metal : use `vm_allocate` instead of `posix_memalign` on macOS (#7078)

* fix: use `malloc` instead of `posix_memalign` in `ggml-metal.m` to make it not crash Electron proccesses

* fix: typo

* fix: use `vm_allocate` instead of `posix_memalign`

* fix: don't call `newBufferWithBytesNoCopy` with `NULL` when `ggml_metal_host_malloc` returns `NULL`

* fix: use `vm_allocate` only on macOS

main : add --conversation / -cnv flag (#7108)

sgemm : AVX Q4_0 and Q8_0 (#6891)

* basic avx implementation

* style

* combine denibble with load

* reduce 256 to 128 (and back!) conversions

* sse load

* Update sgemm.cpp

* oops

oops

server : add_special option for tokenize endpoint (#7059)

convert.py : --vocab-only generates false but valid params (#7027)

An example of how this might be used in the style of baby-llama will be attached with this PR.

llama : add BPE pre-tokenization for Qwen2 (#7114)

* Add BPE pre-tokenization for Qwen2.

* minor : fixes

---------

Co-authored-by: Ren Xuancheng <redacted>
Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

clean up json_value & server_log (#7142)

convert : add BPE pre-tokenization for DBRX (#7132)

* Add BPE pre-tokenization for DBRX.

* Add vocab GGUFs.

* Remove test.

* Remove GGUFs.

py : also print the normalizers

compare-llama-bench.py: add missing basicConfig (#7138)

* compare-llama-bench.py: add missing basicConfig

* compare-llama-bench.py: Add line break between error message and print_help()

* Add regular print() markdown table

ggml : introduce bfloat16 support (#6412)

* Introduce bfloat16 support

Many models on Hugging Face (e.g. Mistral, TinyLLaMA) use bfloat16 as
their canonical floating point format.

      ┌sign
      │
      │   ┌exponent
      │   │
      │   │      ┌mantissa
      │   │      │
      │┌──┴───┐┌─┴───┐
    0b0000000000000000 brain16

This encoding has the same number of exponent bits as float32. That
makes conversion relatively straightforward, even in the absence of
hardware support. For example, converting brain16 to binary32 means
simply shifting 16 bits to the left.

      ┌sign
      │
      │   ┌exponent
      │   │
      │   │      ┌mantissa
      │   │      │
      │┌──┴───┐┌─┴───────────────────┐
    0b00000000000000000000000000000000 IEEE binary32

The issue is that converting bf16 to fp16 can result in information
loss. Only 13% of bf16 numbers can be precisely represented in fp16
which in practice ends up being 99.71% of Mistral 7b v0.2's weights
however there is currently no way other than fp32 to get the others

      ┌sign
      │
      │  ┌exponent
      │  │
      │  │    ┌mantissa
      │  │    │
      │┌─┴─┐┌─┴──────┐
    0b0000000000000000 IEEE binary16

This change fixes that, by adding a bf16 data type to GGML. Support
for CPU inference has been implemented along with optimizations for
the AVX2, AVX512, and AVX512BF16 ISAs. Perplexity on Mistral 7b 0.2
improves somewhere around -0.0024 to -0.0046 compared to using fp16

* Remove GGML code that's not needed

* Minimize the GGML API surface area for BF16

* Remove bf16 luts

* Make the GGML header look nicer

* Fix documentation

* Apply ggerganov's fixes for test-backend-ops

* Add BF16 code for new ggml_validate_row_data() function

metal : fix unused warning

Further tidy on Android instructions README.md (#7077)

* Further tidy on Android instructions README.md

Fixed some logic when following readme direction

* Clean up redundent information

A new user arriving will see simple directions on llama.cpp homepage

* corrected puncuation

Period after cmake, colon after termux

* re-word for clarity

method seems to be more correct, instead of alternative in this context

* Organized required packages per build type

building llama.cpp with NDK on a pc doesn't require installing clang, cmake, git, or wget in termux.

