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llama : update API names to use correct prefix (#11174)

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* llama : update API names to use correct prefix

ggml-ci

* cont

ggml-ci

* cont

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Georgi Gerganov 2025-01-11 16:41:56 +02:00 committed by GitHub
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GPG Key ID: B5690EEEBB952194
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28
common/common.cpp
View File

@ -857,22 +857,22 @@ struct common_init_result common_init_from_params(common_params & params) {
return iparams;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
if (params.reranking) {
bool ok = true;
if (llama_token_bos(vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_bos(vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
LOG_WRN("%s: warning: vocab does not have a BOS token, reranking will not work\n", __func__);
ok = false;
}
if (llama_token_eos(vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_eos(vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
LOG_WRN("%s: warning: vocab does not have an EOS token, reranking will not work\n", __func__);
ok = false;
}
if (llama_token_sep(vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_sep(vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
LOG_WRN("%s: warning: vocab does not have a SEP token, reranking will not work\n", __func__);
ok = false;
}
@ -886,7 +886,7 @@ struct common_init_result common_init_from_params(common_params & params) {
auto cparams = common_context_params_to_llama(params);
llama_context * lctx = llama_new_context_with_model(model, cparams);
llama_context * lctx = llama_init_from_model(model, cparams);
if (lctx == NULL) {
LOG_ERR("%s: failed to create context with model '%s'\n", __func__, params.model.c_str());
llama_model_free(model);
@ -900,7 +900,7 @@ struct common_init_result common_init_from_params(common_params & params) {
if (!params.control_vectors.empty()) {
if (params.control_vector_layer_start <= 0) params.control_vector_layer_start = 1;
if (params.control_vector_layer_end <= 0) params.control_vector_layer_end = llama_n_layer(model);
if (params.control_vector_layer_end <= 0) params.control_vector_layer_end = llama_model_n_layer(model);
const auto cvec = common_control_vector_load(params.control_vectors);
if (cvec.n_embd == -1) {
@ -944,14 +944,14 @@ struct common_init_result common_init_from_params(common_params & params) {
common_set_adapter_lora(lctx, params.lora_adapters);
}
if (params.sampling.ignore_eos && llama_token_eos(vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (params.sampling.ignore_eos && llama_vocab_eos(vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
LOG_WRN("%s: warning: vocab does not have an EOS token, ignoring --ignore-eos\n", __func__);
params.sampling.ignore_eos = false;
}
if (params.sampling.ignore_eos) {
for (llama_token i = 0; i < llama_n_vocab(vocab); i++) {
if (llama_token_is_eog(vocab, i)) {
for (llama_token i = 0; i < llama_vocab_n_vocab(vocab); i++) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, i)) {
LOG_INF("%s: added %s logit bias = %f\n", __func__, common_token_to_piece(lctx, i).c_str(), -INFINITY);
params.sampling.logit_bias.push_back({i, -INFINITY});
}
@ -972,8 +972,8 @@ struct common_init_result common_init_from_params(common_params & params) {
LOG_WRN("%s: warming up the model with an empty run - please wait ... (--no-warmup to disable)\n", __func__);
std::vector<llama_token> tmp;
llama_token bos = llama_token_bos(vocab);
llama_token eos = llama_token_eos(vocab);
llama_token bos = llama_vocab_bos(vocab);
llama_token eos = llama_vocab_eos(vocab);
// some models (e.g. T5) don't have a BOS token
if (bos != LLAMA_TOKEN_NULL) {
@ -1564,7 +1564,7 @@ std::vector<llama_token> common_tokenize(
bool add_special,
bool parse_special) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
return common_tokenize(vocab, text, add_special, parse_special);
}
@ -1589,7 +1589,7 @@ std::vector<llama_token> common_tokenize(
std::string common_token_to_piece(const struct llama_context * ctx, llama_token token, bool special) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
return common_token_to_piece(vocab, token, special);
}
@ -1611,7 +1611,7 @@ std::string common_token_to_piece(const struct llama_vocab * vocab, llama_token
std::string common_detokenize(const struct llama_context * ctx, const std::vector<llama_token> & tokens, bool special) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
return common_detokenize(vocab, tokens, special);
}

12
common/sampling.cpp
View File

@ -114,9 +114,9 @@ struct common_sampler {
const auto * logits = llama_get_logits_ith(ctx, idx);
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
cur.resize(n_vocab);
@ -145,7 +145,7 @@ std::string common_params_sampling::print() const {
}
struct common_sampler * common_sampler_init(const struct llama_model * model, const struct common_params_sampling & params) {
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
llama_sampler_chain_params lparams = llama_sampler_chain_default_params();
@ -162,7 +162,7 @@ struct common_sampler * common_sampler_init(const struct llama_model * model, co
llama_sampler_chain_add(result->chain,
llama_sampler_init_logit_bias(
llama_n_vocab(vocab),
llama_vocab_n_vocab(vocab),
params.logit_bias.size(),
params.logit_bias.data()));
@ -177,7 +177,7 @@ struct common_sampler * common_sampler_init(const struct llama_model * model, co
c_breakers.push_back(str.c_str());
}
llama_sampler_chain_add(result->chain, llama_sampler_init_dry (vocab, llama_n_ctx_train(model), params.dry_multiplier, params.dry_base, params.dry_allowed_length, params.dry_penalty_last_n, c_breakers.data(), c_breakers.size()));
llama_sampler_chain_add(result->chain, llama_sampler_init_dry (vocab, llama_model_n_ctx_train(model), params.dry_multiplier, params.dry_base, params.dry_allowed_length, params.dry_penalty_last_n, c_breakers.data(), c_breakers.size()));
}
break;
case COMMON_SAMPLER_TYPE_TOP_K:
@ -211,7 +211,7 @@ struct common_sampler * common_sampler_init(const struct llama_model * model, co
llama_sampler_chain_add(result->chain, llama_sampler_init_dist(params.seed));
} else if (params.mirostat == 1) {
llama_sampler_chain_add(result->chain, llama_sampler_init_temp(params.temp));
llama_sampler_chain_add(result->chain, llama_sampler_init_mirostat(llama_n_vocab(vocab), params.seed, params.mirostat_tau, params.mirostat_eta, 100));
llama_sampler_chain_add(result->chain, llama_sampler_init_mirostat(llama_vocab_n_vocab(vocab), params.seed, params.mirostat_tau, params.mirostat_eta, 100));
} else if (params.mirostat == 2) {
llama_sampler_chain_add(result->chain, llama_sampler_init_temp(params.temp));
llama_sampler_chain_add(result->chain, llama_sampler_init_mirostat_v2(params.seed, params.mirostat_tau, params.mirostat_eta));

26
common/speculative.cpp
View File

@ -79,8 +79,8 @@ bool common_speculative_are_compatible(
const struct llama_model * model_tgt = llama_get_model(ctx_tgt);
const struct llama_model * model_dft = llama_get_model(ctx_dft);
const struct llama_vocab * vocab_tgt = llama_get_vocab(model_tgt);
const struct llama_vocab * vocab_dft = llama_get_vocab(model_dft);
const struct llama_vocab * vocab_tgt = llama_model_get_vocab(model_tgt);
const struct llama_vocab * vocab_dft = llama_model_get_vocab(model_dft);
const bool vocab_type_tgt = llama_vocab_type(vocab_tgt);
LOG_DBG("%s: vocab_type tgt: %d\n", __func__, vocab_type_tgt);
@ -94,32 +94,32 @@ bool common_speculative_are_compatible(
return false;
}
if (llama_add_bos_token(vocab_tgt) != llama_add_bos_token(vocab_dft) ||
llama_add_eos_token(vocab_tgt) != llama_add_eos_token(vocab_dft) ||
llama_token_bos(vocab_tgt) != llama_token_bos(vocab_dft) ||
llama_token_eos(vocab_tgt) != llama_token_eos(vocab_dft)) {
if (llama_vocab_add_bos(vocab_tgt) != llama_vocab_add_bos(vocab_dft) ||
llama_vocab_add_eos(vocab_tgt) != llama_vocab_add_eos(vocab_dft) ||
llama_vocab_bos(vocab_tgt) != llama_vocab_bos(vocab_dft) ||
llama_vocab_eos(vocab_tgt) != llama_vocab_eos(vocab_dft)) {
LOG_ERR("%s: draft vocab special tokens must match target vocab to use speculation\n", __func__);
LOG_ERR("%s: tgt: bos = %d (%d), eos = %d (%d)\n", __func__, llama_token_bos(vocab_tgt), llama_add_bos_token(vocab_tgt), llama_token_eos(vocab_tgt), llama_add_eos_token(vocab_tgt));
LOG_ERR("%s: dft: bos = %d (%d), eos = %d (%d)\n", __func__, llama_token_bos(vocab_dft), llama_add_bos_token(vocab_dft), llama_token_eos(vocab_dft), llama_add_eos_token(vocab_dft));
LOG_ERR("%s: tgt: bos = %d (%d), eos = %d (%d)\n", __func__, llama_vocab_bos(vocab_tgt), llama_vocab_add_bos(vocab_tgt), llama_vocab_eos(vocab_tgt), llama_vocab_add_eos(vocab_tgt));
LOG_ERR("%s: dft: bos = %d (%d), eos = %d (%d)\n", __func__, llama_vocab_bos(vocab_dft), llama_vocab_add_bos(vocab_dft), llama_vocab_eos(vocab_dft), llama_vocab_add_eos(vocab_dft));
return false;
}
{
const int n_vocab_tgt = llama_n_vocab(vocab_tgt);
const int n_vocab_dft = llama_n_vocab(vocab_dft);
const int n_vocab_tgt = llama_vocab_n_vocab(vocab_tgt);
const int n_vocab_dft = llama_vocab_n_vocab(vocab_dft);
const int vocab_diff = std::abs(n_vocab_tgt - n_vocab_dft);
if (vocab_diff > SPEC_VOCAB_MAX_SIZE_DIFFERENCE) {
LOG_ERR("%s: draft model vocab must closely match target model to use speculation but "
"target vocab size %d does not match draft vocab size %d - difference %d, max allowed %d\n",
__func__, n_vocab_tgt, llama_n_vocab(vocab_dft), vocab_diff, SPEC_VOCAB_MAX_SIZE_DIFFERENCE);
__func__, n_vocab_tgt, llama_vocab_n_vocab(vocab_dft), vocab_diff, SPEC_VOCAB_MAX_SIZE_DIFFERENCE);
return false;
}
for (int i = SPEC_VOCAB_CHECK_START_TOKEN_ID; i < std::min(n_vocab_tgt, n_vocab_dft); ++i) {
const char * token_text_tgt = llama_token_get_text(vocab_tgt, i);
const char * token_text_dft = llama_token_get_text(vocab_dft, i);
const char * token_text_tgt = llama_vocab_get_text(vocab_tgt, i);
const char * token_text_dft = llama_vocab_get_text(vocab_dft, i);
if (std::strcmp(token_text_tgt, token_text_dft) != 0) {
LOG_ERR("%s: draft vocab vocab must match target vocab to use speculation but "
"token %d content differs - target '%s', draft '%s'\n", __func__, i,

