fix n_tasks (#2342)

ggml-ci

ggml: move op parameters from tensors to ggml_tensor::op_params (#2333)

* ggml: move op parameters from tensors to ggml_tensor::op_params

* alibi: use memcpy for float params

* remove `src[1] = NULL` in ops

llama : grouped-query attention + LLaMAv2 70B support (#2276)

* CUDA: GQA implementation

* llama : support for GQA and LLaMAv2 70B

ggml-ci

* py : fix hparams parsing (if-else blocks)

ggml-ci

* py : oh boy ..

ggml-ci

* help : fix gqa value for 70B

ggml-ci

---------

Co-authored-by: JohannesGaessler <redacted>

llama : print help to stdout (#2338)

flake : support `nix build '.#opencl'` (#2337)

llama : print max tensor size to stderr (#2336)

make : fix CLBLAST compile support in FreeBSD (#2331)

* Fix Makefile for CLBLAST compile support and instructions for compile llama.cpp FreeBSD

* More general use-case for CLBLAST support (Linux and FreeBSD)

examples : simplify vim plugin (#2327)

Uses builtin json_encode and json_decode functions to simplify escaping
Removes the need for temp files

metal : support bcast add & dup & cont op (#2323)

Speed up Q4_K (#2322)

Co-authored-by: Iwan Kawrakow <redacted>

CUDA: Fixed 7b q3_K_S with mul_mat_vec_q (#2313)

llama : optimize memory buffers (#2325)

Perplexity: Compute scores correlated to HellaSwag (#2312)

* Add parameter --perplexity-lines to perplexity.cpp

examples : basic VIM plugin

VIM plugin for server exe

ci : fix args

ci : add 7B CUDA tests (#2319)

* ci : add 7B CUDA tests

ggml-ci

* ci : add Q2_K to the tests

* ci : bump CUDA ppl chunks

ggml-ci

* ci : increase CUDA TG len + add --ignore-eos

* ci : reduce CUDA ppl cunks down to 4 to save time

examples : add easy python script to create quantized (k-bit support) GGML models from local HF Transformer models (#2311)

* Resync my fork with new llama.cpp commits

* examples : rename to use dash instead of underscore

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

Custom RoPE + bettter memory management for CUDA (#2295)

* Custom RoPE + bettter memory management for CUDA

* Adjusted look ahead in ggml_cuda_pool_malloc to 5%

This is sufficient it seems.
We end up using about 200 MB less VRAM that way when running
the 13B model with context 8192.

---------

Co-authored-by: Iwan Kawrakow <redacted>

Faster Q3_K implementation on Metal (#2307)

* Faster Q3_K on Metal

* Additional Q3_K speedup on Metal

* Q3_K for QK_K = 64

* Better Q3_K for QK_K = 64

21.6 ms/t -> 21.1 ms/t

---------

Co-authored-by: Iwan Kawrakow <redacted>

ggml : fix the rope fix (513f8619535a64fa9ace808cdcbcf66211535f5c)

examples :  fix typo in minigpt4.py (#2298)

promt -> prompt

ggml : fix rope args order + assert (#2054)

gitignore : fix final newline

llama : remove cfg smooth factor as it is only a reparameterization of the guidance scale (#2280)

gitignore : changes for Poetry users + chat examples (#2284)

A fix in Makefile for FreeBSD users. In the platfrom x86_64 is amd64. This fix resolve compilation using CFLAGS and CXXFLAGS with -march=native and -mtune=native
Add two examples for interactive mode using Llama2 models (thx TheBloke for models)

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

make : fix indentation

ci : fix MNT realpath usage (#2250)

make : support customized LLAMA_CUDA_NVCC and LLAMA_CUDA_CCBIN (#2275)

Under certain environment, nvcc and gcc is installed under customized path but not standard path

Co-authored-by: Yan Lin <redacted>

flake : remove intel mkl from flake.nix due to missing files (#2277)

NixOS's mkl misses some libraries like mkl-sdl.pc. See #2261
Currently NixOS doesn't have intel C compiler (icx, icpx). See https://discourse.nixos.org/t/packaging-intel-math-kernel-libraries-mkl/975
So remove it from flake.nix

Some minor changes:

- Change pkgs.python310 to pkgs.python3 to keep latest
- Add pkgconfig to devShells.default
- Remove installPhase because we have `cmake --install` from #2256

llama : make tensor_split ptr instead of array (#2272)

make : add new target for test binaries (#2244)

Programs in the tests directory are now build with target tests
and placed in the same location.