* README.md

corrected title

* fix trailing whitespace

Fixed save_imatrix to match old behaviour for MoE (#7099)

* Fixed save_imatrix to match old behaviour for MoE

This fix is simple and clear, but unnecessarily doubles the memory overhead..

* Fixed missing idx variable

* Unconditionally increment ncall

Co-authored-by: slaren <redacted>
* Fixed 2 bugs in save_imatrix()

- Fixed segfault bug because the counts vector needed to be created.
- Fixed pre-existing bug didn't actually add to the counts for "--combine" option.

* ncall needs summing too

* Trailing whitespace

---------

Co-authored-by: slaren <redacted>

server: fix incorrectly reported token probabilities (#7125)

* server: normalize token probabilities

* fix temperature == 0.0f

Fix OLMo HF to GGUF conversion (#6910)

server : update readme with undocumented options (#7013)

readme : update hot topics

main : update log text (EOS to EOG) (#7104)

* Update log text (EOS to EOG)

The log text "found EOS" is no longer always correct, here, because there is now an is-EOG check that also returns true for EOT.

* Improve log msg. further by using "an" instead of "some".

As suggested, to avoid misunderstanding (no multiple EOG tokens found, just one).

docs: fix typos (#7124)

* fix typo

* fix typos

* fix typo

* fix typos

* fix typo

* fix typos

ci : add GG_BUILD_EXTRA_TESTS_0 env (#7098)

* ci : add GG_BUILD_EXTRA_TESTS_0 env

ggml-ci

* Update run.sh

ggml-ci

Add an option to build without CUDA VMM (#7067)

Add an option to build ggml cuda without CUDA VMM
resolves
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/6889
https://forums.developer.nvidia.com/t/potential-nvshmem-allocated-memory-performance-issue/275416/4

flake.lock: Update (#7079)

Flake lock file updates:

• Updated input 'flake-parts':
    'github:hercules-ci/flake-parts/9126214d0a59633752a136528f5f3b9aa8565b7d?narHash=sha256-sB4SWl2lX95bExY2gMFG5HIzvva5AVMJd4Igm%2BGpZNw%3D' (2024-04-01)
  → 'github:hercules-ci/flake-parts/e5d10a24b66c3ea8f150e47dfdb0416ab7c3390e?narHash=sha256-yzcRNDoyVP7%2BSCNX0wmuDju1NUCt8Dz9%2BlyUXEI0dbI%3D' (2024-05-02)
• Updated input 'flake-parts/nixpkgs-lib':
    'github:NixOS/nixpkgs/d8fe5e6c92d0d190646fb9f1056741a229980089?dir=lib&narHash=sha256-iMUFArF0WCatKK6RzfUJknjem0H9m4KgorO/p3Dopkk%3D' (2024-03-29)
  → 'https://github.com/NixOS/nixpkgs/archive/50eb7ecf4cd0a5756d7275c8ba36790e5bd53e33.tar.gz?narHash=sha256-QBx10%2Bk6JWz6u7VsohfSw8g8hjdBZEf8CFzXH1/1Z94%3D' (2024-05-02)
• Updated input 'nixpkgs':
    'github:NixOS/nixpkgs/7bb2ccd8cdc44c91edba16c48d2c8f331fb3d856?narHash=sha256-Drmja/f5MRHZCskS6mvzFqxEaZMeciScCTFxWVLqWEY%3D' (2024-04-25)
  → 'github:NixOS/nixpkgs/63c3a29ca82437c87573e4c6919b09a24ea61b0f?narHash=sha256-4cPymbty65RvF1DWQfc%2BBc8B233A1BWxJnNULJKQ1EY%3D' (2024-05-02)

Co-authored-by: github-actions[bot] <redacted>

minor : fix trailing whitespace

Adding support for the --numa argument for llama-bench. (#7080)

Disable benchmark on forked repo (#7034)

* Disable benchmark on forked repo

* only check owner on schedule event

* check owner on push also

* more readable as multi-line

* ternary won't work

* style++

* test++

* enable actions debug

* test--

* remove debug

* test++

* do debug where we can get logs

* test--

* this is driving me crazy

* correct github.event usage

* remove test condition

* correct github.event usage

* test++

* test--

* event_name is pull_request_target

* test++

* test--

* update ref checks

readme : add note that LLaMA 3 is not supported with convert.py (#7065)

command-r : add BPE pre-tokenization (#7063)

* Add BPE pre-tokenization for Command-R/R+.