2
examples/batched-bench/batched-bench.cpp
View File

@ -50,7 +50,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// ensure enough sequences are available
ctx_params.n_seq_max = n_pl.empty() ? 1 : *std::max_element(n_pl.begin(), n_pl.end());
llama_context * ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (ctx == NULL) {
fprintf(stderr , "%s: error: failed to create the llama_context\n" , __func__);

2
examples/batched.swift/Sources/main.swift
View File

@ -141,7 +141,7 @@ while n_cur <= n_len {
let new_token_id = llama_sampler_sample(smpl, context, i_batch[i])
// is it an end of stream? -> mark the stream as finished
if llama_token_is_eog(model, new_token_id) || n_cur == n_len {
if llama_vocab_is_eog(model, new_token_id) || n_cur == n_len {
i_batch[i] = -1
// print("")
if n_parallel > 1 {

8
examples/batched/batched.cpp
View File

@ -48,7 +48,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
// tokenize the prompt
@ -64,7 +64,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
ctx_params.n_ctx = n_kv_req;
ctx_params.n_batch = std::max(n_predict, n_parallel);
llama_context * ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);
auto sparams = llama_sampler_chain_default_params();
sparams.no_perf = false;
@ -123,7 +123,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
llama_token decoder_start_token_id = llama_model_decoder_start_token(model);
if (decoder_start_token_id == LLAMA_TOKEN_NULL) {
decoder_start_token_id = llama_token_bos(vocab);
decoder_start_token_id = llama_vocab_bos(vocab);
}
common_batch_clear(batch);
@ -176,7 +176,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
const llama_token new_token_id = llama_sampler_sample(smpl, ctx, i_batch[i]);
// is it an end of generation? -> mark the stream as finished
if (llama_token_is_eog(vocab, new_token_id) || n_cur == n_predict) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id) || n_cur == n_predict) {
i_batch[i] = -1;
LOG("\n");
if (n_parallel > 1) {

2
examples/convert-llama2c-to-ggml/convert-llama2c-to-ggml.cpp
View File

@ -911,7 +911,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
load_vocab(params.fn_vocab_model, &config, &vocab);
struct my_llama_model model;
model.hparams.n_vocab = config.vocab_size; //llama_n_vocab(lctx);
model.hparams.n_vocab = config.vocab_size; //llama_vocab_n_vocab(lctx);
model.hparams.n_ctx = params.n_ctx;
model.hparams.n_embd = config.dim; //params.n_embd;
model.hparams.n_ff = config.hidden_dim;

8
examples/cvector-generator/cvector-generator.cpp
View File

@ -274,8 +274,8 @@ struct tokenized_prompt {
tokenized_prompt(llama_context * ctx, std::string pos, std::string neg) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const bool add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const bool add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
tokens_pos = common_tokenize(ctx, pos, add_bos, true);
tokens_neg = common_tokenize(ctx, neg, add_bos, true);
max_seq_len = std::max(tokens_pos.size(), tokens_neg.size());
@ -423,8 +423,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
llama_context * ctx = llama_init.context.get();
// int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
int n_layers = llama_n_layer(model);
int n_embd = llama_n_embd(model);
int n_layers = llama_model_n_layer(model);
int n_embd = llama_model_n_embd(model);
// get model hint param (a.k.a model arch name)
char model_hint[128];

8
examples/embedding/embedding.cpp
View File

@ -105,9 +105,9 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int n_ctx_train = llama_n_ctx_train(model);
const int n_ctx_train = llama_model_n_ctx_train(model);
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
const enum llama_pooling_type pooling_type = llama_pooling_type(ctx);
@ -150,7 +150,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// check if the last token is SEP
// it should be automatically added by the tokenizer when 'tokenizer.ggml.add_eos_token' is set to 'true'
for (auto & inp : inputs) {
if (inp.empty() || inp.back() != llama_token_sep(vocab)) {
if (inp.empty() || inp.back() != llama_vocab_sep(vocab)) {
LOG_WRN("%s: last token in the prompt is not SEP\n", __func__);
LOG_WRN("%s: 'tokenizer.ggml.add_eos_token' should be set to 'true' in the GGUF header\n", __func__);
}
@ -183,7 +183,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
// allocate output
const int n_embd = llama_n_embd(model);
const int n_embd = llama_model_n_embd(model);
std::vector<float> embeddings(n_embd_count * n_embd, 0);
float * emb = embeddings.data();

4
examples/eval-callback/eval-callback.cpp
View File

@ -128,9 +128,9 @@ static bool ggml_debug(struct ggml_tensor * t, bool ask, void * user_data) {
static bool run(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const bool add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
const bool add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
std::vector<llama_token> tokens = common_tokenize(ctx, params.prompt, add_bos);

1
examples/export-lora/export-lora.cpp
View File

@ -8,7 +8,6 @@
#include <map>
#include <vector>
#include <string>
#include <thread>
#include <fstream>
static bool g_verbose = false;

14
examples/gritlm/gritlm.cpp
View File

@ -11,7 +11,7 @@ static std::vector<std::vector<float>> encode(llama_context * ctx, const std::ve
std::vector<std::vector<float>> result;
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
llama_batch batch = llama_batch_init(llama_n_batch(ctx), 0, 1);
@ -26,7 +26,7 @@ static std::vector<std::vector<float>> encode(llama_context * ctx, const std::ve
// GritLM seems to have EOS = ""
// https://github.com/ContextualAI/gritlm/blob/92025b16534712b31b3c4aaaf069350e222bd5f8/gritlm/gritlm.py#L18
// inputs.push_back(llama_token_eos(vocab));
// inputs.push_back(llama_vocab_eos(vocab));
// we want to ignore instruction tokens for mean pooling
const int32_t n_inst = common_tokenize(vocab, instruction, true, false).size();
@ -53,7 +53,7 @@ static std::vector<std::vector<float>> encode(llama_context * ctx, const std::ve
llama_decode(ctx, batch);
// get embedding dimensions
uint64_t n_embd = llama_n_embd(model);
uint64_t n_embd = llama_model_n_embd(model);
// allocate embedding output
std::vector<float> emb_unorm(n_embd, 0.0f);
@ -98,9 +98,9 @@ static std::string generate(llama_context * ctx, llama_sampler * smpl, const std
std::string result;
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
llama_token eos_token = llama_token_eos(vocab);
llama_token eos_token = llama_vocab_eos(vocab);
llama_kv_cache_clear(ctx);
llama_set_embeddings(ctx, false);
@ -171,7 +171,7 @@ int main(int argc, char * argv[]) {
llama_model * model = llama_model_load_from_file(params.model.c_str(), mparams);
// create generation context
llama_context * ctx = llama_new_context_with_model(model, cparams);
llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, cparams);
auto sparams = llama_sampler_chain_default_params();
@ -200,7 +200,7 @@ int main(int argc, char * argv[]) {
const std::vector<std::vector<float>> d_rep = encode(ctx, documents, gritlm_instruction(""));
const std::vector<std::vector<float>> q_rep = encode(ctx, queries, gritlm_instruction(instruction));
const int n_embd = llama_n_embd(model);
const int n_embd = llama_model_n_embd(model);
const float cosine_sim_q0_d0 = common_embd_similarity_cos(q_rep[0].data(), d_rep[0].data(), n_embd);
const float cosine_sim_q0_d1 = common_embd_similarity_cos(q_rep[0].data(), d_rep[1].data(), n_embd);

15
examples/imatrix/imatrix.cpp
View File

@ -7,7 +7,6 @@
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <ctime>
#include <sstream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <vector>
@ -40,7 +39,7 @@ public:
void set_params(common_params params) { m_params = std::move(params); }
bool collect_imatrix(struct ggml_tensor * t, bool ask, void * user_data);
void save_imatrix(int ncall = -1) const;
bool load_imatrix(const char * file_name);
bool load_imatrix(const char * fname);
private:
std::unordered_map<std::string, Stats> m_stats;
common_params m_params;
@ -430,12 +429,12 @@ static void process_logits(
static bool compute_imatrix(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const bool add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
const bool add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
GGML_ASSERT(!llama_add_eos_token(vocab));
GGML_ASSERT(!llama_vocab_add_eos(vocab));
auto tim1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
LOG_INF("%s: tokenizing the input ..\n", __func__);
@ -471,7 +470,7 @@ static bool compute_imatrix(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const int n_chunk_max = tokens.size() / n_ctx;
const int n_chunk = params.n_chunks < 0 ? n_chunk_max : std::min(params.n_chunks, n_chunk_max);
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
const int n_batch = params.n_batch;
int count = 0;
@ -511,7 +510,7 @@ static bool compute_imatrix(llama_context * ctx, const common_params & params) {
// add BOS token for the first batch of each chunk
if (add_bos && j == 0) {
tokens[batch_start] = llama_token_bos(vocab);
tokens[batch_start] = llama_vocab_bos(vocab);
}
common_batch_clear(batch);
@ -630,7 +629,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const int n_ctx_train = llama_n_ctx_train(model);
const int n_ctx_train = llama_model_n_ctx_train(model);
if (params.n_ctx > n_ctx_train) {
LOG_WRN("%s: model was trained on only %d context tokens (%d specified)\n",
__func__, n_ctx_train, params.n_ctx);

