+# auto-generated file
import ggml.ffi as ffi
import numpy as np
class lib:
def GGML_UNARY_OP_STEP(self) -> int: ...
@property
def GGML_UNARY_OP_TANH(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_ARRAY(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_BOOL(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_COUNT(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_FLOAT32(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_INT16(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_INT32(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_INT8(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_STRING(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_UINT16(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_UINT32(self) -> int: ...
+ @property
+ def GGUF_TYPE_UINT8(self) -> int: ...
def abort_callback(data: ffi.CData) -> bool:
"""
abort ggml_graph_compute when true
def ggml_allocr_reset(alloc: ffi.CData) -> None:
"""GGML_API void ggml_allocr_reset(struct ggml_allocr * alloc);"""
...
+ def ggml_allocr_set_parse_seq(alloc: ffi.CData, list: ffi.CData, n: int) -> None:
+ """
+ tell the allocator to parse nodes following the order described in the list
+ you should call this if your graph are optimized to execute out-of-order
+
+ GGML_API void ggml_allocr_set_parse_seq(struct ggml_allocr * alloc, int * list, int n);
+ """
+ ...
def ggml_are_same_shape(t0: ffi.CData, t1: ffi.CData) -> bool:
""" GGML_API bool ggml_are_same_shape(const struct ggml_tensor * t0, const struct ggml_tensor * t1);"""
...
"""
...
def ggml_cuda_assign_buffers(tensor: ffi.CData) -> None:
- """void ggml_cuda_assign_buffers(struct ggml_tensor * tensor);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_assign_buffers(struct ggml_tensor * tensor);"""
...
def ggml_cuda_assign_buffers_force_inplace(tensor: ffi.CData) -> None:
- """void ggml_cuda_assign_buffers_force_inplace(struct ggml_tensor * tensor);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_assign_buffers_force_inplace(struct ggml_tensor * tensor);"""
...
def ggml_cuda_assign_buffers_no_scratch(tensor: ffi.CData) -> None:
- """void ggml_cuda_assign_buffers_no_scratch(struct ggml_tensor * tensor);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_assign_buffers_no_scratch(struct ggml_tensor * tensor);"""
...
def ggml_cuda_can_mul_mat(src0: ffi.CData, src1: ffi.CData, dst: ffi.CData) -> bool:
- """bool ggml_cuda_can_mul_mat(const struct ggml_tensor * src0, const struct ggml_tensor * src1, struct ggml_tensor * dst);"""
+ """GGML_API bool ggml_cuda_can_mul_mat(const struct ggml_tensor * src0, const struct ggml_tensor * src1, struct ggml_tensor * dst);"""
...
def ggml_cuda_compute_forward(params: ffi.CData, tensor: ffi.CData) -> bool:
- """bool ggml_cuda_compute_forward(struct ggml_compute_params * params, struct ggml_tensor * tensor);"""
+ """GGML_API bool ggml_cuda_compute_forward(struct ggml_compute_params * params, struct ggml_tensor * tensor);"""
...
def ggml_cuda_free_data(tensor: ffi.CData) -> None:
- """void ggml_cuda_free_data(struct ggml_tensor * tensor);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_free_data(struct ggml_tensor * tensor);"""
...
def ggml_cuda_free_scratch() -> None:
- """void ggml_cuda_free_scratch(void);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_free_scratch(void);"""
...
- def ggml_cuda_host_free(ptr: ffi.CData) -> None:
- """void ggml_cuda_host_free(void * ptr);"""
- ...
- def ggml_cuda_host_malloc(size: int) -> ffi.CData:
- """
- TODO: export these with GGML_API
-
- void * ggml_cuda_host_malloc(size_t size);
- """
+ def ggml_cuda_get_device_count() -> int:
+ """GGML_API int ggml_cuda_get_device_count(void);"""
...
- def ggml_cuda_mul(src0: ffi.CData, src1: ffi.CData, dst: ffi.CData) -> None:
- """void ggml_cuda_mul(const struct ggml_tensor * src0, const struct ggml_tensor * src1, struct ggml_tensor * dst);"""
+ def ggml_cuda_get_device_description(device: int, description: ffi.CData, description_size: int) -> None:
+ """GGML_API void ggml_cuda_get_device_description(int device, char * description, size_t description_size);"""
...