* Bump transformers convert requirement.

* command-r : add individual digits regex

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

py : logging and flake8 suppression refactoring (#7081)

Set one as executable and add basicConfig()
to another. Also added noqa tag to test scripts.

gguf-split: add --no-tensor-first-split (#7072)

Tidy Android Instructions README.md (#7016)

* Tidy Android Instructions README.md

Remove CLBlast instructions(outdated), added OpenBlas.

* don't assume git is installed

Added apt install git, so that git clone works

* removed OpenBlas

Linked to Linux build instructions

* fix typo

Remove word "run"

* correct style

Co-authored-by: slaren <redacted>
* correct grammar

Co-authored-by: slaren <redacted>
* delete reference to Android API

* remove Fdroid reference, link directly to Termux

Fdroid is not required

Co-authored-by: slaren <redacted>
* Update README.md

Co-authored-by: slaren <redacted>
---------

Co-authored-by: slaren <redacted>

Fix Linux /sys cpu path to guess number of cores (#7064)

If first token generated from the server is the stop word the server will crash (#7038)

This will reproduce the issue in llama13b
{
'prompt': 'Q: hello world \nA: ',
 'stop': ['\n'],
 'temperature': 0.0,
 'n_predict': 10,
 'cache_prompt': True,
 'n_probs': 10
}

tests : add test-tokenizer-0.sh + fix some tokenizers (#7036)

* tests : add test-tokenizer-0.sh

* unicode : add all unicode number ranges

* starcoder : fix pre-tokenizer

* tests : add test that fails with DeepSeek tokenizers

* falcon : fix regex

* unicode : regenerate unicode tables

* refact : add tokenizer model

* lint : fix

* tests : disable failing tests

ggml-ci

* refact : add tests files

ggml-ci

* convert : print -> logging

ggml-ci

* lint : fix

* unicode : digit -> number

* phi-3 : update

convert.py : add python logging instead of print() (#6511)

* convert.py: add python logging instead of print()

* convert.py: verbose flag takes priority over dump flag log suppression

* convert.py: named instance logging

* convert.py: use explicit logger id string

* convert.py: convert extra print() to named logger

* convert.py: sys.stderr.write --> logger.error

* *.py: Convert all python scripts to use logging module

* requirements.txt: remove extra line

* flake8: update flake8 ignore and exclude to match ci settings

* gh-actions: add flake8-no-print to flake8 lint step

* pre-commit: add flake8-no-print to flake8 and also update pre-commit version

* convert-hf-to-gguf.py: print() to logger conversion

* *.py: logging basiconfig refactor to use conditional expression

* *.py: removed commented out logging

* fixup! *.py: logging basiconfig refactor to use conditional expression

* constant.py: logger.error then exit should be a raise exception instead

* *.py: Convert logger error and sys.exit() into a raise exception (for atypical error)

* gguf-convert-endian.py: refactor convert_byteorder() to use tqdm progressbar

* verify-checksum-model.py: This is the result of the program, it should be printed to stdout.

* compare-llama-bench.py: add blank line for readability during missing repo response

* reader.py: read_gguf_file() use print() over logging

* convert.py: warning goes to stderr and won't hurt the dump output

* gguf-dump.py: dump_metadata() should print to stdout

* convert-hf-to-gguf.py: print --> logger.debug or ValueError()

* verify-checksum-models.py: use print() for printing table

* *.py: refactor logging.basicConfig()

* gguf-py/gguf/*.py: use __name__ as logger name

Since they will be imported and not run directly.

