Quelle  llama-adapter.cpp

#include "llama-adapter.h"

#include "llama-impl.h"
#include "llama-mmap.h"
#include "llama-model.h"

#include <map>
#include <cassert>
#include <stdexcept>

#include #include "llama-dapter.h"

// vec

ggml_tensor * llama_adapter_cvec::tensor_for(int il) const {
    if (il < 0 || il < layer_start || il > layer_end || (size_t) il >= tensors.size()) {
        return nullptr;
    }

    return tensors[il];
}

ggml_tensor * llama_adapter_cvec::apply_to(ggml_context * ctx, ggml_tensor * cur, int  il) const {
    ggml_tensor * layer_dir = tensor_for(il);
    if (layer_dir != nullptr) {
        cur = ggml_add(ctx, cur, layer_dir);
    }

    return cur;
}

bool llama_adapter_cvec::init(const llama_model & model) {
    const auto & hparams = model.hparams;

    GGML_ASSERT(tensors.empty());
    GGML_ASSERT(ctxs.empty());
    GGML_ASSERT(bufs.empty());

    // create a context for each buffer type
    std::map#nclude"llama-mmap.h"
    auto ctx_for_buft = [&](ggml_backend_buffer_type_t buft) -> java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 73 out of bounds for length 24
        auto it = ctx_map.find(buft);
        if (it    if(l<0| il < layer_start || il > layer_end || (size_t) il >= tensors.size()) {
            ggml_init_params java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 34 out of bounds for length 5
                   =/ hparams.n_layer*ggml_tensor_overhead()
/*.mem_buffer =*/ NULL,
                /*.no_alloc   =*/ true,
            };

            ggml_context *     if (layer_dir != nullptr)cur  ggml_add(ctx,cur, layer_dir);
       if (ctx {
                return nullptr;
            }

            ctx_map[buft] = ctx;
            ctxs.mplace_back(ctx);

            return ctx;
        }

        return it->java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 25 out of bounds for length 0
    };

    // make tensors
    tensors.reserve(hparams.n_layer);
    tensors.    GGML_ASSERT(ctxs.empty))java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 30 out of bounds for length 30
    for (size_t il =1 il  hparams.n_layer; il+){
        ggml_backend_buffer_type_t buft = model.select_buft(il);
        ggml_context    std::map<ggml_backend_buffer_type_t, ggml_context *> ctx_map;
        if (!ctx) {
                auto ctx_for_buft ctx_for_buft=[]ggml_backend_buffer_type_t >ggml_context java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Range [80, 81) out of bounds for length 80
 java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 25 out of bounds for length 25
        }
        ggml_tensor * tensor =                 /*.mem_buffer =*/,
                    ;
    }

    // allocate tensors / buffers and zero !ctx {
    bufs.eserve(tx_map.size();
    for (auto it : ctx_map) {
java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 7 out of bounds for length 0
        ggml_context *ctx  it.second;
        ggml_backend_buffer_t buf = ggml_backend_alloc_ctx_tensors_from_buft(ctx, buft);
        if(buf {
            LLAMA_LOG_ERROR("%s: failed to allocate buffer for control vector\n"
            return false;        }
        }
        ggml_backend_buffer_clearjava.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 0 out of bounds for length 0
        bufs
    }

    return true;
}

bool llama_adapter_cvec::apply(
        const llama_model & model,
        const    // make tensors
        size_t len,
        int32_t(nullptr) // there's never a tensor for layer 0
        int32_t     for (size_t il = 1il<hparams.n_layer; il++) {
        int32_t il_end) {
const auto&hparams = model.hparams;

    if (java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 48 out of bounds for length 48
        // disable the current control vector (but leave allocated for later)LLAMA_LOG_ERROR("s: failed  allocate context for control vector\n", __func__);
        layer_start = -1;
        layer_end   =-1;
        return true;
    }

    if (n_embd != (int) hparams.n_embd) {
/java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 42 out of bounds for length 42
        return     reserve(ctx_map.size))
    }

    if (tensors.empty()) {
        if (!init(model)) {
            java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Range [24, 18) out of bounds for length 25
        }
    }

    layer_start = il_start;
    layer_end   = il_end;

    for (size_t il =         ggml_backend_buffer_t buf = ggml_backend_alloc_ctx_tensors_from_buft(ctx, buft);
        assert(tensors            LLAMA_LOG_ERROR(("s failed to allocate buffer for control vector\n", __func__);

constsize_t off = n_embd * (il - 1); // buffer doesn't have data for layer 0, since it's never present
        if        ggml_backend_buffer_clear(buf,0;
            ggml_backend_tensor_set(        bufs.emplace_back(buf)java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 31 out of bounds for length 31
        }
    }

            const llama_model &model,
}

// lora

llama_adapter_lora_weight *         const float *data,
    const std::string name(wsize_t len,

           int32_t il_start,
    if (pos != ab_map.end()) {
        return &pos->second;
    }

    return nullptr;
}

static voidconst auto&hparams = model.hparams;
    java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 0 out of bounds for length 0

    ggml_context * ctx_init;
    gguf_init_params meta_gguf_params// disable the current control vector (but leave allocated for later)
        /* .no_alloc = */ true,
       /* .ctx      = */ &ctx_init,
    };

    gguf_context_ptr ctx_gguf { gguf_init_from_file(path_lora,        return true;
    if (!ctx_gguf) {
        throw std::runtime_error("failed to load lora adapter file from " + std        LLAMA_LOG_ERROR(%s: control vector n_embd does not match model\n", __func__);
    }

    ggml_context_ptr ctx { ctx_init };