40
examples/infill/infill.cpp
View File

@ -139,9 +139,9 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int n_ctx_train = llama_n_ctx_train(model);
const int n_ctx_train = llama_model_n_ctx_train(model);
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
LOG_DBG("n_ctx: %d\n", n_ctx);
@ -154,28 +154,28 @@ int main(int argc, char ** argv) {
LOG_INF("\n");
LOG_INF("%s\n", common_params_get_system_info(params).c_str());
}
const bool add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
GGML_ASSERT(!llama_add_eos_token(vocab));
const bool add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
GGML_ASSERT(!llama_vocab_add_eos(vocab));
std::vector<llama_token> embd_inp;
std::vector<llama_token> embd_end;
std::vector<llama_token> inp_pfx = common_tokenize(ctx, params.input_prefix, false);
std::vector<llama_token> inp_sfx = common_tokenize(ctx, params.input_suffix, false);
GGML_ASSERT(llama_token_fim_pre(vocab) >= 0);
GGML_ASSERT(llama_token_fim_suf(vocab) >= 0);
GGML_ASSERT(llama_vocab_fim_pre(vocab) >= 0);
GGML_ASSERT(llama_vocab_fim_suf(vocab) >= 0);
inp_pfx.insert(inp_pfx.begin(), llama_token_fim_pre(vocab));
inp_sfx.insert(inp_sfx.begin(), llama_token_fim_suf(vocab));
inp_pfx.insert(inp_pfx.begin(), llama_vocab_fim_pre(vocab));
inp_sfx.insert(inp_sfx.begin(), llama_vocab_fim_suf(vocab));
embd_inp = params.spm_infill ? inp_sfx : inp_pfx;
embd_end = params.spm_infill ? inp_pfx : inp_sfx;
if (add_bos) {
embd_inp.insert(embd_inp.begin(), llama_token_bos(vocab));
embd_inp.insert(embd_inp.begin(), llama_vocab_bos(vocab));
}
embd_inp.insert(embd_inp.end(), embd_end.begin(), embd_end.end());
const llama_token middle_token = llama_token_fim_mid(vocab);
const llama_token middle_token = llama_vocab_fim_mid(vocab);
if (middle_token >= 0) {
embd_inp.push_back(middle_token);
}
@ -187,7 +187,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// Should not run without any tokens
if (embd_inp.empty()) {
embd_inp.push_back(llama_token_bos(vocab));
embd_inp.push_back(llama_vocab_bos(vocab));
LOG_WRN("embd_inp was considered empty and bos was added: %s\n", string_from(ctx, embd_inp).c_str());
}
@ -422,10 +422,10 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// if not currently processing queued inputs;
if ((int) embd_inp.size() <= n_consumed) {
// deal with eot token in infill mode
if ((common_sampler_last(smpl) == llama_token_eot(vocab) || is_interacting) && params.interactive){
if ((common_sampler_last(smpl) == llama_vocab_eot(vocab) || is_interacting) && params.interactive){
if (is_interacting && !params.interactive_first) {
// print an eot token
LOG("%s", common_token_to_piece(ctx, llama_token_eot(vocab)).c_str());
LOG("%s", common_token_to_piece(ctx, llama_vocab_eot(vocab)).c_str());
}
LOG("\n");
console::set_display(console::user_input);
@ -465,13 +465,13 @@ int main(int argc, char ** argv) {
std::vector<llama_token> inp_pfx = common_tokenize(ctx, params.input_prefix, false);
std::vector<llama_token> inp_sfx = common_tokenize(ctx, params.input_suffix, false);
inp_pfx.insert(inp_pfx.begin(), llama_token_fim_pre(vocab));
inp_sfx.insert(inp_sfx.begin(), llama_token_fim_suf(vocab));
inp_pfx.insert(inp_pfx.begin(), llama_vocab_fim_pre(vocab));
inp_sfx.insert(inp_sfx.begin(), llama_vocab_fim_suf(vocab));
embd_inp = params.spm_infill ? inp_sfx : inp_pfx;
embd_end = params.spm_infill ? inp_pfx : inp_sfx;
if (add_bos) {
embd_inp.insert(embd_inp.begin(), llama_token_bos(vocab));
embd_inp.insert(embd_inp.begin(), llama_vocab_bos(vocab));
}
embd_inp.insert(embd_inp.end(), embd_end.begin(), embd_end.end());
@ -486,7 +486,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
is_interacting = false;
}
// deal with end of generation tokens in interactive mode
else if (llama_token_is_eog(vocab, common_sampler_last(smpl))) {
else if (llama_vocab_is_eog(vocab, common_sampler_last(smpl))) {
LOG_DBG("found EOS token\n");
if (params.interactive) {
@ -502,7 +502,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
if (params.input_prefix_bos) {
LOG_DBG("adding input prefix BOS token\n");
embd_inp.push_back(llama_token_bos(vocab));
embd_inp.push_back(llama_vocab_bos(vocab));
}
std::string buffer;
@ -565,7 +565,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
// end of generation
if (!embd.empty() && llama_token_is_eog(vocab, embd.back()) && !params.interactive) {
if (!embd.empty() && llama_vocab_is_eog(vocab, embd.back()) && !params.interactive) {
break;
}
@ -577,7 +577,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
}
if (!params.interactive && n_remain <= 0) {
LOG("%s", common_token_to_piece(ctx, llama_token_eot(vocab)).c_str());
LOG("%s", common_token_to_piece(ctx, llama_vocab_eot(vocab)).c_str());
}
LOG("\n");

14
examples/llama-bench/llama-bench.cpp
View File

@ -1401,8 +1401,8 @@ static void test_prompt(llama_context * ctx, int n_prompt, int n_batch, int n_th
llama_set_n_threads(ctx, n_threads, n_threads);
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const int32_t n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int32_t n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
std::vector<llama_token> tokens(n_batch);
@ -1410,7 +1410,7 @@ static void test_prompt(llama_context * ctx, int n_prompt, int n_batch, int n_th
while (n_processed < n_prompt) {
int n_tokens = std::min(n_prompt - n_processed, n_batch);
tokens[0] = n_processed == 0 && llama_add_bos_token(vocab) ? llama_token_bos(vocab) : std::rand() % n_vocab;
tokens[0] = n_processed == 0 && llama_vocab_add_bos(vocab) ? llama_vocab_bos(vocab) : std::rand() % n_vocab;
for (int i = 1; i < n_tokens; i++) {
tokens[i] = std::rand() % n_vocab;
}
@ -1425,10 +1425,10 @@ static void test_gen(llama_context * ctx, int n_gen, int n_threads) {
llama_set_n_threads(ctx, n_threads, n_threads);
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const int32_t n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int32_t n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
llama_token token = llama_add_bos_token(vocab) ? llama_token_bos(vocab) : std::rand() % n_vocab;
llama_token token = llama_vocab_add_bos(vocab) ? llama_vocab_bos(vocab) : std::rand() % n_vocab;
for (int i = 0; i < n_gen; i++) {
llama_decode(ctx, llama_batch_get_one(&token, 1));
@ -1539,7 +1539,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
prev_inst = &inst;
}
llama_context * ctx = llama_new_context_with_model(lmodel, inst.to_llama_cparams());
llama_context * ctx = llama_init_from_model(lmodel, inst.to_llama_cparams());
if (ctx == NULL) {
fprintf(stderr, "%s: error: failed to create context with model '%s'\n", __func__, inst.model.c_str());
llama_model_free(lmodel);

4
examples/llama.android/llama/src/main/cpp/llama-android.cpp
View File

@ -405,7 +405,7 @@ Java_android_llama_cpp_LLamaAndroid_completion_1loop(
const auto batch = reinterpret_cast<llama_batch *>(batch_pointer);
const auto sampler = reinterpret_cast<llama_sampler *>(sampler_pointer);
const auto model = llama_get_model(context);
const auto vocab = llama_get_vocab(model);
const auto vocab = llama_model_get_vocab(model);
if (!la_int_var) la_int_var = env->GetObjectClass(intvar_ncur);
if (!la_int_var_value) la_int_var_value = env->GetMethodID(la_int_var, "getValue", "()I");
@ -415,7 +415,7 @@ Java_android_llama_cpp_LLamaAndroid_completion_1loop(
const auto new_token_id = llama_sampler_sample(sampler, context, -1);
const auto n_cur = env->CallIntMethod(intvar_ncur, la_int_var_value);
if (llama_token_is_eog(vocab, new_token_id) || n_cur == n_len) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id) || n_cur == n_len) {
return nullptr;
}

2
examples/llama.swiftui/llama.cpp.swift/LibLlama.swift
View File

@ -151,7 +151,7 @@ actor LlamaContext {
new_token_id = llama_sampler_sample(sampling, context, batch.n_tokens - 1)
if llama_token_is_eog(model, new_token_id) || n_cur == n_len {
if llama_vocab_is_eog(model, new_token_id) || n_cur == n_len {
print("\n")
is_done = true
let new_token_str = String(cString: temporary_invalid_cchars + [0])

7
examples/llava/llava-cli.cpp
View File

@ -49,10 +49,10 @@ static const char * sample(struct common_sampler * smpl,
common_sampler_accept(smpl, id, true);
const llama_model * model = llama_get_model(ctx_llama);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
static std::string ret;
if (llama_token_is_eog(vocab, id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, id)) {
ret = "</s>";
} else {
ret = common_token_to_piece(ctx_llama, id);
@ -243,11 +243,10 @@ static struct llava_context * llava_init_context(common_params * params, llama_m
auto ctx_clip = clip_model_load(clip_path, /*verbosity=*/ 1);
llama_context_params ctx_params = common_context_params_to_llama(*params);
ctx_params.n_ctx = params->n_ctx < 2048 ? 2048 : params->n_ctx; // we need a longer context size to process image embeddings
llama_context * ctx_llama = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx_llama = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (ctx_llama == NULL) {
LOG_ERR("%s: failed to create the llama_context\n" , __func__);

4
examples/llava/llava.cpp
View File

@ -384,7 +384,7 @@ static bool encode_image_with_clip(clip_ctx * ctx_clip, int n_threads, const cli
bool llava_validate_embed_size(const llama_context * ctx_llama, const clip_ctx * ctx_clip) {
// make sure that the correct mmproj was used, i.e., compare apples to apples
int n_llama_embd = llama_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
int n_llama_embd = llama_model_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
auto n_image_embd = clip_n_mmproj_embd(ctx_clip);
if (n_image_embd != n_llama_embd) {
LOG_ERR("%s: embedding dim of the multimodal projector (%d) is not equal to that of LLaMA (%d). Make sure that you use the correct mmproj file.\n", __func__, n_image_embd, n_llama_embd);
@ -456,7 +456,7 @@ struct llava_embd_batch {
};
bool llava_eval_image_embed(llama_context * ctx_llama, const struct llava_image_embed * image_embed, int n_batch, int * n_past) {
int n_embd = llama_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
int n_embd = llama_model_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
for (int i = 0; i < image_embed->n_image_pos; i += n_batch) {
int n_eval = image_embed->n_image_pos - i;

6
examples/llava/minicpmv-cli.cpp
View File

@ -54,7 +54,7 @@ static struct llava_context * llava_init_context(common_params * params, llama_m
ctx_params.n_ctx = params->n_ctx;
}
llama_context * ctx_llama = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx_llama = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (ctx_llama == NULL) {
LOG_ERR("%s: failed to create the llama_context\n" , __func__);
@ -169,10 +169,10 @@ static const char * sample(struct common_sampler * smpl,
common_sampler_accept(smpl, id, true);
const llama_model * model = llama_get_model(ctx_llama);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
static std::string ret;
if (llama_token_is_eog(vocab, id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, id)) {
ret = "</s>";
} else {
ret = common_token_to_piece(ctx_llama, id);