* python-lint.yml: use .flake8 file instead

* constants.py: logger no longer required

* convert-hf-to-gguf.py: add additional logging

* convert-hf-to-gguf.py: print() --> logger

* *.py: fix flake8 warnings

* revert changes to convert-hf-to-gguf.py for get_name()

* convert-hf-to-gguf-update.py: use triple quoted f-string instead

* *.py: accidentally corrected the wrong line

* *.py: add compilade warning suggestions and style fixes

llama : rename ctx to user_data in progress_callback (#7045)

* llama : rename ctx to user_data in progress_callback

This commit renames the `ctx` parameter to `user_data` in the
`llama_progress_callback` typedef.

The motivation for this is that other callbacks use `user_data` or
`data`, and using `ctx` in this case might be confusing as it could be
confused with `llama_context`.

---------

Signed-off-by: Daniel Bevenius <redacted>

Remove .attention from skipped tensors to match more accurately (#7051)

chore: fix typo in llama.cpp (#7032)

Co-authored-by: Jared Van Bortel <redacted>

Update LOG_IMPL and LOG_TEE_IMPL (#7029)

ROCm clang defines _MSC_VER which results in the wrong implementation of LOG_IMPL and LOG_TEE_IMPL being compiled.

This fixes https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/6972

main : fix off by one error for context shift (#6921)

Server: add tests for batch size, different seeds (#6950)

CUDA: CUDART < 11.7 workaround for __hmax, __hmax2 (#7019)

ci : exempt confirmed bugs from being tagged as stale (#7014)

perplexity: more statistics, added documentation (#6936)

* perplexity: more statistics, added documentation

* add LLaMA 3 8b scoreboard

switch to using localizedDescription (#7010)

metal : remove deprecated error code (#7008)

metal : log more info on error (#6987)

ggml : add Flash Attention (#5021)

* ggml : add ggml_flash_attn_ext API

* ggml : fix GQA support in ggml_flash_attn_ext

* ggml : online attention (CPU)

* metal : initial implementation

* metal : f16 precision

* metal : reduce branches

* metal : specialize for head size

* wip : 8 rows per simd group

* wip : 4 rows per simd group

* wip : template for rows per warp

* metal : parallelize across KV size

* metal : parallel reduce across heads

* metal : efficient flash_attn_f16 implementation

* metal : avoid redundant loads of the attention

* metal : scale and mask in matrix form

* metal : fix comment

* llama : avoid ggml_cast, use F32 query

* metal : add parallel reduce version (disabled)

* metal : move output into local memory + optimize

- the result from each simdgroup now stays in the registers
- significantly reduced SRAM usage
- more efficient skipping of -INF blocks
- avoid simdgroup barrier in hot loop
- add comments

* metal : add tests, fix scaling, support C > 32

* metal : improve precision

* ggml : fix f16 mad

* metal : minor

* metal : support Q > 8

* tests : add ATTN tests

* metal : disable buffer allocation logs

* tests : more

* metal : faster inner loop for C == 32

* metal : fix array initialization

* tests : ifdef

* ggml : switch to padded F16 mask for ggml_soft_max, ggml_flash_attn_ext

* ggml : fix ggml_soft_max mask requirement

* cuda : fix soft_max to use correct mask size

* cuda : add flash_attn kernel (wip)

* metal : optimize softmax for C > 32

* metal : optimize softmax

* tests : minor fix

* cuda : avoid zeroing fragments

* tests : update dims

* cuda : fix __hisinf() result check

* cuda : avoid warp_reduce for smax

* cuda : use int instead of int64_t

Noticeably improves performance (thanks to Johannes)

* cuda : make loops use the same loop values

Thanks Johannes again for the tip

* cuda : unroll some of the loops

* cuda : avoid __hisinf branches

* cuda : use half2 in softmax

* cuda : switch to 1 warp for bs > 16

* cuda : speed-up reduce part of the kernel

* cuda : unroll Q*K^T loop

* cuda : fix -INF block check

* cuda : simplify softmax

* cuda : fix matrix names

* cuda : minor

* llama : adapt to F16 KQ_pos

* llama : adapt new models to F16 KQ_mask

* ggml : fix F16 store (ARM NEON)