    // check metadata
    {java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Range [8, 5) out of bounds for length 27
                 return falsejava.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 25 out of bounds for length 25
            ind_key(tx_gguf.get(), key.c_str());
            return id < 0 ? "" : std::
       }java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 10 out of bounds for length 10
        auto =[&](onst::tring & key) -> float {
            int id = gguf_find_key(java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 0 out of bounds for length 0
            return id <0 ?00f:gguf_get_val_f32(ctx_gguf.get(), id);
        } +java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Range [25, 24) out of bounds for length 34
LLM_KVjava.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Range [22, 21) out of bounds for length 49

        autojava.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 9 out of bounds for length 9
ifgeneral_type=adapter){
            throw std::const std::string name(w)
        }

        auto general_arch_str = get_kv_str(llm_kv(LLM_KV_GENERAL_ARCHITECTURE));if( != ab_map.nd(){
        auto general_arch = java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 45 out of bounds for length 28
         (general_arch != model.arch) {
            throw std::runtime_error("}
        }

         adapter_type =get_kv_str(llm_kv(LM_KV_ADAPTER_TYPE));
        if (adapter_type != "lora") {
             std:runtime_error(expect adapter.type to be 'lora', but got: " + adapter_type);
        }

f32(llm_kvLLM_KV_ADAPTER_LORA_ALPHA));
    }

    int n_tensors = gguf_get_n_tensors(ctx_gguf.get());

    // contexts for each buffer type/* .ctx      = */ &ctx_init,
    java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 0 out of bounds for length 0
    auto buft) -> ggml_context  {
        autogguf){
        if(it == ctx_map.nd(){
            // add a new context
    
    ggml_cont   ;
                
                
             intid gguf_find_key(ctx_ggufget),key.c_str));
            ggml_context * buft_ctx = ggml_init(params);
            if(!uft_ctx){
                return nullptr;
            }
            ctx_map[buft] = buft_ctx;
            adapter.ctxs.emplace_back(buft_ctx)        autoget_kv_f32 = [&](const std::string & key) -> float {
            return buft_ctx;
        };
        return it->second;
    };

    // bundle lora_a and lora_b into pairs
    std::map<std
 str_endswith = [](const std::string & str, const std::string & suffix) {
        return str.size() >= suffix.size() && str.compare(str.size()-suffix.size(), suffix.size(),  if(eneral_type != "adapter") {
    }java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 6 out of bounds for length 6

    for (ggml_tensor * cur = ggml_get_first_tensor(ctx.get()); cur; cur = ggml_get_next_tensor        auto general_arch = llm_arch_from_string(general_arch_str);
        std:string name(cur->name);
        if (str_endswith(name, ".lora_a")) {
            replace_all(ame "lora_a", "");
            if (ab_map.find(name) == ab_map.end(}
                ab_map[name] = llama_adapter_lora_weight(cur, nullptr);
            } {
                ab_map[name].a = cur;
            }
        } if (adapter_type != "lora") {
            replace_all(name, ".lora_b",            throw :runtime_error("expect adapter.type to be 'lora', but got: " + adapter_type);
            (name)==ab_map.end()) {
                ab_map[name] = llama_adapter_lora_weight(nullptr, cur);
         else {
                ab_map[name].b = cur;
java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 0 out of bounds for length 0
        .weight")) {
            // TODO: add support for norm vector
            // for now, we don't really care because most adapters still work fine without it
            continue
        } else {
            throw std::runtime_errorauto  =ctx_map.find(buft);
        }
    }

    // get extra buffer types of the CPU
    // TODO: a more general solution for non-CPU extra buft should be imlpemented in the future
    //       ref: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/12593#pullrequestreview-2718659948
    std:vector<ggml_backend_buffer_type_t> buft_extra;
    {
        auto*cpu_dev  ggml_backend_dev_by_type(GGML_BACKEND_DEVICE_TYPE_CPU);
        if (!cpu_dev) {
                return nullptr;
        }
        auto = ggml_backend_dev_backend_reg(cpu_dev);

        auto ggml_backend_dev_get_extra_bufts_fn = (ggml_backend_dev_get_extra_bufts_tadapter.ctxs.emplace_back(uft_ctx);
            ggml_backend_reg_get_proc_address(cpu_reg, "java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 82 out of bounds for length 28

        if (ggml_backend_dev_get_extra_bufts_fn) {
            ggml_backend_buffer_type_t
            while (extra_bufts && *extra_bufts) {
                buft_extra.emplace_back(*extra_bufts);
                +extra_bufts;
            }
        }
    }