11
examples/llava/qwen2vl-cli.cpp
View File

@ -27,7 +27,7 @@
static bool qwen2vl_eval_image_embed(llama_context * ctx_llama, const struct llava_image_embed * image_embed,
int n_batch, int * n_past, int * st_pos_id, struct clip_image_size * image_size) {
int n_embd = llama_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
int n_embd = llama_model_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
const int patch_size = 14 * 2;
const int ph = image_size->height / patch_size + (image_size->height % patch_size > 0);
const int pw = image_size->width / patch_size + (image_size->width % patch_size > 0);
@ -134,10 +134,10 @@ static const char * sample(struct common_sampler * smpl,
common_sampler_accept(smpl, id, true);
const llama_model * model = llama_get_model(ctx_llama);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
static std::string ret;
if (llama_token_is_eog(vocab, id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, id)) {
ret = "</s>";
} else {
ret = common_token_to_piece(ctx_llama, id);
@ -332,11 +332,10 @@ static struct llava_context * llava_init_context(common_params * params, llama_m
auto ctx_clip = clip_model_load(clip_path, /*verbosity=*/ 1);
llama_context_params ctx_params = common_context_params_to_llama(*params);
ctx_params.n_ctx = params->n_ctx < 2048 ? 2048 : params->n_ctx; // we need a longer context size to process image embeddings
llama_context * ctx_llama = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx_llama = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (ctx_llama == NULL) {
LOG_ERR("%s: failed to create the llama_context\n" , __func__);
@ -485,7 +484,7 @@ static void debug_test_mrope_2d() {
}
static void debug_dump_img_embed(struct llava_context * ctx_llava) {
int n_embd = llama_n_embd(llama_get_model(ctx_llava->ctx_llama));
int n_embd = llama_model_n_embd(llama_get_model(ctx_llava->ctx_llama));
int ne = n_embd * 4;
float vals[56 * 56 * 3];
// float embd[ne];

6
examples/lookahead/lookahead.cpp
View File

@ -61,7 +61,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
llama_model * model = llama_init.model.get();
llama_context * ctx = llama_init.context.get();
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
// Tokenize the prompt
std::vector<llama_token> inp;
@ -149,7 +149,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
// here we keep adding new n-grams as we go
ngram_container ngrams_observed(llama_n_vocab(vocab), N, G);
ngram_container ngrams_observed(llama_vocab_n_vocab(vocab), N, G);
// debug
struct llama_kv_cache_view kvc_view = llama_kv_cache_view_init(ctx, W + G + 1);
@ -299,7 +299,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
fflush(stdout);
if (llama_token_is_eog(vocab, id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, id)) {
has_eos = true;
}

4
examples/lookup/lookup.cpp
View File

@ -36,7 +36,7 @@ int main(int argc, char ** argv){
llama_model * model = llama_init.model.get();
llama_context * ctx = llama_init.context.get();
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
// tokenize the prompt
std::vector<llama_token> inp;
@ -138,7 +138,7 @@ int main(int argc, char ** argv){
LOG("%s", token_str.c_str());
}
if (llama_token_is_eog(vocab, id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, id)) {
has_eos = true;
}

23
examples/main/main.cpp
View File

@ -5,7 +5,6 @@
#include "sampling.h"
#include "llama.h"
#include <cassert>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <ctime>
@ -163,7 +162,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
LOG_INF("%s: llama threadpool init, n_threads = %d\n", __func__, (int) params.cpuparams.n_threads);
@ -198,7 +197,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
llama_attach_threadpool(ctx, threadpool, threadpool_batch);
const int n_ctx_train = llama_n_ctx_train(model);
const int n_ctx_train = llama_model_n_ctx_train(model);
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
if (n_ctx > n_ctx_train) {
@ -243,9 +242,9 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
}
const bool add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
const bool add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
if (!llama_model_has_encoder(model)) {
GGML_ASSERT(!llama_add_eos_token(vocab));
GGML_ASSERT(!llama_vocab_add_eos(vocab));
}
LOG_DBG("n_ctx: %d, add_bos: %d\n", n_ctx, add_bos);
@ -271,7 +270,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// Should not run without any tokens
if (embd_inp.empty()) {
if (add_bos) {
embd_inp.push_back(llama_token_bos(vocab));
embd_inp.push_back(llama_vocab_bos(vocab));
LOG_WRN("embd_inp was considered empty and bos was added: %s\n", string_from(ctx, embd_inp).c_str());
} else {
LOG_ERR("input is empty\n");
@ -497,7 +496,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
llama_token decoder_start_token_id = llama_model_decoder_start_token(model);
if (decoder_start_token_id == LLAMA_TOKEN_NULL) {
decoder_start_token_id = llama_token_bos(vocab);
decoder_start_token_id = llama_vocab_bos(vocab);
}
embd_inp.clear();
@ -744,7 +743,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
// deal with end of generation tokens in interactive mode
if (llama_token_is_eog(vocab, common_sampler_last(smpl))) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, common_sampler_last(smpl))) {
LOG_DBG("found an EOG token\n");
if (params.interactive) {
@ -778,7 +777,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
if (params.input_prefix_bos) {
LOG_DBG("adding input prefix BOS token\n");
embd_inp.push_back(llama_token_bos(vocab));
embd_inp.push_back(llama_vocab_bos(vocab));
}
std::string buffer;
@ -832,8 +831,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// if user stop generation mid-way, we must add EOT to finish model's last response
if (need_insert_eot && format_chat) {
llama_token eot = llama_token_eot(vocab);
embd_inp.push_back(eot == LLAMA_TOKEN_NULL ? llama_token_eos(vocab) : eot);
llama_token eot = llama_vocab_eot(vocab);
embd_inp.push_back(eot == LLAMA_TOKEN_NULL ? llama_vocab_eos(vocab) : eot);
need_insert_eot = false;
}
@ -868,7 +867,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
// end of generation
if (!embd.empty() && llama_token_is_eog(vocab, embd.back()) && !(params.interactive)) {
if (!embd.empty() && llama_vocab_is_eog(vocab, embd.back()) && !(params.interactive)) {
LOG(" [end of text]\n");
break;
}

4
examples/parallel/parallel.cpp
View File

@ -135,7 +135,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
llama_model * model = llama_init.model.get();
llama_context * ctx = llama_init.context.get();
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
// load the prompts from an external file if there are any
if (params.prompt.empty()) {
@ -360,7 +360,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// client.id, client.seq_id, id, client.n_decoded, client.i_batch, token_str.c_str());
if (client.n_decoded > 2 &&
(llama_token_is_eog(vocab, id) ||
(llama_vocab_is_eog(vocab, id) ||
(params.n_predict > 0 && client.n_decoded + client.n_prompt >= params.n_predict) ||
client.response.find("User:") != std::string::npos ||
client.response.find('\n') != std::string::npos)) {

8
examples/passkey/passkey.cpp
View File

@ -70,17 +70,17 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
// initialize the context
llama_context_params ctx_params = common_context_params_to_llama(params);
ctx_params.n_ctx = llama_n_ctx_train(model)*n_grp + n_keep;
ctx_params.n_ctx = llama_model_n_ctx_train(model)*n_grp + n_keep;
GGML_ASSERT(ctx_params.n_batch % n_grp == 0 && "n_batch must be divisible by n_grp");
llama_context * ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (ctx == NULL) {
LOG_ERR("%s: failed to create the llama_context\n" , __func__);
return 1;
@ -225,7 +225,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
const llama_token new_token_id = llama_sampler_sample(smpl, ctx, batch.n_tokens - 1);
// is it an end of generation?
if (llama_token_is_eog(vocab, new_token_id) || n_cur == n_len) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id) || n_cur == n_len) {
LOG("\n");
break;