* clean target was expanded to remove new binaries

* test target binaries are listed in a variable

* Locations of binaries were added to the .gitignore

Signed-off-by: Jiri Podivin <redacted>
Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

MIKU MAYHEM: Upgrading the Default Model for Maximum Fun 🎉 (#2287)

* Miku.sh: Set default model to llama-2-7b-chat

* Miku.sh: Set ctx_size to 4096

* Miku.sh: Add in-prefix/in-suffix opts

* Miku.sh: Switch sampler to mirostat_v2 and tiny prompt improvements

Faster Q2_K on Metal (#2297)

* Faster Q2_K on Metal

* Deleting unnoticed and dangereous trailing white space

* Fixed bug in new metal Q2_K implementation

---------

Co-authored-by: Iwan Kawrakow <redacted>

make : fix embdinput library and server examples building on MSYS2 (#2235)

* make : fix embdinput library and server examples building on MSYS2

* cmake : fix server example building on MSYS2

Faster Q5_K and Q6_K on Metal (#2294)

* Faster Q6_K on Metal

* Faster Q5_K on Metal

* Another Q5_K speedup

---------

Co-authored-by: Iwan Kawrakow <redacted>

Faster Q4_K on Metal (#2290)

Co-authored-by: Iwan Kawrakow <redacted>

llama : fix regression from #2000 - could not load no-mmap models

metal: minor q4 optimization and reduce code size (#2248)

* metal: use uint16_t instead of uint8_t.

Apple GPU doesn't like uint8_t. For every operation on uint8_t
the gpu need to copy the uint8_t to an empty 16 bit register, then
it can issue other instructions.

For the matrix-vector multiplication kernel only, we observed a
340~350 GB/s memory read speed on M1 Max after this commit, which is
very close to the reported hardware limit.

* metal: update rms_norm kernel

This commit double the speed of rms_norm operations by using 512 threads
per threadgroup, combining with SIMD primitives to minimize the need for
thread group barriers.

* metal: use template to reduce size

Revert modifications on block_q4_0 and block_q4_1.

llama : extend API to get max devices at runtime (#2253)

flake : update flake.nix (#2270)

When `isx86_32 || isx86_64`, it will use mkl, else openblas

According to
https://discourse.nixos.org/t/rpath-of-binary-contains-a-forbidden-reference-to-build/12200/3,
add -DCMAKE_SKIP_BUILD_RPATH=ON

Fix #2261, Nix doesn't provide mkl-sdl.pc.
When we build with -DBUILD_SHARED_LIBS=ON, -DLLAMA_BLAS_VENDOR=Intel10_lp64
replace mkl-sdl.pc by mkl-dynamic-lp64-iomp.pc

cmake : install targets (#2256)

fix #2252

ci : integrate with ggml-org/ci (#2250)

* ci : run ctest

ggml-ci

* ci : add open llama 3B-v2 tests

ggml-ci

* ci : disable wget progress output

ggml-ci

* ci : add open llama 3B-v2 tg tests for q4 and q5 quantizations

ggml-ci

* tests : try to fix tail free sampling test

ggml-ci

* ci : add K-quants

ggml-ci

* ci : add short perplexity tests

ggml-ci

* ci : add README.md

* ppl : add --chunks argument to limit max number of chunks

ggml-ci

* ci : update README

llama : shorten quantization descriptions

Support dup & cont ops on CUDA (#2242)

llama : fix t_start_sample_us initialization warning (#2238)

ggml : fixed runtime bugs and compile errors related to GGML_PERF and GGML_DEBUG (#2219)

* fixed runtime bugs and compile errors related to GGML_PERF and GGML_DEBUG

* remove ifdef GGML_PERF; update fmt

py : turn verify-checksum-models.py into executable (#2245)

README.md was adjusted to reflect the change.

Signed-off-by: Jiri Podivin <redacted>

llama : add custom RoPE (#2054)

* Implement customizable RoPE

The original RoPE has pre-defined parameters

theta_i = 10000^(−2(i−1)/d), for i in [1, 2, ..., d/2]

Our customizable RoPE, ggml_rope_custom_inplace, uses

theta_i = scale * base^(−2(i−1)/d), for i in [1, 2, ..., d/2]

with the default matches the original

scale = 1.0
base = 10000

The new command line arguments
--rope-freq-base
--rope-freq-scale
set the two new RoPE parameter.

Recent researches show changing these two parameters extends the context limit with minimal loss.

1. Extending Context to 8K
   kaiokendev
   https://kaiokendev.github.io/til#extending-context-to-8k

2. Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation
   Shouyuan Chen, Sherman Wong, Liangjian Chen, Yuandong Tian
   https://arxiv.org/abs/2306.15595

3. NTK-Aware Scaled RoPE allows LLaMA models to have extended (8k+) context size without any fine-tuning and minimal perplexity degradation.
   https://www.reddit.com/user/bloc97
   https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14lz7j5/ntkaware_scaled_rope_allows_llama_models_to_have/

For the bold, try adding the following command line parameters to your favorite model:
-c 16384 --rope-freq-base 80000 --rope-freq-scale 0.5

* ggml-metal: fix custom rope

* common: fix argument names in help

* llama: increase MEM_REQ_EVAL for MODEL_3B

It avoids crashing for quantized weights on CPU.
Better ways to calculate the required buffer size would be better.