- def ggml_cuda_mul_mat(src0: ffi.CData, src1: ffi.CData, dst: ffi.CData, wdata: ffi.CData, wsize: int) -> None:
- """void ggml_cuda_mul_mat(const struct ggml_tensor * src0, const struct ggml_tensor * src1, struct ggml_tensor * dst, void * wdata, size_t wsize);"""
+ def ggml_cuda_host_free(ptr: ffi.CData) -> None:
+ """GGML_API void ggml_cuda_host_free(void * ptr);"""
...
- def ggml_cuda_mul_mat_get_wsize(src0: ffi.CData, src1: ffi.CData, dst: ffi.CData) -> int:
- """size_t ggml_cuda_mul_mat_get_wsize(const struct ggml_tensor * src0, const struct ggml_tensor * src1, struct ggml_tensor * dst);"""
+ def ggml_cuda_host_malloc(size: int) -> ffi.CData:
+ """GGML_API void * ggml_cuda_host_malloc(size_t size);"""
...
def ggml_cuda_set_main_device(main_device: int) -> None:
- """void ggml_cuda_set_main_device(int main_device);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_set_main_device(int main_device);"""
...
def ggml_cuda_set_mul_mat_q(mul_mat_q: bool) -> None:
- """void ggml_cuda_set_mul_mat_q(bool mul_mat_q);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_set_mul_mat_q(bool mul_mat_q);"""
...
def ggml_cuda_set_scratch_size(scratch_size: int) -> None:
- """void ggml_cuda_set_scratch_size(size_t scratch_size);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_set_scratch_size(size_t scratch_size);"""
...
def ggml_cuda_set_tensor_split(tensor_split: ffi.CData) -> None:
- """void ggml_cuda_set_tensor_split(const float * tensor_split);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_set_tensor_split(const float * tensor_split);"""
...
def ggml_cuda_transform_tensor(data: ffi.CData, tensor: ffi.CData) -> None:
- """void ggml_cuda_transform_tensor(void * data, struct ggml_tensor * tensor);"""
+ """GGML_API void ggml_cuda_transform_tensor(void * data, struct ggml_tensor * tensor);"""
...
def ggml_cycles() -> int:
""" GGML_API int64_t ggml_cycles(void);"""
""" GGML_API struct ggml_context * ggml_init(struct ggml_init_params params);"""
...
def ggml_init_cublas() -> None:
- """void ggml_init_cublas(void);"""
+ """GGML_API void ggml_init_cublas(void);"""
...
- def ggml_internal_get_type_traits(i: int) -> ffi.CData:
- """ ggml_type_traits_t ggml_internal_get_type_traits(enum ggml_type i);"""
+ def ggml_internal_get_type_traits(type: int) -> ffi.CData:
+ """ ggml_type_traits_t ggml_internal_get_type_traits(enum ggml_type type);"""
...
def ggml_is_contiguous(tensor: ffi.CData) -> bool:
""" GGML_API bool ggml_is_contiguous(const struct ggml_tensor * tensor);"""
def ggml_metal_free(ctx: ffi.CData) -> None:
"""void ggml_metal_free(struct ggml_metal_context * ctx);"""
...
+ def ggml_metal_get_concur_list(ctx: ffi.CData) -> ffi.CData:
+ """
+ output the concur_list for ggml_alloc
+
+ int * ggml_metal_get_concur_list(struct ggml_metal_context * ctx);
+ """
+ ...
def ggml_metal_get_tensor(ctx: ffi.CData, t: ffi.CData) -> None:
"""
get data from the device into host memory
void ggml_metal_graph_compute(struct ggml_metal_context * ctx, struct ggml_cgraph * gf);
"""
...
- def ggml_metal_graph_find_concurrency(ctx: ffi.CData, gf: ffi.CData) -> None:
+ def ggml_metal_graph_find_concurrency(ctx: ffi.CData, gf: ffi.CData, check_mem: bool) -> None:
"""
try to find operations that can be run concurrently in the graph
you should run it again if the topology of your graph changes
- void ggml_metal_graph_find_concurrency(struct ggml_metal_context * ctx, struct ggml_cgraph * gf);
+ void ggml_metal_graph_find_concurrency(struct ggml_metal_context * ctx, struct ggml_cgraph * gf, bool check_mem);
"""
...
- def ggml_metal_if_optimized(ctx: ffi.CData) -> bool:
+ def ggml_metal_host_free(data: ffi.CData) -> None:
+ """void ggml_metal_host_free (void * data);"""
+ ...