46
examples/perplexity/perplexity.cpp
View File

@ -297,10 +297,10 @@ static results_perplexity perplexity_v2(llama_context * ctx, const common_params
// BOS tokens will be added for each chunk before eval
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const bool add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
GGML_ASSERT(!llama_add_eos_token(vocab));
const bool add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
GGML_ASSERT(!llama_vocab_add_eos(vocab));
LOG_INF("%s: tokenizing the input ..\n", __func__);
@ -341,7 +341,7 @@ static results_perplexity perplexity_v2(llama_context * ctx, const common_params
const int n_chunk = params.n_chunks < 0 ? n_chunk_max : std::min(params.n_chunks, n_chunk_max);
const int n_batch = params.n_batch;
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
int count = 0;
double nll = 0.0;
@ -385,7 +385,7 @@ static results_perplexity perplexity_v2(llama_context * ctx, const common_params
// add BOS token for the first batch of each chunk
if (add_bos && j == 0) {
tokens[batch_start] = llama_token_bos(vocab);
tokens[batch_start] = llama_vocab_bos(vocab);
}
const auto * batch_logits = llama_get_logits(ctx);
@ -448,10 +448,10 @@ static results_perplexity perplexity(llama_context * ctx, const common_params &
// BOS tokens will be added for each chunk before eval
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const bool add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
GGML_ASSERT(!llama_add_eos_token(vocab));
const bool add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
GGML_ASSERT(!llama_vocab_add_eos(vocab));
std::ofstream logits_stream;
if (!params.logits_file.empty()) {
@ -491,7 +491,7 @@ static results_perplexity perplexity(llama_context * ctx, const common_params &
const int n_chunk = params.n_chunks < 0 ? n_chunk_max : std::min(params.n_chunks, n_chunk_max);
const int n_batch = params.n_batch;
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
int count = 0;
double nll = 0.0;
@ -563,7 +563,7 @@ static results_perplexity perplexity(llama_context * ctx, const common_params &
// add BOS token for the first batch of each chunk
if (add_bos && j == 0) {
tokens[seq_start] = llama_token_bos(vocab);
tokens[seq_start] = llama_vocab_bos(vocab);
}
for (int k = 0; k < batch_size; ++k) {
@ -739,7 +739,7 @@ static void compute_logprobs(const float * batch_logits, int n_vocab, std::vecto
static void hellaswag_score(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
// Calculates hellaswag score (acc_norm) from prompt
//
@ -857,7 +857,7 @@ static void hellaswag_score(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
const int n_batch = params.n_batch;
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
const int max_tasks_per_batch = 32;
const int max_seq = std::min(4*max_tasks_per_batch, (int) llama_n_seq_max(ctx));
@ -1082,7 +1082,7 @@ static std::vector<winogrande_entry> load_winogrande_from_csv(const std::string
*/
static void winogrande_score(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
constexpr int k_min_trailing_ctx = 3;
@ -1141,7 +1141,7 @@ static void winogrande_score(llama_context * ctx, const common_params & params)
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
const int n_batch = params.n_batch;
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
const int max_tasks_per_batch = 128;
const int max_seq = std::min(2*max_tasks_per_batch, (int) llama_n_seq_max(ctx));
@ -1386,7 +1386,7 @@ static bool multiple_choice_prepare_one_task(llama_context * ctx, multiple_choic
//
static void multiple_choice_score(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
std::istringstream strstream(params.prompt);
uint32_t n_task;
@ -1495,7 +1495,7 @@ static void multiple_choice_score(llama_context * ctx, const common_params & par
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
const int n_batch = params.n_batch;
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
const int max_tasks_per_batch = 32;
const int max_seq = std::min(4*max_tasks_per_batch, (int) llama_n_seq_max(ctx));
@ -1669,7 +1669,7 @@ static void multiple_choice_score(llama_context * ctx, const common_params & par
static void kl_divergence(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
if (params.logits_file.empty()) {
LOG_ERR("%s: you must provide a name of a file containing the log probabilities of the base model\n", __func__);
@ -1704,8 +1704,8 @@ static void kl_divergence(llama_context * ctx, const common_params & params) {
LOG_ERR("%s: failed reading n_vocab, n_chunk from %s\n", __func__, params.logits_file.c_str());
return;
}
if (n_vocab != llama_n_vocab(vocab)) {
LOG_ERR("%s: inconsistent vocabulary (%d vs %d)\n", __func__, n_vocab, llama_n_vocab(vocab));
if (n_vocab != llama_vocab_n_vocab(vocab)) {
LOG_ERR("%s: inconsistent vocabulary (%d vs %d)\n", __func__, n_vocab, llama_vocab_n_vocab(vocab));
}
std::vector<llama_token> tokens(size_t(n_ctx) * n_chunk);
@ -1717,8 +1717,8 @@ static void kl_divergence(llama_context * ctx, const common_params & params) {
const int n_batch = params.n_batch;
const int num_batches = (n_ctx + n_batch - 1)/n_batch;
const int nv = 2*((n_vocab + 1)/2) + 4;
const bool add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
GGML_ASSERT(!llama_add_eos_token(vocab));
const bool add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
GGML_ASSERT(!llama_vocab_add_eos(vocab));
std::vector<uint16_t> log_probs_uint16(size_t(n_ctx - 1 - n_ctx/2) * nv);
std::vector<float> kld_values(size_t(n_ctx - 1 - n_ctx/2)*n_chunk);
@ -1777,7 +1777,7 @@ static void kl_divergence(llama_context * ctx, const common_params & params) {
// add BOS token for the first batch of each chunk
if (add_bos && j == 0) {
tokens[batch_start] = llama_token_bos(vocab);
tokens[batch_start] = llama_vocab_bos(vocab);
}
common_batch_clear(batch);
@ -2011,7 +2011,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const int n_ctx_train = llama_n_ctx_train(model);
const int n_ctx_train = llama_model_n_ctx_train(model);
if (params.n_ctx > n_ctx_train) {
LOG_WRN("%s: model was trained on only %d context tokens (%d specified)\n",

2
examples/quantize-stats/quantize-stats.cpp
View File

@ -319,7 +319,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
auto cparams = llama_context_default_params();
cparams.n_ctx = 256;
ctx = llama_new_context_with_model(model, cparams);
ctx = llama_init_from_model(model, cparams);
if (ctx == NULL) {
fprintf(stderr, "%s: error: failed to create context with model '%s'\n", __func__, params.model.c_str());

10
examples/retrieval/retrieval.cpp
View File

@ -159,9 +159,9 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int n_ctx_train = llama_n_ctx_train(model);
const int n_ctx_train = llama_model_n_ctx_train(model);
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
const enum llama_pooling_type pooling_type = llama_pooling_type(ctx);
@ -194,8 +194,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
// add eos if not present
if (llama_token_eos(vocab) >= 0 && (inp.empty() || inp.back() != llama_token_eos(vocab))) {
inp.push_back(llama_token_eos(vocab));
if (llama_vocab_eos(vocab) >= 0 && (inp.empty() || inp.back() != llama_vocab_eos(vocab))) {
inp.push_back(llama_vocab_eos(vocab));
}
chunk.tokens = inp;
}
@ -217,7 +217,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
struct llama_batch batch = llama_batch_init(n_batch, 0, 1);
// allocate output
const int n_embd = llama_n_embd(model);
const int n_embd = llama_model_n_embd(model);
std::vector<float> embeddings(n_chunks * n_embd, 0);
float * emb = embeddings.data();

6
examples/run/run.cpp
View File

@ -685,7 +685,7 @@ class LlamaData {
// Initializes the context with the specified parameters
llama_context_ptr initialize_context(const llama_model_ptr & model, const Opt & opt) {
llama_context_ptr context(llama_new_context_with_model(model.get(), opt.ctx_params));
llama_context_ptr context(llama_init_from_model(model.get(), opt.ctx_params));
if (!context) {
printe("%s: error: failed to create the llama_context\n", __func__);
}
@ -773,7 +773,7 @@ static void print_word_and_concatenate_to_response(const std::string & piece, st
// helper function to evaluate a prompt and generate a response
static int generate(LlamaData & llama_data, const std::string & prompt, std::string & response) {
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(llama_data.model.get());
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(llama_data.model.get());
std::vector<llama_token> tokens;
if (tokenize_prompt(vocab, prompt, tokens) < 0) {
@ -792,7 +792,7 @@ static int generate(LlamaData & llama_data, const std::string & prompt, std::str
// sample the next token, check is it an end of generation?
new_token_id = llama_sampler_sample(llama_data.sampler.get(), llama_data.context.get(), -1);
if (llama_token_is_eog(vocab, new_token_id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id)) {
break;
}

4
examples/save-load-state/save-load-state.cpp
View File

@ -97,7 +97,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
printf("\n\n");
// make new context
llama_context * ctx2 = llama_new_context_with_model(model, common_context_params_to_llama(params));
llama_context * ctx2 = llama_init_from_model(model, common_context_params_to_llama(params));
llama_sampler * smpl2 = llama_sampler_chain_init(sparams);
@ -154,7 +154,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
// make new context
llama_context * ctx3 = llama_new_context_with_model(model, common_context_params_to_llama(params));
llama_context * ctx3 = llama_init_from_model(model, common_context_params_to_llama(params));
llama_sampler * smpl3 = llama_sampler_chain_init(sparams);

40
examples/server/server.cpp
View File

@ -207,7 +207,7 @@ struct server_task {
const common_params & params_base,
const json & data) {
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
slot_params params;
@ -331,7 +331,7 @@ struct server_task {
const auto & logit_bias = data.find("logit_bias");
if (logit_bias != data.end() && logit_bias->is_array()) {
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
for (const auto & el : *logit_bias) {
// TODO: we may want to throw errors here, in case "el" is incorrect
if (el.is_array() && el.size() == 2) {
@ -1694,12 +1694,12 @@ struct server_context {
return false;
}
vocab = llama_get_vocab(model);
vocab = llama_model_get_vocab(model);
n_ctx = llama_n_ctx(ctx);
add_bos_token = llama_add_bos_token(vocab);
has_eos_token = llama_token_eos(vocab) != LLAMA_TOKEN_NULL;
add_bos_token = llama_vocab_add_bos(vocab);
has_eos_token = llama_vocab_eos(vocab) != LLAMA_TOKEN_NULL;
if (!params_base.speculative.model.empty()) {
SRV_INF("loading draft model '%s'\n", params_base.speculative.model.c_str());
@ -1763,7 +1763,7 @@ struct server_context {
if (model_dft) {
slot.batch_spec = llama_batch_init(params_base.speculative.n_max + 1, 0, 1);
slot.ctx_dft = llama_new_context_with_model(model_dft, cparams_dft);
slot.ctx_dft = llama_init_from_model(model_dft, cparams_dft);
if (slot.ctx_dft == nullptr) {
SRV_ERR("%s", "failed to create draft context\n");
return;
@ -1898,7 +1898,7 @@ struct server_context {
}
if (slot.params.ignore_eos && has_eos_token) {
slot.params.sampling.logit_bias.push_back({llama_token_eos(vocab), -INFINITY});
slot.params.sampling.logit_bias.push_back({llama_vocab_eos(vocab), -INFINITY});
}
{
@ -2054,14 +2054,14 @@ struct server_context {
slot.n_decoded, slot.n_prompt_tokens, slot.n_past, slot.n_ctx);
}
if (llama_token_is_eog(vocab, result.tok)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, result.tok)) {
slot.stop = STOP_TYPE_EOS;
slot.has_next_token = false;
SLT_DBG(slot, "%s", "stopped by EOS\n");
}
const auto n_ctx_train = llama_n_ctx_train(model);
const auto n_ctx_train = llama_model_n_ctx_train(model);
if (slot.params.n_predict < 1 && slot.n_predict < 1 && slot.n_prompt_tokens + slot.n_decoded >= n_ctx_train) {
slot.truncated = true;
@ -2081,7 +2081,7 @@ struct server_context {
void populate_token_probs(const server_slot & slot, completion_token_output & result, bool post_sampling, bool special, int idx) {
size_t n_probs = slot.params.sampling.n_probs;
size_t n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
size_t n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
if (post_sampling) {
const auto * cur_p = common_sampler_get_candidates(slot.smpl);
const size_t max_probs = cur_p->size;
@ -2232,7 +2232,7 @@ struct server_context {
res->n_tokens = slot.n_prompt_tokens;
res->oaicompat = slot.params.oaicompat;
const int n_embd = llama_n_embd(model);
const int n_embd = llama_model_n_embd(model);
std::vector<float> embd_res(n_embd, 0.0f);
@ -3136,12 +3136,12 @@ struct server_context {
json model_meta() const {
return json {
{"vocab_type", llama_vocab_type (vocab)},
{"n_vocab", llama_n_vocab (vocab)},
{"n_ctx_train", llama_n_ctx_train (model)},
{"n_embd", llama_n_embd (model)},
{"n_params", llama_model_n_params(model)},
{"size", llama_model_size (model)},
{"vocab_type", llama_vocab_type (vocab)},
{"n_vocab", llama_vocab_n_vocab (vocab)},
{"n_ctx_train", llama_model_n_ctx_train(model)},
{"n_embd", llama_model_n_embd (model)},
{"n_params", llama_model_n_params (model)},
{"size", llama_model_size (model)},
};
}
};
@ -3751,13 +3751,13 @@ int main(int argc, char ** argv) {
const auto handle_infill = [&ctx_server, &res_error, &handle_completions_impl](const httplib::Request & req, httplib::Response & res) {
// check model compatibility
std::string err;
if (llama_token_fim_pre(ctx_server.vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_fim_pre(ctx_server.vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
err += "prefix token is missing. ";
}
if (llama_token_fim_suf(ctx_server.vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_fim_suf(ctx_server.vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
err += "suffix token is missing. ";
}
if (llama_token_fim_mid(ctx_server.vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_fim_mid(ctx_server.vocab) == LLAMA_TOKEN_NULL) {
err += "middle token is missing. ";
}
if (!err.empty()) {