* llama: make MEM_REQ_EVAL depend on n_ctx

* server: use proper Content-Type in curl examples

Without the header Content-Type: application/json, curl will POST with
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

Though our simple server doesn't care, the httplib.h used has a limit
with CPPHTTPLIB_FORM_URL_ENCODED_PAYLOAD_MAX_LENGTH 8192

With Content-Type: application/json, we can send large json data.

* style : minor fixes, mostly indentations

* ggml : fix asserts

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

flake : add runHook preInstall/postInstall to installPhase so hooks function (#2224)

make : use pkg-config for OpenBLAS (#2222)

cuda : allocate all temporary ggml_tensor_extra_gpu from a fixed-size buffer (#2220)

ggml : fix static_assert with older compilers #2024 (#2218)

llama : add functions that work directly on model (#2197)

* Remove vocab reference from context

* Add functions that works directly with model

build.zig : install config header (#2216)

examples : fixed path typos in embd-input (#2214)

cuda : support broadcast add & mul (#2192)

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

CUDA: mul_mat_vec_q kernels for k-quants (#2203)

make : fix combination of LLAMA_METAL and LLAMA_MPI (#2208)

Fixes https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/2166 by moving commands after the CFLAGS are changed.

ggml : sync (ggml_conv_2d, fix mul_mat bug, CUDA GLM rope)

Metal: faster Q4_0 and Q4_1 matrix x vector kernels (#2212)

* 3-5% faster Q4_0 on Metal

* 7-25% faster Q4_1 on Metal

* Oops, forgot to delete the original Q4_1 kernel

---------

Co-authored-by: Iwan Kawrakow <redacted>

Revert "Support using mmap when applying LoRA (#2095)" (#2206)

Has perf regression when mlock is used.

This reverts commit 2347463201a9f4159ae95b737e1544dd300569c8.

Fix compile error on Windows CUDA (#2207)

devops : add missing quotes to bash script (#2193)

This prevents accidentally expanding arguments that contain spaces.

metal : new q4_0 matrix-vector kernel (#2188)

Prefetch data to improve GPU utilization. ~48% faster for 33B model.

ggml : broadcast mul_mat + conv batch support (#2199)

* ggml : broadcast mul_mat + conv batch support

* ggml : apply mul_mat broadcast fix by @jploski

ggml : add ggml_pool_1d and ggml_pool_2d

cuda : add gelu support

FP16 is supported in CM=6.0 (#2177)

* FP16 is supported in CM=6.0

* Building PTX code for both of 60 and 61

Co-authored-by: Johannes Gäßler <redacted>

Fixed __dp4a compute capability: 6.0 -> 6.1 (#2189)

ggml : revert CUDA broadcast changes from #2183 (#2191)

ggml : sync (abort callback, mul / add broadcast, fix alibi) (#2183)

ggml : remove src0 and src1 from ggml_tensor and rename opt to src (#2178)

* Add ggml changes

* Update train-text-from-scratch for change

* mpi : adapt to new ggml_tensor->src

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

llama : add classifier-free guidance (#2135)

* Initial implementation

* Remove debug print

* Restore signature of llama_init_from_gpt_params

* Free guidance context

* Make freeing of guidance_ctx conditional

* Make Classifier-Free Guidance a sampling function

* Correct typo. CFG already means context-free grammar.

* Record sampling time in llama_sample_classifier_free_guidance

* Shift all values by the max value before applying logsoftmax

* Fix styling based on review

docker : add '--server' option (#2174)

readme : fix zig build instructions (#2171)

Support using mmap when applying LoRA (#2095)

* Support using mmap when applying LoRA

* Fix Linux

* Update comment to reflect the support lora with mmap

Possible solution to allow K-quants on models with n_vocab!=32000 (#2148)

* This allows LLAMA models that were previously incompatible with K quants to function mostly as normal. This happens when a model has a vocab != 32000, e.g 32001 which means it's not divisible by 256 or 64. Since the problematic dimensions only apply for `tok_embeddings.weight` and `output.weight` (dimentions 4096 x n_vocab), we can simply quantize these layers to Q8_0 whereas the majority of the hidden layers are still K-quanted since they have compatible dimensions.

* Fix indentation

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
* As an alternative, to avoid failing on Metal due to lack of Q8_0 support, instead quantize tok_embeddings.weight to Q4_0 and retain output.weight as F16. This results in a net gain of about 55mb for a 7B model compared to previous approach, but should minimize adverse impact to model quality.