+ def ggml_metal_host_malloc(n: int) -> ffi.CData:
+ """void * ggml_metal_host_malloc(size_t n);"""
+ ...
+ def ggml_metal_if_optimized(ctx: ffi.CData) -> int:
"""
- if the graph has been optimized for concurrently dispatch
+ if the graph has been optimized for concurrently dispatch, return length of the concur_list if optimized
- bool ggml_metal_if_optimized(struct ggml_metal_context * ctx);
+ int ggml_metal_if_optimized(struct ggml_metal_context * ctx);
"""
...
def ggml_metal_init(n_cb: int) -> ffi.CData:
def ggml_nbytes(tensor: ffi.CData) -> int:
""" GGML_API size_t ggml_nbytes (const struct ggml_tensor * tensor);"""
...
+ def ggml_nbytes_pad(tensor: ffi.CData) -> int:
+ """ GGML_API size_t ggml_nbytes_pad (const struct ggml_tensor * tensor); // same as ggml_nbytes() but padded to GGML_MEM_ALIGN"""
+ ...
def ggml_nbytes_split(tensor: ffi.CData, nrows_split: int) -> int:
""" GGML_API size_t ggml_nbytes_split(const struct ggml_tensor * tensor, int nrows_split);"""
...
int w);
"""
...
+ def gguf_add_tensor(ctx: ffi.CData, tensor: ffi.CData) -> None:
+ """
+ manage tensor info
+
+ GGML_API void gguf_add_tensor(struct gguf_context * ctx, const struct ggml_tensor * tensor);
+ """
+ ...
+ def gguf_find_key(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData) -> int:
+ """ GGML_API int gguf_find_key(struct gguf_context * ctx, const char * key);"""
+ ...
+ def gguf_find_tensor(ctx: ffi.CData, name: ffi.CData) -> int:
+ """ GGML_API int gguf_find_tensor (struct gguf_context * ctx, const char * name);"""
+ ...
+ def gguf_free(ctx: ffi.CData) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_free(struct gguf_context * ctx);"""
+ ...
+ def gguf_get_alignment(ctx: ffi.CData) -> int:
+ """ GGML_API size_t gguf_get_alignment (struct gguf_context * ctx);"""
+ ...
+ def gguf_get_arr_data(ctx: ffi.CData, i: int) -> ffi.CData:
+ """ GGML_API const void * gguf_get_arr_data(struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_arr_n(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API int gguf_get_arr_n (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_arr_str(ctx: ffi.CData, key_id: int, i: int) -> ffi.CData:
+ """ GGML_API const char * gguf_get_arr_str (struct gguf_context * ctx, int key_id, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_arr_type(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API enum gguf_type gguf_get_arr_type(struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_data(ctx: ffi.CData) -> ffi.CData:
+ """ GGML_API void * gguf_get_data (struct gguf_context * ctx);"""
+ ...
+ def gguf_get_data_offset(ctx: ffi.CData) -> int:
+ """ GGML_API size_t gguf_get_data_offset(struct gguf_context * ctx);"""
+ ...
+ def gguf_get_key(ctx: ffi.CData, i: int) -> ffi.CData:
+ """ GGML_API const char * gguf_get_key (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_kv_type(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API enum gguf_type gguf_get_kv_type (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_meta_data(ctx: ffi.CData, data: ffi.CData) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_get_meta_data(struct gguf_context * ctx, void * data);"""
+ ...
+ def gguf_get_meta_size(ctx: ffi.CData) -> int:
+ """
+ get the size in bytes of the meta data (header, kv pairs, tensor info) including padding
+
+ GGML_API size_t gguf_get_meta_size(struct gguf_context * ctx);
+ """
+ ...
+ def gguf_get_n_kv(ctx: ffi.CData) -> int:
+ """ GGML_API int gguf_get_n_kv(struct gguf_context * ctx);"""
+ ...
+ def gguf_get_n_tensors(ctx: ffi.CData) -> int:
+ """ GGML_API int gguf_get_n_tensors (struct gguf_context * ctx);"""
+ ...