34
examples/server/utils.hpp
View File

@ -235,12 +235,12 @@ static llama_tokens format_rerank(const struct llama_vocab * vocab, const llama_
llama_tokens result;
result.reserve(doc.size() + query.size() + 4);
result.push_back(llama_token_bos(vocab));
result.push_back(llama_vocab_bos(vocab));
result.insert(result.end(), query.begin(), query.end());
result.push_back(llama_token_eos(vocab));
result.push_back(llama_token_sep(vocab));
result.push_back(llama_vocab_eos(vocab));
result.push_back(llama_vocab_sep(vocab));
result.insert(result.end(), doc.begin(), doc.end());
result.push_back(llama_token_eos(vocab));
result.push_back(llama_vocab_eos(vocab));
return result;
}
@ -277,11 +277,11 @@ static llama_tokens format_infill(
auto tokens_prefix = tokenize_mixed(vocab, input_prefix, false, false);
auto tokens_suffix = tokenize_mixed(vocab, input_suffix, false, false);
if (llama_token_fim_rep(vocab) != LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_fim_rep(vocab) != LLAMA_TOKEN_NULL) {
// TODO: make project name an input
static const auto k_fim_repo = common_tokenize(vocab, "myproject\n", false, false);
extra_tokens.push_back(llama_token_fim_rep(vocab));
extra_tokens.push_back(llama_vocab_fim_rep(vocab));
extra_tokens.insert(extra_tokens.end(), k_fim_repo.begin(), k_fim_repo.end());
}
for (const auto & chunk : input_extra) {
@ -289,10 +289,10 @@ static llama_tokens format_infill(
const std::string text = json_value(chunk, "text", std::string());
const std::string filename = json_value(chunk, "filename", std::string("tmp"));
if (llama_token_fim_sep(vocab) != LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_fim_sep(vocab) != LLAMA_TOKEN_NULL) {
const auto k_fim_file = common_tokenize(vocab, filename + "\n", false, false);
extra_tokens.insert(extra_tokens.end(), llama_token_fim_sep(vocab));
extra_tokens.insert(extra_tokens.end(), llama_vocab_fim_sep(vocab));
extra_tokens.insert(extra_tokens.end(), k_fim_file.begin(), k_fim_file.end());
} else {
// chunk separator in binary form to avoid confusing the AI
@ -306,11 +306,11 @@ static llama_tokens format_infill(
extra_tokens.insert(extra_tokens.end(), chunk_tokens.begin(), chunk_tokens.end());
}
if (llama_token_fim_sep(vocab) != LLAMA_TOKEN_NULL) {
if (llama_vocab_fim_sep(vocab) != LLAMA_TOKEN_NULL) {
// TODO: current filename
static const auto k_fim_file = common_tokenize(vocab, "filename\n", false, false);
extra_tokens.insert(extra_tokens.end(), llama_token_fim_sep(vocab));
extra_tokens.insert(extra_tokens.end(), llama_vocab_fim_sep(vocab));
extra_tokens.insert(extra_tokens.end(), k_fim_file.begin(), k_fim_file.end());
}
@ -326,15 +326,15 @@ static llama_tokens format_infill(
tokens_prefix.erase(tokens_prefix.begin(), tokens_prefix.begin() + tokens_prefix.size() - n_prefix_take);
tokens_suffix.resize(n_suffix_take);
tokens_prefix.insert(tokens_prefix.begin(), llama_token_fim_pre(vocab));
tokens_prefix.insert(tokens_prefix.begin(), llama_vocab_fim_pre(vocab));
tokens_prefix.insert(tokens_prefix.end(), tokens_prompt.begin(), tokens_prompt.end());
tokens_suffix.insert(tokens_suffix.begin(), llama_token_fim_suf(vocab));
tokens_suffix.insert(tokens_suffix.begin(), llama_vocab_fim_suf(vocab));
auto embd_inp = spm_infill ? tokens_suffix : tokens_prefix;
auto embd_end = spm_infill ? tokens_prefix : tokens_suffix;
if (llama_add_bos_token(vocab)) {
embd_inp.insert(embd_inp.begin(), llama_token_bos(vocab));
if (llama_vocab_add_bos(vocab)) {
embd_inp.insert(embd_inp.begin(), llama_vocab_bos(vocab));
}
SRV_DBG("extra: n_ctx = %d, n_extra_take = %d, n_extra = %d\n", n_ctx, n_extra_take, (int) extra_tokens.size());
@ -343,7 +343,7 @@ static llama_tokens format_infill(
embd_inp.insert(embd_inp.begin(), extra_tokens.end() - n_extra_take, extra_tokens.end());
embd_inp.insert(embd_inp.end(), embd_end.begin(), embd_end.end());
embd_inp.push_back(llama_token_fim_mid(vocab));
embd_inp.push_back(llama_vocab_fim_mid(vocab));
return embd_inp;
}
@ -774,9 +774,9 @@ static std::vector<llama_token_data> get_token_probabilities(llama_context * ctx
const auto * logits = llama_get_logits_ith(ctx, idx);
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
cur.resize(n_vocab);
for (llama_token token_id = 0; token_id < n_vocab; token_id++) {

6
examples/simple-chat/simple-chat.cpp
View File

@ -75,14 +75,14 @@ int main(int argc, char ** argv) {
return 1;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
// initialize the context
llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();
ctx_params.n_ctx = n_ctx;
ctx_params.n_batch = n_ctx;
llama_context * ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (!ctx) {
fprintf(stderr , "%s: error: failed to create the llama_context\n" , __func__);
return 1;
@ -126,7 +126,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
new_token_id = llama_sampler_sample(smpl, ctx, -1);
// is it an end of generation?
if (llama_token_is_eog(vocab, new_token_id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id)) {
break;
}

6
examples/simple/simple.cpp
View File

@ -84,7 +84,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
model_params.n_gpu_layers = ngl;
llama_model * model = llama_model_load_from_file(model_path.c_str(), model_params);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
if (model == NULL) {
fprintf(stderr , "%s: error: unable to load model\n" , __func__);
@ -113,7 +113,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// enable performance counters
ctx_params.no_perf = false;
llama_context * ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (ctx == NULL) {
fprintf(stderr , "%s: error: failed to create the llama_context\n" , __func__);
@ -165,7 +165,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
new_token_id = llama_sampler_sample(smpl, ctx, -1);
// is it an end of generation?
if (llama_token_is_eog(vocab, new_token_id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id)) {
break;
}

4
examples/speculative-simple/speculative-simple.cpp
View File

@ -45,7 +45,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
model_tgt = llama_init_tgt.model.get();
ctx_tgt = llama_init_tgt.context.get();
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model_tgt);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model_tgt);
// load the draft model
params.devices = params.speculative.devices;
@ -198,7 +198,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
id_last = ids[i];
if (llama_token_is_eog(vocab, id_last)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, id_last)) {
has_eos = true;
break;
}

26
examples/speculative/speculative.cpp
View File

@ -90,8 +90,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
model_dft = llama_init_dft.model.get();
ctx_dft = llama_init_dft.context.get();
const llama_vocab * vocab_tgt = llama_get_vocab(model_tgt);
const llama_vocab * vocab_dft = llama_get_vocab(model_dft);
const llama_vocab * vocab_tgt = llama_model_get_vocab(model_tgt);
const llama_vocab * vocab_dft = llama_model_get_vocab(model_dft);
const bool vocab_type_tgt = llama_vocab_type(vocab_tgt);
LOG_DBG("vocab_type tgt: %d\n", vocab_type_tgt);
@ -106,18 +106,18 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
if (
llama_add_bos_token(vocab_tgt) != llama_add_bos_token(vocab_dft) ||
llama_add_eos_token(vocab_tgt) != llama_add_eos_token(vocab_dft) ||
llama_token_bos(vocab_tgt) != llama_token_bos(vocab_dft) ||
llama_token_eos(vocab_tgt) != llama_token_eos(vocab_dft)
llama_vocab_add_bos(vocab_tgt) != llama_vocab_add_bos(vocab_dft) ||
llama_vocab_add_eos(vocab_tgt) != llama_vocab_add_eos(vocab_dft) ||
llama_vocab_bos(vocab_tgt) != llama_vocab_bos(vocab_dft) ||
llama_vocab_eos(vocab_tgt) != llama_vocab_eos(vocab_dft)
) {
LOG_ERR("%s: draft model special tokens must match target model to use speculation\n", __func__);
return 1;
}
{
const int n_vocab_tgt = llama_n_vocab(vocab_tgt);
const int n_vocab_dft = llama_n_vocab(vocab_dft);
const int n_vocab_tgt = llama_vocab_n_vocab(vocab_tgt);
const int n_vocab_dft = llama_vocab_n_vocab(vocab_dft);
const int vocab_diff = n_vocab_tgt > n_vocab_dft
? n_vocab_tgt - n_vocab_dft
: n_vocab_dft - n_vocab_tgt;
@ -125,13 +125,13 @@ int main(int argc, char ** argv) {
if (vocab_diff > SPEC_VOCAB_MAX_SIZE_DIFFERENCE) {
LOG_ERR("%s: draft model vocab must closely match target model to use speculation but ", __func__);
LOG_ERR("target vocab size %d does not match draft vocab size %d - difference %d, max allowed %d\n",
n_vocab_tgt, llama_n_vocab(vocab_dft), vocab_diff, SPEC_VOCAB_MAX_SIZE_DIFFERENCE);
n_vocab_tgt, llama_vocab_n_vocab(vocab_dft), vocab_diff, SPEC_VOCAB_MAX_SIZE_DIFFERENCE);
return 1;
}
for (int i = SPEC_VOCAB_CHECK_START_TOKEN_ID; i < std::min(n_vocab_tgt, n_vocab_dft); ++i) {
const char * token_text_tgt = llama_token_get_text(vocab_tgt, i);
const char * token_text_dft = llama_token_get_text(vocab_dft, i);
const char * token_text_tgt = llama_vocab_get_text(vocab_tgt, i);
const char * token_text_dft = llama_vocab_get_text(vocab_dft, i);
if (std::strcmp(token_text_tgt, token_text_dft) != 0) {
LOG_ERR("%s: draft model vocab must match target model to use speculation but ", __func__);
LOG_ERR("token %d content differs - target '%s', draft '%s'\n", i,
@ -173,7 +173,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
const auto t_enc_end = ggml_time_us();
// the 2 models should have the same vocab
//GGML_ASSERT(n_vocab == llama_n_vocab(model_dft));
//GGML_ASSERT(n_vocab == llama_vocab_n_vocab(model_dft));
// how many tokens to draft each time
int n_draft = params.speculative.n_max;
@ -389,7 +389,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
}
if (llama_token_is_eog(vocab_tgt, token_id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab_tgt, token_id)) {
has_eos = true;
}
++n_predict;