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

mpi : add support for distributed inference via MPI (#2099)

* MPI support, first cut

* fix warnings, update README

* fixes

* wrap includes

* PR comments

* Update CMakeLists.txt

* Add GH workflow, fix test

* Add info to README

* mpi : trying to move more MPI stuff into ggml-mpi (WIP) (#2099)

* mpi : add names for layer inputs + prep ggml_mpi_graph_compute()

* mpi : move all MPI logic into ggml-mpi

Not tested yet

* mpi : various fixes - communication now works but results are wrong

* mpi : fix output tensor after MPI compute (still not working)

* mpi : fix inference

* mpi : minor

* Add OpenMPI to GH action

* [mpi] continue-on-error: true

* mpi : fix after master merge

* [mpi] Link MPI C++ libraries to fix OpenMPI

* tests : fix new llama_backend API

* [mpi] use MPI_INT32_T

* mpi : factor out recv / send in functions and reuse

* mpi : extend API to allow usage with outer backends (e.g. Metal)

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

llama : remove "first token must be BOS" restriction (#2153)

main : escape prompt prefix/suffix (#2151)

readme : update Termux instructions (#2147)

The file pathing is significant when running models inside of Termux on Android devices. llama.cpp performance is improved with loading a .bin from the $HOME directory.

ggml : fix buidling with Intel MKL but ask for "cblas.h" issue (#2104) (#2115)

* Fix buidling with Intel MKL but ask for "cblas.h" issue

* Use angle brackets to indicate the system library

readme : add more docs indexes (#2127)

* Update README.md to add more docs indexes

* Update README.md to add more docs indexes

Fixed OpenLLaMA 3b CUDA mul_mat_vec_q (#2144)

CUDA: add __restrict__ to mul mat vec kernels (#2140)

docker : add support for CUDA in docker (#1461)

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

ci : switch threads to 1 (#2138)

ggml : change ggml_graph_compute() API to not require context (#1999)

* ggml_graph_compute: deprecate using ggml_context, try resolve issue #287

* rewrite: no longer consider backward compitability; plan and make_plan

* minor: rename ctx as plan; const

* remove ggml_graph_compute from tests/test-grad0.c, but current change breaks backward

* add static ggml_graph_compute_sugar()

* minor: update comments

* reusable buffers

* ggml : more consistent naming + metal fixes

* ggml : fix docs

* tests : disable grad / opt + minor naming changes

* ggml : add ggml_graph_compute_with_ctx()

- backwards compatible API
- deduplicates a lot of copy-paste

* ci : enable test-grad0

* examples : factor out plan allocation into a helper function

* llama : factor out plan stuff into a helper function

* ci : fix env

* llama : fix duplicate symbols + refactor example benchmark

* ggml : remove obsolete assert + refactor n_tasks section

* ggml : fix indentation in switch

* llama : avoid unnecessary bool

* ggml : remove comments from source file and match order in header

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

ggml : remove sched_yield() call in ggml_graph_compute_thread() (#2134)

convert.py: add mapping for safetensors bf16 (#1598)

Fixes #1473

Fix opencl by wrap #if-else-endif with \n (#2086)

ggml : fix restrict usage

convert : update for baichuan (#2081)

1. guess n_layers;
2. relax warnings on context size;
3. add a note that its derivations are also supported.

Co-authored-by: Judd <redacted>

alpaca.sh : update model file name (#2074)

The original file name, `ggml-alpaca-7b-q4.bin`, implied the first-generation GGML. After the breaking changes (mentioned in https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/382), `llama.cpp` requires GGML V3 now. Those model files are named `*ggmlv3*.bin`. We should change the example to an actually working model file, so that this thing is more likely to run out-of-the-box for more people, and less people would waste time downloading the old Alpaca model.

Expose generation timings from server & update completions.js (#2116)

* use javascript generators as much cleaner API

Also add ways to access completion as promise and EventSource

* export llama_timings as struct and expose them in server

* update readme, update baked includes

* llama : uniform variable names + struct init

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

Update Server Instructions (#2113)

* Update server instructions for web front end
* Update server README
* Remove duplicate OAI instructions
* Fix duplicate text

---------

Co-authored-by: Jesse Johnson <redacted>

ggml : fix bug introduced in #1237

tests : fix test-grad0

ggml : generalize `quantize_fns` for simpler FP16 handling (#1237)

* Generalize quantize_fns for simpler FP16 handling

* Remove call to ggml_cuda_mul_mat_get_wsize

* ci : disable FMA for mac os actions

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

Update server instructions for web front end (#2103)

Co-authored-by: Jesse Johnson <redacted>