+ def gguf_get_tensor_name(ctx: ffi.CData, i: int) -> ffi.CData:
+ """ GGML_API char * gguf_get_tensor_name (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_tensor_offset(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API size_t gguf_get_tensor_offset(struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_bool(ctx: ffi.CData, i: int) -> bool:
+ """ GGML_API bool gguf_get_val_bool(struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_f32(ctx: ffi.CData, i: int) -> float:
+ """ GGML_API float gguf_get_val_f32 (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_i16(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API int16_t gguf_get_val_i16 (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_i32(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API int32_t gguf_get_val_i32 (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_i8(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API int8_t gguf_get_val_i8 (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_str(ctx: ffi.CData, i: int) -> ffi.CData:
+ """ GGML_API const char * gguf_get_val_str (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_u16(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API uint16_t gguf_get_val_u16 (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_u32(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """ GGML_API uint32_t gguf_get_val_u32 (struct gguf_context * ctx, int i);"""
+ ...
+ def gguf_get_val_u8(ctx: ffi.CData, i: int) -> int:
+ """
+ results are undefined if the wrong type is used for the key
+
+ GGML_API uint8_t gguf_get_val_u8 (struct gguf_context * ctx, int i);
+ """
+ ...
+ def gguf_get_version(ctx: ffi.CData) -> int:
+ """ GGML_API int gguf_get_version (struct gguf_context * ctx);"""
+ ...
+ def gguf_init_empty() -> ffi.CData:
+ """ GGML_API struct gguf_context * gguf_init_empty(void);"""
+ ...
+ def gguf_init_from_file(fname: ffi.CData, params: ffi.CData) -> ffi.CData:
+ """ GGML_API struct gguf_context * gguf_init_from_file(const char * fname, struct gguf_init_params params);"""
+ ...
+ def gguf_set_arr_data(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, type: int, data: ffi.CData, n: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_arr_data(struct gguf_context * ctx, const char * key, enum gguf_type type, const void * data, int n);"""
+ ...
+ def gguf_set_arr_str(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, data: ffi.CData, n: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_arr_str (struct gguf_context * ctx, const char * key, const char ** data, int n);"""
+ ...
+ def gguf_set_kv(ctx: ffi.CData, src: ffi.CData) -> None:
+ """
+ set or add KV pairs from another context
+
+ GGML_API void gguf_set_kv(struct gguf_context * ctx, struct gguf_context * src);
+ """
+ ...
+ def gguf_set_tensor_data(ctx: ffi.CData, name: ffi.CData, data: ffi.CData, size: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_tensor_data(struct gguf_context * ctx, const char * name, const void * data, size_t size);"""
+ ...
+ def gguf_set_tensor_type(ctx: ffi.CData, name: ffi.CData, type: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_tensor_type(struct gguf_context * ctx, const char * name, enum ggml_type type);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_bool(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: bool) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_val_bool(struct gguf_context * ctx, const char * key, bool val);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_f32(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: float) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_val_f32 (struct gguf_context * ctx, const char * key, float val);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_i16(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_val_i16 (struct gguf_context * ctx, const char * key, int16_t val);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_i32(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_val_i32 (struct gguf_context * ctx, const char * key, int32_t val);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_i8(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_val_i8 (struct gguf_context * ctx, const char * key, int8_t val);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_str(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: ffi.CData) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_val_str (struct gguf_context * ctx, const char * key, const char * val);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_u16(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_val_u16 (struct gguf_context * ctx, const char * key, uint16_t val);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_u32(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: int) -> None:
+ """ GGML_API void gguf_set_val_u32 (struct gguf_context * ctx, const char * key, uint32_t val);"""
+ ...
+ def gguf_set_val_u8(ctx: ffi.CData, key: ffi.CData, val: int) -> None:
+ """
+ overrides existing values or adds a new one
+
+ GGML_API void gguf_set_val_u8 (struct gguf_context * ctx, const char * key, uint8_t val);
+ """
+ ...
+ def gguf_type_name(type: int) -> ffi.CData:
+ """ GGML_API const char * gguf_type_name(enum gguf_type type);"""
+ ...
+ def gguf_write_to_file(ctx: ffi.CData, fname: ffi.CData, only_meta: bool) -> None:
+ """
+ write the entire context to a binary file
+
+ GGML_API void gguf_write_to_file(struct gguf_context * ctx, const char * fname, bool only_meta);
+ """
+ ...
def quantize_row_q2_K(x: ffi.CData, y: ffi.CData, k: int) -> None:
"""void quantize_row_q2_K(const float * restrict x, void * restrict y, int k);"""
...
ffi = _cffi_backend.FFI('ggml.cffi',
_version = 0x2601,
- _types = 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