6
examples/tokenize/tokenize.cpp
View File

@ -344,10 +344,10 @@ int main(int raw_argc, char ** raw_argv) {
return 1;
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();
llama_context * ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
llama_context * ctx = llama_init_from_model(model, ctx_params);
if (!ctx) {
fprintf(stderr, "Error: could not create context.\n");
return 1;
@ -367,7 +367,7 @@ int main(int raw_argc, char ** raw_argv) {
prompt = stdin_buffer.str();
}
const bool model_wants_add_bos = llama_add_bos_token(vocab);
const bool model_wants_add_bos = llama_vocab_add_bos(vocab);
const bool add_bos = model_wants_add_bos && !no_bos;
const bool parse_special = !no_parse_special;
const bool escape = !no_escape;

8
examples/tts/tts.cpp
View File

@ -462,7 +462,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
model_ttc = llama_init_ttc.model.get();
ctx_ttc = llama_init_ttc.context.get();
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model_ttc);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model_ttc);
// TODO: refactor in a common struct
params.model = params.vocoder.model;
@ -737,9 +737,9 @@ lovely<|t_0.56|><|code_start|><|634|><|596|><|1766|><|1556|><|1306|><|1285|><|14
const auto * cands = common_sampler_get_candidates(smpl[i]);
// is it an end of generation? -> mark the stream as finished
if (llama_token_is_eog(vocab, new_token_id) || n_decode == n_predict) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id) || n_decode == n_predict) {
std::string reason;
if (llama_token_is_eog(vocab, new_token_id)) {
if (llama_vocab_is_eog(vocab, new_token_id)) {
reason = "eos";
} else {
reason = "n_predict";
@ -875,7 +875,7 @@ lovely<|t_0.56|><|code_start|><|634|><|596|><|1766|><|1556|><|1306|><|1285|><|14
#if 1
// spectral operations
const int n_embd = llama_n_embd(model_cts);
const int n_embd = llama_model_n_embd(model_cts);
const float * embd = llama_get_embeddings(ctx_cts);
auto audio = embd_to_audio(embd, n_codes, n_embd, params.cpuparams.n_threads);

115
include/llama.h
View File

@ -399,18 +399,19 @@ extern "C" {
// Call once at the start of the program
LLAMA_API void llama_backend_init(void);
// Call once at the end of the program - currently only used for MPI
LLAMA_API void llama_backend_free(void);
//optional:
LLAMA_API void llama_numa_init(enum ggml_numa_strategy numa);
// Optional: an auto threadpool gets created in ggml if not passed explicitly
LLAMA_API void llama_attach_threadpool(
struct llama_context * ctx,
ggml_threadpool_t threadpool,
ggml_threadpool_t threadpool_batch);
LLAMA_API void llama_detach_threadpool(struct llama_context * ctx);
struct llama_context * ctx,
ggml_threadpool_t threadpool,
ggml_threadpool_t threadpool_batch);
// Call once at the end of the program - currently only used for MPI
LLAMA_API void llama_backend_free(void);
LLAMA_API void llama_detach_threadpool(struct llama_context * ctx);
DEPRECATED(LLAMA_API struct llama_model * llama_load_model_from_file(
const char * path_model,
@ -426,11 +427,15 @@ extern "C" {
LLAMA_API void llama_model_free(struct llama_model * model);
// TODO: rename to llama_init_from_model
LLAMA_API struct llama_context * llama_new_context_with_model(
LLAMA_API struct llama_context * llama_init_from_model(
struct llama_model * model,
struct llama_context_params params);
DEPRECATED(LLAMA_API struct llama_context * llama_new_context_with_model(
struct llama_model * model,
struct llama_context_params params),
"use llama_init_from_model instead");
// Frees all allocated memory
LLAMA_API void llama_free(struct llama_context * ctx);
@ -448,22 +453,30 @@ extern "C" {
LLAMA_API uint32_t llama_n_ubatch (const struct llama_context * ctx);
LLAMA_API uint32_t llama_n_seq_max (const struct llama_context * ctx);
LLAMA_API int32_t llama_n_ctx_train(const struct llama_model * model);
LLAMA_API int32_t llama_n_embd (const struct llama_model * model);
LLAMA_API int32_t llama_n_layer (const struct llama_model * model);
LLAMA_API int32_t llama_n_head (const struct llama_model * model);
DEPRECATED(LLAMA_API int32_t llama_n_ctx_train(const struct llama_model * model), "use llama_model_n_ctx_train instead");
DEPRECATED(LLAMA_API int32_t llama_n_embd (const struct llama_model * model), "use llama_model_n_embd instead");
DEPRECATED(LLAMA_API int32_t llama_n_layer (const struct llama_model * model), "use llama_model_n_layer instead");
DEPRECATED(LLAMA_API int32_t llama_n_head (const struct llama_model * model), "use llama_model_n_head instead");
LLAMA_API int32_t llama_n_vocab (const struct llama_vocab * vocab);
DEPRECATED(LLAMA_API int32_t llama_n_vocab (const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_n_vocab instead");
LLAMA_API const struct llama_model * llama_get_model(const struct llama_context * ctx);
LLAMA_API const struct llama_vocab * llama_get_vocab(const struct llama_model * model);
LLAMA_API const struct llama_model * llama_get_model (const struct llama_context * ctx);
LLAMA_API enum llama_pooling_type llama_pooling_type(const struct llama_context * ctx);
LLAMA_API enum llama_pooling_type llama_pooling_type(const struct llama_context * ctx);
LLAMA_API enum llama_vocab_type llama_vocab_type (const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API enum llama_rope_type llama_rope_type (const struct llama_model * model);
LLAMA_API const struct llama_vocab * llama_model_get_vocab(const struct llama_model * model);
LLAMA_API enum llama_rope_type llama_model_rope_type(const struct llama_model * model);
LLAMA_API int32_t llama_model_n_ctx_train(const struct llama_model * model);
LLAMA_API int32_t llama_model_n_embd (const struct llama_model * model);
LLAMA_API int32_t llama_model_n_layer (const struct llama_model * model);
LLAMA_API int32_t llama_model_n_head (const struct llama_model * model);
// Get the model's RoPE frequency scaling factor
LLAMA_API float llama_rope_freq_scale_train(const struct llama_model * model);
LLAMA_API float llama_model_rope_freq_scale_train(const struct llama_model * model);
LLAMA_API enum llama_vocab_type llama_vocab_type(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API int32_t llama_vocab_n_vocab(const struct llama_vocab * vocab);
// Functions to access the model's GGUF metadata scalar values
// - The functions return the length of the string on success, or -1 on failure
@ -908,41 +921,57 @@ extern "C" {
// Vocab
//
LLAMA_API const char * llama_token_get_text(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
LLAMA_API const char * llama_vocab_get_text(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
LLAMA_API float llama_token_get_score(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
LLAMA_API float llama_vocab_get_score(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
LLAMA_API enum llama_token_attr llama_token_get_attr(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
LLAMA_API enum llama_token_attr llama_vocab_get_attr(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
// Check if the token is supposed to end generation (end-of-generation, eg. EOS, EOT, etc.)
LLAMA_API bool llama_token_is_eog(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
LLAMA_API bool llama_vocab_is_eog(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
// Identify if Token Id is a control token or a render-able token
LLAMA_API bool llama_token_is_control(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
LLAMA_API bool llama_vocab_is_control(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token);
// Special tokens
LLAMA_API llama_token llama_token_bos(const struct llama_vocab * vocab); // beginning-of-sentence
LLAMA_API llama_token llama_token_eos(const struct llama_vocab * vocab); // end-of-sentence
LLAMA_API llama_token llama_token_eot(const struct llama_vocab * vocab); // end-of-turn
LLAMA_API llama_token llama_token_cls(const struct llama_vocab * vocab); // classification
LLAMA_API llama_token llama_token_sep(const struct llama_vocab * vocab); // sentence separator
LLAMA_API llama_token llama_token_nl (const struct llama_vocab * vocab); // next-line
LLAMA_API llama_token llama_token_pad(const struct llama_vocab * vocab); // padding
LLAMA_API llama_token llama_vocab_bos(const struct llama_vocab * vocab); // beginning-of-sentence
LLAMA_API llama_token llama_vocab_eos(const struct llama_vocab * vocab); // end-of-sentence
LLAMA_API llama_token llama_vocab_eot(const struct llama_vocab * vocab); // end-of-turn
LLAMA_API llama_token llama_vocab_cls(const struct llama_vocab * vocab); // classification
LLAMA_API llama_token llama_vocab_sep(const struct llama_vocab * vocab); // sentence separator
LLAMA_API llama_token llama_vocab_nl (const struct llama_vocab * vocab); // next-line
LLAMA_API llama_token llama_vocab_pad(const struct llama_vocab * vocab); // padding
LLAMA_API bool llama_add_bos_token(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API bool llama_add_eos_token(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API bool llama_vocab_add_bos(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API bool llama_vocab_add_eos(const struct llama_vocab * vocab);
// infill tokens
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_prefix(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_token_fim_pre instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_middle(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_token_fim_mid instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_suffix(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_token_fim_suf instead");
LLAMA_API llama_token llama_vocab_fim_pre(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_vocab_fim_suf(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_vocab_fim_mid(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_vocab_fim_pad(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_vocab_fim_rep(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_vocab_fim_sep(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_token_fim_pre(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_token_fim_suf(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_token_fim_mid(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_token_fim_pad(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_token_fim_rep(const struct llama_vocab * vocab);
LLAMA_API llama_token llama_token_fim_sep(const struct llama_vocab * vocab);
DEPRECATED(LLAMA_API const char * llama_token_get_text(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token), "use llama_vocabable_get_text instead");
DEPRECATED(LLAMA_API float llama_token_get_score(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token), "use llama_vocab_get_score instead");
DEPRECATED(LLAMA_API enum llama_token_attr llama_token_get_attr(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token), "use llama_vocab_get_attr instead");
DEPRECATED(LLAMA_API bool llama_token_is_eog(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token), "use llama_vocab_is_eog instead");
DEPRECATED(LLAMA_API bool llama_token_is_control(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token), "use llama_vocab_is_control instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_bos(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_bos instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_eos(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_eos instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_eot(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_eot instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_cls(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_cls instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_sep(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_sep instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_nl (const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_nl instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_pad(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_pad instead");
DEPRECATED(LLAMA_API bool llama_add_bos_token(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_add_bos instead");
DEPRECATED(LLAMA_API bool llama_add_eos_token(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_add_eos instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_fim_pre(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_fim_pre instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_fim_suf(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_fim_suf instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_fim_mid(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_fim_mid instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_fim_pad(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_fim_pad instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_fim_rep(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_fim_rep instead");
DEPRECATED(LLAMA_API llama_token llama_token_fim_sep(const struct llama_vocab * vocab), "use llama_vocab_fim_sep instead");
//
// Tokenization