* llama : fix type of KQ_mask and KQ_pos

* ggml : fix CPU soft_max

* tests : add hs=256

* cuda : fix build

* metal : improve perf via smaller int registers

* cuda : adapt soft_max to F16 mask and pos

* CUDA: faster FlashAttention, kernel for bs == 1

* 16 cols for Phi-2

* no vec for hs, no hs==256 ncols==32 for Volta

* adjust kernel selection logic

* 4 warps, 256 stride for all D

* no ncols == 64

* Multiple parallel blocks for batch size 1

* fix compile warnings

* fix excessive KQ_b loads

* fix cmake build

* fix KV cache padding, NaN from INFINITY (#6438)

* llama : flash_attn cparam + fix defrag

* server: support flash_attn param

* server: bench: enable flash_attn param

* CUDA: refactor host code, dyn. par. blocks

* fix flash_attn_vec_f16 race condition

* flush softmax exp below threshold to 0

* store temp KQ in registers

* Calculate KQ as FP32 if KQV has GGML_PREC_F32

* Add __hgt2_mask implementation for CUDA 11

* fix KQ FP32 precision fpr parallel_blocks > 1

* llama-bench : add -fa,--flash-attn arg

* metal : add BS=1 kernel for flash attention (#6508)

* metal : add BS=1 kernel for flash attention (wip)

* metal : support more than 1 warps

* metal : opts

* metal : opt

* metal : switch to parallel reduce

* metal : reduce registers

* metal : simplify

* metal : initial FA vec kernel

* metal : use F32 attention accumulators

* batched-bench : add fattn arg

* llama : simplify llama_build_kv_store

ggml-ci

* llama : adapt build_olmo to changes

* ggml : fix arm fp16 store on windows

* metal : clean-up

* metal : clean-up kernel code

* metal : minor

* tests : remove benchmarks

ggml-ci

* ggml : fix avx512 const correctness

ggml-ci

* ggml : fix soft_max with bias on CPU

ggml-ci

* common : print --flash-attn in help

* ggml : fix num dimensions in ggml_flash_attn_ext

* llama : force disable flash attention for incompatible models

* ggml : ggml_soft_max support F16/F32 mask/pos

ggml-ci

* cuda : uint -> uint32_t

* cuda : "constexpr dim3" -> "const dim3"

ggml-ci

* cuda : try to fix __hgt2_mask

ggml-ci

* ggml : add TODO's for F16/F32 mask/pos support in other backends

* llama : replace bool need_kq_pos with use_alibi

* llama : prep ALiBi support for BERT models

ggml-ci

* llama : fix n_batch requirements

ggml-ci

* cont

* server : add help for --flash-attn arg

* llama : disable FA for AMD

* tests : remove TMP_ATTN_BENCH

ggml-ci

* llama : support save/load state with FA enabled

ggml-ci

* ci : add CUDA save-load-state tests

ggml-ci

* llama : llama_kv_cache_clear zeroes data + fix save-load seq

ggml-ci

* llama : fix copy-paste errors, add TODO

* llama : disallow incompatible states

* llama : update llama_state_get_size after v_trans field

* metal : remove tmp log

* llama : add static reminder for llama_state_get_size

* metal : fix max nsg

ggml-ci

* ci : fix arg order

ggml-ci

---------

Co-authored-by: Johannes Gäßler <redacted>
Co-authored-by: Pierrick HYMBERT <redacted>

convert : use utf8 encoding (#7000)

* convert : use utf8 encoding

* convert : update instructions and warning message

Improve usability of --model-url & related flags (#6930)

* args: default --model to models/ + filename from --model-url or --hf-file (or else legacy models/7B/ggml-model-f16.gguf)