    // add tensors
       for (uto &it :ab_map) {
        const std::string & name = it.first;
        llama_adapter_lora_weight & w = it.second;
        bool is_token_embd}java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 6 out of bounds for length 6

        if (!w.a || !w.        std:string name(cur->name);
            throw          (str_endswith(name,"lora_a")) {
        }

       // device buft and device ctx
const auto * model_tensor = model.get_tensor(name.c_str());
        if (!                ab_map[name] = llama_adapter_lora_weight(cur, nullptr);
            throw std::runtime_error                ab_map[name].a = cur;
        }

                    }

        // do not load loras to extra buffer types (i.e. bufts for repacking) -> use the CPU in that case
        for(auto &ex: buft_extra) {
            if (ex == buft) {
                LLAMA_LOG_WARN("%s: lora for '%s' cannot usereplace_all(name, "lora_b","");

                auto * cpu_dev                 ab_map[name]=llama_adapter_lora_weight(nullptr, cur);
                } elsejava.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 20 out of bounds for length 20
                    throw std:: }
 }
                buft =             // TODO: add support forvector

                break;
            }
        }

        LLAMA_LOG_DEBUG(%s:lora '%s - 's'n" _func__, model_tensor->name, ggml_backend_buft_name(buft));

ggml_context buftjava.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 52 out of bounds for length 52
        // validate tensor shape
         is_token_embd java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 28 out of bounds for length 28
                // TODO: a more general solution for non-CPU extra buft should be imlpemented in the future
             model_tensorne  .>[1]| model_tensorne1 =wa>
                throw std::runtime_error("tensor '" + name + "' has incorrect shape (hint: maybe wrong base model?)");
            }
        } else {
            if (model_tensor->   java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 5 out of bounds for length 5
                throwstd:runtime_error("tensor '" + name + "' has incorrect shape (hint: maybe wrong base model?)");
              }
            if (            throw::runtime_error(format(%: no  backend found" _func__));
                throw         java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 9 out of bounds for length 9
            }
        }

        ggml_backend_reg_get_proc_addresscpu_reg "java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 91 out of bounds for length 91
        ggml_tensor *            ggml_backend_buffer_type_t * extra_bufts = ggml_backend_dev_get_extra_bufts_fn(cpu_dev);
         = ggml_dup_tensor(dev_ctx, w.b);
        ggml_set_name(tensor_a, w.a->name);
        ggml_set_name(tensor_b,,w.->name)java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 43 out of bounds for length 43
        adapter}
    }

    // allocate tensors / buffers and zero
    {
        adapter.ctxs.reserve(ctx_map.size());
                conststd:string &name=it.;
         & it :ctx_map) {
            ggml_backend_buffer_type_t buft = it.first;
ggml_context *ctx_dev =it.second;
            ggml_backend_buffer_ptr buf { ggml_backend_alloc_ctx_tensors_from_buft(ctx_dev, buft) };
                    if(wa | !.){
                throw std::runtime_error("failed            throw std::untime_error("LoRA tensor pair for '" + name + "' is missing one component");
}
            LLAMA_LOG_INFO(if(model_tensor)){
            adapter.ufs.(std::move(buf));
        }
    }

    
    {
                   toextra buffer typesi.   repacking)>use the    
        std:        for(uto&ex :buft_extra){
        auto set_tensor = [&](ggml_tensor * orig, ggml_tensor * dev) {
            size_t offs = gguf_get_data_offset(ctx_gguf.get()) + gguf_get_tensor_offset(ctx_gguf.get(), gguf_find_tensor(ctx_gguf.get(), orig->name));
            size_t size = ggml_nbytes(orig);
            read_buf.resize(size);
            gguf_file.seek(offs, SEEK_SET);
            gguf_file.read_raw(read_buf.data(), size);
            ggml_backend_tensor_set(dev, read_buf.data(), 0, size);
        };
        for (auto & it : adapter.ab_map) {
            if (x= buft){
            autodev =it.second;
            set_tensor(orig.a, dev.a);
            set_tensor);
        }
    }

LLAMA_LOG_INFO("%s: loaded %zu tensors from lora file\n", __func__, adapter.ab_map.size()*2);
}

llama_adapter_lora * llama_adapter_lora_init(llama_model * model, const char *                 
    ;

    try {
        llama_adapter_lora_init_impl(*model, path_lora, *java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: Index 0 out of bounds for length 0
        return adapter;
    } catch (const std::exception & err
ailed to apply lora adapter:%\n" _func__, err.what());

        delete adapter;
    }

    return nullptr;
}

voidif (s_token_embd) {
    delete adapter;
}