36
src/llama-model.cpp
View File

@ -1244,7 +1244,7 @@ void llama_model::load_hparams(llama_model_loader & ml) {
hparams.use_alibi = true;
}
hparams.rope_type = llama_rope_type(this);
hparams.rope_type = llama_model_rope_type(this);
}
void llama_model::load_vocab(llama_model_loader & ml) {
@ -3735,7 +3735,7 @@ struct llama_model_params llama_model_default_params() {
return result;
}
const struct llama_vocab * llama_get_vocab(const struct llama_model * model) {
const struct llama_vocab * llama_model_get_vocab(const struct llama_model * model) {
return &model->vocab;
}
@ -3747,23 +3747,43 @@ void llama_model_free(struct llama_model * model) {
delete model;
}
int32_t llama_n_ctx_train(const struct llama_model * model) {
int32_t llama_model_n_ctx_train(const struct llama_model * model) {
return model->hparams.n_ctx_train;
}
int32_t llama_n_embd(const struct llama_model * model) {
int32_t llama_model_n_embd(const struct llama_model * model) {
return model->hparams.n_embd;
}
int32_t llama_n_layer(const struct llama_model * model) {
int32_t llama_model_n_layer(const struct llama_model * model) {
return model->hparams.n_layer;
}
int32_t llama_n_head(const struct llama_model * model) {
int32_t llama_model_n_head(const struct llama_model * model) {
return model->hparams.n_head();
}
enum llama_rope_type llama_rope_type(const struct llama_model * model) {
// deprecated
int32_t llama_n_ctx_train(const struct llama_model * model) {
return llama_model_n_ctx_train(model);
}
// deprecated
int32_t llama_n_embd(const struct llama_model * model) {
return llama_model_n_embd(model);
}
// deprecated
int32_t llama_n_layer(const struct llama_model * model) {
return llama_model_n_layer(model);
}
// deprecated
int32_t llama_n_head(const struct llama_model * model) {
return llama_model_n_head(model);
}
enum llama_rope_type llama_model_rope_type(const struct llama_model * model) {
switch (model->arch) {
// these models do not use RoPE
case LLM_ARCH_GPT2:
@ -3841,7 +3861,7 @@ enum llama_rope_type llama_rope_type(const struct llama_model * model) {
return LLAMA_ROPE_TYPE_NONE;
}
float llama_rope_freq_scale_train(const struct llama_model * model) {
float llama_model_rope_freq_scale_train(const struct llama_model * model) {
return model->hparams.rope_freq_scale_train;
}

4
src/llama-sampling.cpp
View File

@ -372,9 +372,9 @@ llama_token llama_sampler_sample(struct llama_sampler * smpl, struct llama_conte
const auto * logits = llama_get_logits_ith(ctx, idx);
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
// TODO: do not allocate each time
std::vector<llama_token_data> cur;

159
src/llama-vocab.cpp
View File

@ -3026,106 +3026,199 @@ void llama_vocab::print_info() const {
// interface implementation
//
int32_t llama_n_vocab(const struct llama_vocab * vocab) {
int32_t llama_vocab_n_vocab(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->n_vocab();
}
// deprecated
int32_t llama_n_vocab(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_n_vocab(vocab);
}
enum llama_vocab_type llama_vocab_type(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->get_type();
}
const char * llama_token_get_text(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
const char * llama_vocab_get_text(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return vocab->token_get_text(token);
}
float llama_token_get_score(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
float llama_vocab_get_score(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return vocab->token_get_score(token);
}
enum llama_token_attr llama_token_get_attr(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
enum llama_token_attr llama_vocab_get_attr(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return vocab->token_get_attr(token);
}
bool llama_token_is_eog(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
bool llama_vocab_is_eog(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return vocab->is_eog(token);
}
bool llama_token_is_control(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
bool llama_vocab_is_control(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return vocab->is_control(token);
}
llama_token llama_token_bos(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_bos(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_bos();
}
llama_token llama_token_eos(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_eos(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_eos();
}
llama_token llama_token_eot(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_eot(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_eot();
}
llama_token llama_token_cls(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_cls(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_cls();
}
llama_token llama_token_sep(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_sep(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_sep();
}
llama_token llama_token_nl (const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_nl (const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_nl();
}
llama_token llama_token_pad(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_pad(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_pad();
}
bool llama_add_bos_token(const struct llama_vocab * vocab) {
bool llama_vocab_add_bos(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->add_bos_token();
}
bool llama_add_eos_token(const struct llama_vocab * vocab) {
bool llama_vocab_add_eos(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->add_eos_token();
}
llama_token llama_token_prefix(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_prefix();
}
llama_token llama_token_middle(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_middle();
}
llama_token llama_token_suffix(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_suffix();
}
llama_token llama_token_fim_pre(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_fim_pre(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_fim_pre();
}
llama_token llama_token_fim_suf(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_fim_suf(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_fim_suf();
}
llama_token llama_token_fim_mid(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_fim_mid(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_fim_mid();
}
llama_token llama_token_fim_pad(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_fim_pad(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_fim_pad();
}
llama_token llama_token_fim_rep(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_fim_rep(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_fim_rep();
}
llama_token llama_token_fim_sep(const struct llama_vocab * vocab) {
llama_token llama_vocab_fim_sep(const struct llama_vocab * vocab) {
return vocab->token_fim_sep();
}
// deprecated
const char * llama_token_get_text(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return llama_vocab_get_text(vocab, token);
}
// deprecated
float llama_token_get_score(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return llama_vocab_get_score(vocab, token);
}
// deprecated
enum llama_token_attr llama_token_get_attr(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return llama_vocab_get_attr(vocab, token);
}
// deprecated
bool llama_token_is_eog(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return llama_vocab_is_eog(vocab, token);
}
// deprecated
bool llama_token_is_control(const struct llama_vocab * vocab, llama_token token) {
return llama_vocab_is_control(vocab, token);
}
// deprecated
llama_token llama_token_bos(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_bos(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_eos(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_eos(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_eot(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_eot(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_cls(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_cls(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_sep(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_sep(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_nl (const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_nl(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_pad(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_pad(vocab);
}
// deprecated
bool llama_add_bos_token(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_add_bos(vocab);
}
// deprecated
bool llama_add_eos_token(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_add_eos(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_fim_pre(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_fim_pre(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_fim_suf(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_fim_suf(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_fim_mid(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_fim_mid(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_fim_pad(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_fim_pad(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_fim_rep(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_fim_rep(vocab);
}
// deprecated
llama_token llama_token_fim_sep(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_vocab_fim_sep(vocab);
}
//
// tokenization
//

8
src/llama.cpp
View File

@ -9501,7 +9501,7 @@ struct llama_model * llama_model_load_from_file(
return model;
}
struct llama_context * llama_new_context_with_model(
struct llama_context * llama_init_from_model(
struct llama_model * model,
struct llama_context_params params) {
@ -9852,6 +9852,12 @@ struct llama_context * llama_new_context_with_model(
return ctx;
}
struct llama_context * llama_new_context_with_model(
struct llama_model * model,
struct llama_context_params params) {
return llama_init_from_model(model, params);
}
//
// kv cache
//

2
tests/test-autorelease.cpp
View File

@ -14,7 +14,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
std::thread([&model_path]() {
llama_backend_init();
auto * model = llama_model_load_from_file(model_path, llama_model_default_params());
auto * ctx = llama_new_context_with_model(model, llama_context_default_params());
auto * ctx = llama_init_from_model(model, llama_context_default_params());
llama_free(ctx);
llama_model_free(model);
llama_backend_free();

2
tests/test-tokenizer-0.cpp
View File

@ -161,7 +161,7 @@ int main(int argc, char **argv) {
auto cparams = llama_context_default_params();
ctx = llama_new_context_with_model(model, cparams);
ctx = llama_init_from_model(model, cparams);
if (ctx == NULL) {
fprintf(stderr, "%s: error: failed to load vocab '%s'\n", __func__, fname.c_str());

6
tests/test-tokenizer-1-bpe.cpp
View File

@ -55,7 +55,7 @@ int main(int argc, char **argv) {
auto cparams = llama_context_default_params();
ctx = llama_new_context_with_model(model, cparams);
ctx = llama_init_from_model(model, cparams);
if (ctx == NULL) {
fprintf(stderr, "%s: error: failed to load vocab '%s'\n", __func__, fname.c_str());
@ -64,7 +64,7 @@ int main(int argc, char **argv) {
}
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
//GGML_ASSERT(llama_vocab_type(vocab) == LLAMA_VOCAB_TYPE_BPE);
if (llama_vocab_type(vocab) != LLAMA_VOCAB_TYPE_BPE) {
@ -77,7 +77,7 @@ int main(int argc, char **argv) {
atexit([]() { console::cleanup(); });
#endif
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
for (int i = 0; i < n_vocab; ++i) {
std::string str = common_detokenize(ctx, std::vector<int>(1, i));

6
tests/test-tokenizer-1-spm.cpp
View File

@ -43,7 +43,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
auto cparams = llama_context_default_params();
ctx = llama_new_context_with_model(model, cparams);
ctx = llama_init_from_model(model, cparams);
if (ctx == NULL) {
fprintf(stderr, "%s: error: failed to load vocab '%s'\n", __func__, fname.c_str());
@ -52,7 +52,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
}
const llama_vocab * vocab = llama_get_vocab(model);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
//GGML_ASSERT(llama_vocab_type(model) == LLAMA_VOCAB_TYPE_SPM);
if (llama_vocab_type(vocab) != LLAMA_VOCAB_TYPE_SPM) {
@ -65,7 +65,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
atexit([]() { console::cleanup(); });
#endif
const int n_vocab = llama_n_vocab(vocab);
const int n_vocab = llama_vocab_n_vocab(vocab);
for (int i = 0; i < n_vocab; ++i) {
std::string str = common_detokenize(ctx, std::vector<int>(1, i), true);