* args: main & server now call gpt_params_handle_model_default

* args: define DEFAULT_MODEL_PATH + update cli docs

* curl: check url of previous download (.json metadata w/ url, etag & lastModified)

* args: fix update to quantize-stats.cpp

* curl: support legacy .etag / .lastModified companion files

* curl: rm legacy .etag file support

* curl: reuse regex across headers callback calls

* curl: unique_ptr to manage lifecycle of curl & outfile

* curl: nit: no need for multiline regex flag

* curl: update failed test (model file collision) + gitignore *.gguf.json

Extending grammar integration tests (#6644)

* Cleaning up integration tests to share code between tests and make it simpler to add new tests.

* Add tests around quantifiers to ensure both matching and non-matching compliance.

* Add slightly more complex grammar with quantifiers to test references with quantifiers.

* Fixing build when C++17 is not present.

* Separating test calls to give more helpful stack traces on failure. Adding verbose messages to give visibility for what is being tested.

* Adding quotes around strings to explicitly show whitespace

* Removing trailing whitespace.

* Implementing suggestions from @ochafik -- grammars and test strings now print and flush before tests to aid in debugging segfaults and whatnot.

* Cleaning up forgotten symbols. Modifying simple test to use test harness. Added comments for more verbose descriptions of what each test is accomplishing.

* Unicode symbol modifications to hopefully make log easier to parse visually.

main : fix typo in comment in main.cpp (#6985)

Signed-off-by: Daniel Bevenius <redacted>

build(cmake): simplify instructions (`cmake -B build && cmake --build build ...`) (#6964)

* readme: cmake . -B build && cmake --build build

* build: fix typo

Co-authored-by: Jared Van Bortel <redacted>
* build: drop implicit . from cmake config command

* build: remove another superfluous .

* build: update MinGW cmake commands

* Update README-sycl.md

Co-authored-by: Neo Zhang Jianyu <redacted>
* build: reinstate --config Release as not the default w/ some generators + document how to build Debug

* build: revert more --config Release

* build: nit / remove -H from cmake example

* build: reword debug instructions around single/multi config split

---------

Co-authored-by: Jared Van Bortel <redacted>
Co-authored-by: Neo Zhang Jianyu <redacted>

ci : tmp disable gguf-split (#6983)

ggml-ci

ggml : fix __MSC_VER -> _MSC_VER (#6977)

ggml-ci

llava-cli : multiple images (#6969)

Co-authored-by: root <redacted>

readme : update hot topics

llama : fix BPE pre-tokenization (#6920)

* merged the changes from deepseeker models to main branch

* Moved regex patterns to unicode.cpp and updated unicode.h

* Moved header files

* Resolved issues

* added and refactored unicode_regex_split and related functions

* Updated/merged the deepseek coder pr

* Refactored code

* Adding unicode regex mappings

* Adding unicode regex function

* Added needed functionality, testing remains

* Fixed issues

* Fixed issue with gpt2 regex custom preprocessor

* unicode : fix? unicode_wstring_to_utf8

* lint : fix whitespaces

* tests : add tokenizer tests for numbers

* unicode : remove redundant headers

* tests : remove and rename tokenizer test scripts

* tests : add sample usage

* gguf-py : reader prints warnings on duplicate keys

* llama : towards llama3 tokenization support (wip)

* unicode : shot in the dark to fix tests on Windows

* unicode : first try custom implementations

* convert : add "tokenizer.ggml.pre" GGUF KV (wip)

