libllama C API

Overview

The libllama C API provides a complete interface for loading and running large language models in C/C++ applications. The API is designed around four core concepts:

Model: Loaded from GGUF files, contains model weights and architecture
Context: Runtime state for inference, manages KV cache and computation
Batch: Input data structure for encoding/decoding tokens
Sampler: Token selection strategies for text generation

Initialization

Before using the library, initialize the backend:

void llama_backend_init(void);
void llama_backend_free(void);

Call llama_backend_init() once at program startup. For cleanup, call llama_backend_free() at program exit.

NUMA Support (Optional)

void llama_numa_init(enum ggml_numa_strategy numa);

Optionally configure NUMA (Non-Uniform Memory Access) optimizations for multi-socket systems.

Basic Usage Pattern

The typical workflow for using libllama follows this pattern:

// 1. Initialize backend
llama_backend_init();

// 2. Load model
llama_model_params model_params = llama_model_default_params();
model_params.n_gpu_layers = 32;
llama_model * model = llama_model_load_from_file("model.gguf", model_params);

// 3. Create context
llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();
ctx_params.n_ctx = 2048;
llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);

// 4. Initialize sampler
llama_sampler * sampler = llama_sampler_chain_init(
    llama_sampler_chain_default_params()
);
llama_sampler_chain_add(sampler, llama_sampler_init_greedy());

// 5. Tokenize input
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
std::vector<llama_token> tokens(256);
int n_tokens = llama_tokenize(
    vocab, 
    "Hello, world!", 13,
    tokens.data(), tokens.size(),
    true,  // add_special
    false  // parse_special
);

// 6. Create batch and decode
llama_batch batch = llama_batch_get_one(tokens.data(), n_tokens);
llama_decode(ctx, batch);

// 7. Sample next token
llama_token new_token = llama_sampler_sample(sampler, ctx, -1);

// 8. Cleanup
llama_sampler_free(sampler);
llama_free(ctx);
llama_model_free(model);
llama_backend_free();

Simple Example

Here’s a complete minimal example based on examples/simple/simple.cpp:

#include "llama.h"
#include <cstdio>
#include <string>
#include <vector>

int main(int argc, char ** argv) {
    // Initialize backend
    ggml_backend_load_all();
    
    // Load model
    llama_model_params model_params = llama_model_default_params();
    model_params.n_gpu_layers = 99;
    
    llama_model * model = llama_model_load_from_file("model.gguf", model_params);
    if (model == NULL) {
        fprintf(stderr, "error: unable to load model\n");
        return 1;
    }
    
    // Get vocabulary for tokenization
    const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
    
    // Tokenize prompt
    std::string prompt = "Hello my name is";
    const int n_prompt = -llama_tokenize(vocab, prompt.c_str(), prompt.size(), 
                                          NULL, 0, true, true);
    
    std::vector<llama_token> prompt_tokens(n_prompt);
    llama_tokenize(vocab, prompt.c_str(), prompt.size(), 
                   prompt_tokens.data(), prompt_tokens.size(), true, true);
    
    // Create context
    llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();
    ctx_params.n_ctx = n_prompt + 32;  // prompt + n_predict
    ctx_params.n_batch = n_prompt;
    ctx_params.no_perf = false;
    
    llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);
    if (ctx == NULL) {
        fprintf(stderr, "error: failed to create context\n");
        return 1;
    }
    
    // Initialize sampler
    auto sparams = llama_sampler_chain_default_params();
    sparams.no_perf = false;
    llama_sampler * smpl = llama_sampler_chain_init(sparams);
    llama_sampler_chain_add(smpl, llama_sampler_init_greedy());
    
    // Prepare batch
    llama_batch batch = llama_batch_get_one(prompt_tokens.data(), 
                                            prompt_tokens.size());
    
    // Generation loop
    for (int n_pos = 0; n_pos + batch.n_tokens < ctx_params.n_ctx; ) {
        if (llama_decode(ctx, batch)) {
            fprintf(stderr, "failed to decode\n");
            return 1;
        }
        
        n_pos += batch.n_tokens;
        
        // Sample next token
        llama_token new_token_id = llama_sampler_sample(smpl, ctx, -1);
        
        if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id)) {
            break;
        }
        
