# // # // Grammar # // + + # LLAMA_API struct llama_grammar * llama_grammar_init( # const llama_grammar_element ** rules, # size_t n_rules, @@ -992,7 +1053,9 @@ _lib.llama_grammar_free.argtypes = [llama_grammar_p] _lib.llama_grammar_free.restype = None -# Sampling functions +# // +# // Sampling functions +# // # @details Repetition penalty described in CTRL academic paper https://arxiv.org/abs/1909.05858, with negative logit fix. @@ -1351,6 +1414,19 @@ def llama_print_system_info() -> bytes: _lib.llama_print_system_info.argtypes = [] _lib.llama_print_system_info.restype = c_char_p + +# // Set callback for all future logging events. +# // If this is not called, or NULL is supplied, everything is output on stderr. +# LLAMA_API void llama_log_set(llama_log_callback log_callback, void * user_data); +def llama_log_set( + log_callback: "ctypes._FuncPointer", user_data: c_void_p # type: ignore +): + return _lib.llama_log_set(log_callback, user_data) + + +_lib.llama_log_set.argtypes = [llama_log_callback, c_void_p] +_lib.llama_log_set.restype = None + ################################################################################################### diff --git a/vendor/llama.cpp b/vendor/llama.cpp index 604b8bd..f5fe98d 160000 --- a/vendor/llama.cpp +++ b/vendor/llama.cpp @@ -1 +1 @@ -Subproject commit 604b8bdfa6320bbcb018eebcc1252dfede603c6b +Subproject commit f5fe98d11bdf9e7797bcfb05c0c3601ffc4b9d26