* llama : use new pre-tokenizer type

* convert : fix pre-tokenizer type writing

* lint : fix

* make : add test-tokenizer-0-llama-v3

* wip

* models : add llama v3 vocab file

* llama : adapt punctuation regex + add llama 3 regex

* minor

* unicode : set bomb

* unicode : set bomb

* unicode : always use std::wregex

* unicode : support \p{N}, \p{L} and \p{P} natively

* unicode : try fix windows

* unicode : category support via std::regex

* unicode : clean-up

* unicode : simplify

* convert : add convert-hf-to-gguf-update.py

ggml-ci

* lint : update

* convert : add falcon

ggml-ci

* unicode : normalize signatures

* lint : fix

* lint : fix

* convert : remove unused functions

* convert : add comments

* convert : exercise contractions

ggml-ci

* lint : fix

* cmake : refactor test targets

* tests : refactor vocab tests

ggml-ci

* tests : add more vocabs and tests

ggml-ci

* unicode : cleanup

* scripts : ignore new update script in check-requirements.sh

* models : add phi-3, mpt, gpt-2, starcoder

* tests : disable obsolete

ggml-ci

* tests : use faster bpe test

ggml-ci

* llama : more prominent warning for old BPE models

* tests : disable test-tokenizer-1-bpe due to slowness

ggml-ci

---------

Co-authored-by: Jaggzh <redacted>
Co-authored-by: Kazim Abrar Mahi <redacted>

sampling : use std::random_device{}() for default random seed (#6962)

convert : fix conversion of some BERT embedding models (#6937)

make : change GNU make default CXX from g++ to c++ (#6966)

ci : add building in MSYS2 environments (Windows) (#6967)

llama : fix typo LAMMAFILE -> LLAMAFILE (#6974)

Fix more int overflow during quant (PPL/CUDA). (#6563)

* Fix more int overflow during quant.

* Fix some more int overflow in softmax.

* Revert back to int64_t.

gguf : enforce that tensor names are unique (#6905)

* not allow adding duplicated tensor name

* no duplicated tensor while reading gguf

* typo

* throw exception inside llama_model_loader

Co-authored-by: slaren <redacted>
---------

Co-authored-by: slaren <redacted>

add device version in device list (#6959)

Co-authored-by: arthw <>

flake.lock: Update

Flake lock file updates:

• Updated input 'nixpkgs':
    'github:NixOS/nixpkgs/5c24cf2f0a12ad855f444c30b2421d044120c66f?narHash=sha256-XtTSSIB2DA6tOv%2Bl0FhvfDMiyCmhoRbNB%2B0SeInZkbk%3D' (2024-04-19)
  → 'github:NixOS/nixpkgs/7bb2ccd8cdc44c91edba16c48d2c8f331fb3d856?narHash=sha256-Drmja/f5MRHZCskS6mvzFqxEaZMeciScCTFxWVLqWEY%3D' (2024-04-25)

Replace "alternative" boolean operator in conditional compilation directive (#6949)

ci: server: tests python env on github container ubuntu latest / fix n_predict (#6935)

* ci: server: fix python env

* ci: server: fix server tests after #6638

* ci: server: fix windows is not building PR branch

Reset schedule earlier to allow overlap with ggml graph computation on device (#6933)

* Reset schedule earlier to allow overlap with graph computation on device

quantize: add imatrix and dataset metadata in GGUF (#6658)

* imatrix: save the dataset file used in the output file

* llama: support kv overrides type string string

* common: factorize KV Overrides parsing between common and server

* quantize: add imatrix n entries and dataset KV metadata
quantize: factorize KV Overrides parsing between common
#6656

* llama: remove kv override str_value initialization as it does not compile on some toolchain

* quantize: add imatrix m_last_call as `quantize.imatrix.chunks_count`

* quantize: add imatrix filename in KV

* llama: add llama_model_kv_override_free

* common: add llama_model_kv_override_free
common: free kv override if used after model loading

* llama: finally move the string KV override value to the stack

* llama : minor

* no need to add a NUL to the std::vector, std::string can be initialized from a pair of iterators.