        // Print token
        char buf[128];
        int n = llama_token_to_piece(vocab, new_token_id, buf, sizeof(buf), 0, true);
        printf("%.*s", n, buf);
        
        // Prepare next batch
        batch = llama_batch_get_one(&new_token_id, 1);
    }
    
    // Cleanup
    llama_sampler_free(smpl);
    llama_free(ctx);
    llama_model_free(model);
    
    return 0;
}

Core Data Types

Type Definitions

typedef int32_t llama_pos;      // Position in sequence
typedef int32_t llama_token;    // Token ID
typedef int32_t llama_seq_id;   // Sequence ID

typedef struct llama_memory_i * llama_memory_t;

Core Structures

struct llama_model;     // Opaque model handle
struct llama_context;   // Opaque context handle
struct llama_vocab;     // Opaque vocabulary handle
struct llama_sampler;   // Opaque sampler handle

Default Parameters

Get default parameter structures:

struct llama_model_params llama_model_default_params(void);
struct llama_context_params llama_context_default_params(void);
struct llama_sampler_chain_params llama_sampler_chain_default_params(void);
struct llama_model_quantize_params llama_model_quantize_default_params(void);

Query Functions

Retrieve model and context information:

// Model properties
int32_t llama_model_n_ctx_train(const struct llama_model * model);
int32_t llama_model_n_embd(const struct llama_model * model);
int32_t llama_model_n_layer(const struct llama_model * model);
int32_t llama_model_n_head(const struct llama_model * model);
uint64_t llama_model_n_params(const struct llama_model * model);
uint64_t llama_model_size(const struct llama_model * model);

// Model capabilities
bool llama_model_has_encoder(const struct llama_model * model);
bool llama_model_has_decoder(const struct llama_model * model);
bool llama_model_is_recurrent(const struct llama_model * model);

System Information

const char * llama_print_system_info(void);

bool llama_supports_mmap(void);
bool llama_supports_mlock(void);
bool llama_supports_gpu_offload(void);
bool llama_supports_rpc(void);

size_t llama_max_devices(void);

Performance Monitoring

struct llama_perf_context_data {
    double t_start_ms;   // Absolute start time
    double t_load_ms;    // Model loading time
    double t_p_eval_ms;  // Prompt processing time
    double t_eval_ms;    // Token generation time
    
    int32_t n_p_eval;    // Number of prompt tokens
    int32_t n_eval;      // Number of generated tokens
    int32_t n_reused;    // Number of graph reuses
};

struct llama_perf_context_data llama_perf_context(const struct llama_context * ctx);
void llama_perf_context_print(const struct llama_context * ctx);
void llama_perf_context_reset(struct llama_context * ctx);

Constants

#define LLAMA_DEFAULT_SEED 0xFFFFFFFF
#define LLAMA_TOKEN_NULL -1

#define LLAMA_FILE_MAGIC_GGLA 0x67676c61u  // 'ggla'
#define LLAMA_FILE_MAGIC_GGSN 0x6767736eu  // 'ggsn'
#define LLAMA_FILE_MAGIC_GGSQ 0x67677371u  // 'ggsq'

Thread Safety

The tokenization API (llama_tokenize, llama_detokenize, llama_token_to_piece) is thread-safe. Other APIs require external synchronization.

Error Handling

Most functions return NULL, -1, 0, or negative values to indicate errors. Always check return values:

llama_model * model = llama_model_load_from_file(path, params);
if (model == NULL) {
    // Handle error: model file not found or invalid
}

llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (ctx == NULL) {
    // Handle error: context creation failed
}

int result = llama_decode(ctx, batch);
if (result != 0) {
    // Handle error: decoding failed
    // result == 1: no KV slot available
    // result == 2: aborted
    // result < 0: fatal error
}

Next Steps

Model Loading

Learn how to load models and configure parameters

Inference

Understand batching, decoding, and KV cache management

Sampling

Explore token sampling strategies and configuration

C/C++ API

REST API

Tools

Overview

Initialization

NUMA Support (Optional)

Basic Usage Pattern

Simple Example

Core Data Types

Type Definitions

Core Structures

Default Parameters

Query Functions

System Information

Performance Monitoring

Constants

Thread Safety

Error Handling

Next Steps

Model Loading

Inference

Sampling

Build docs developers (and LLMs) love

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