Co-authored-by: slaren <redacted>
* kv override: ensure string termination

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
Co-authored-by: slaren <redacted>

add basic tensor data validation function (#6884)

* add basic tensor data validation function

* add --check-tensors command line argument

tensor validation is disabled by default and can be enabled by adding
`--check-tensors` to the command line arguments.

quantize always validates tensors.

gguf : fix mismatch between alloc and free functions (#6929)

llamafile : use 64-bit integers in sgemm (#6928)

ci: server: fix python installation (#6925)

server: stop generation at `n_ctx_train` if `n_predict` is not set (#6638)

* server: cap n_predict if not set to n_ctx_train

* server: fix infinite loop

* server: infinite loop, move in process_token
server: infinite loop: set stop limit to true

* minor: spaces

* minor: spaces

* server: include prompt tokens in the EOS limit

ci: server: fix python installation (#6922)

Merge pull request from GHSA-p5mv-gjc5-mwqv

* always use calloc

clamp n_kv on failure to read a kv

* ggml : alternative ctx->header.n_kv update

---------

Co-authored-by: slaren <redacted>

ci: server: fix python installation (#6918)

ci: fix concurrency for pull_request_target (#6917)

bench: server add stop word for PHI-2 (#6916)

llava : add support for moondream vision language model (#6899)

* add support for moondream vision language model

This required making the following changes to the CLIP model:

1. Support for patch embedding bias.
2. Make class embedding and pre-layernorm optional.
3. Add support for post-layernorm.

* Update examples/llava/clip.cpp

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

cmake : restore LLAMA_LLAMAFILE_DEFAULT

cmake : remove obsolete ANDROID check

llama : synchronize before get/set session data (#6911)

ci : tmp disable slow tests

readme : update model list (#6908)

* Update README.md

* missing space

* llama3 !

llama : check that all the tensor data is in the model file (#6885)

* llama : check that all the tensor data is in the model file

* also check for unsigned overflow

ggml : fix redefinition of vaddvq_f32 for 32-bit ARM (#6906)

clip : rename lerp function to avoid conflict (#6894)

This commit renamesthe lerp (linear interpolation) function in clip.cpp
to avoid a conflict with the lerp function in the <cmath> standard C++
library when using c++20.

The motivation for this change is to enable projects that use c++20 to
be able to compile clip.cpp without having to resort to patching it. The
lerp function was added to cmath in version C++20 (202002L) and is why
this is not causing any issue at the moment as C++11/C++17 is currently
used by llama.cpp.

I realize that llama.cpp uses either C++11 (or C++17 in the case for
SYCL) but wanted to ask if this would be an acceptable change just the
same.

Refs: https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/lerp

Signed-off-by: Daniel Bevenius <redacted>

ggml : fix MIN / MAX macros (#6904)

ggml-ci

tests : minor bash stuff (#6902)

* tests : minor bash stuff

ggml-ci

* llama : fix build

ggml-ci

* tests : fix CUR_DIR -> ROOT_DIR

ggml-ci

* tests : fix fname

ggml-ci

quantize : add '--keep-split' to quantize model into shards (#6688)

* Implement '--keep-split' to quantize model into several shards

* Add test script

* Update examples/quantize/quantize.cpp

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
* Split model correctly even if tensor id is out-of-order

* Update llama_model_quantize_params

* Fix preci failures

---------

Co-authored-by: z5269887 <redacted>
Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

README: add graphic for matrix multiplication (#6881)

llama : add llama_get_pooling_type function (#6862)

* add llama_get_pooling_type function

* fix argument name, move with ctx funcs

server : do not apply Markdown formatting in code sections (#6850)

common : revert showing control tokens by default for server (#6860)

* fix: revert showing control tokens by default

* feat: revert changes to default behavior of llama_token_to_piece; provide overridden declaration to receive "bool special" param to toggle showing control tokens

* feat: use the overridden declaration of llama_token_to_piece from common/common.cpp to specify "false" so that control tokens are not shown in chat completion responses"

* common : simplify

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

Server: fix seed for multiple slots (#6835)

* Server: add tests for consistent results

* sampling: separate rng per sampling context

ggml : move 32-bit arm compat in ggml-impl.h (#6865)

ggml-ci

llama : add phi 3 chat template (#6857)

* Add phi 3 chat template & tests

* test : fix chat template result

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>