llama : add llama_vocab
, functions -> methods, naming (#11110)
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@ -47,8 +47,12 @@ static const char * sample(struct common_sampler * smpl,
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int * n_past) {
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const llama_token id = common_sampler_sample(smpl, ctx_llama, -1);
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common_sampler_accept(smpl, id, true);
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const llama_model * model = llama_get_model(ctx_llama);
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const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
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static std::string ret;
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if (llama_token_is_eog(llama_get_model(ctx_llama), id)) {
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if (llama_vocab_is_eog(vocab, id)) {
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ret = "</s>";
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} else {
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ret = common_token_to_piece(ctx_llama, id);
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@ -239,11 +243,10 @@ static struct llava_context * llava_init_context(common_params * params, llama_m
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auto ctx_clip = clip_model_load(clip_path, /*verbosity=*/ 1);
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llama_context_params ctx_params = common_context_params_to_llama(*params);
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ctx_params.n_ctx = params->n_ctx < 2048 ? 2048 : params->n_ctx; // we need a longer context size to process image embeddings
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llama_context * ctx_llama = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
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llama_context * ctx_llama = llama_init_from_model(model, ctx_params);
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if (ctx_llama == NULL) {
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LOG_ERR("%s: failed to create the llama_context\n" , __func__);
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@ -384,7 +384,7 @@ static bool encode_image_with_clip(clip_ctx * ctx_clip, int n_threads, const cli
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bool llava_validate_embed_size(const llama_context * ctx_llama, const clip_ctx * ctx_clip) {
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// make sure that the correct mmproj was used, i.e., compare apples to apples
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int n_llama_embd = llama_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
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int n_llama_embd = llama_model_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
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auto n_image_embd = clip_n_mmproj_embd(ctx_clip);
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if (n_image_embd != n_llama_embd) {
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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);
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@ -456,7 +456,7 @@ struct llava_embd_batch {
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};
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bool llava_eval_image_embed(llama_context * ctx_llama, const struct llava_image_embed * image_embed, int n_batch, int * n_past) {
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int n_embd = llama_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
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int n_embd = llama_model_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
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for (int i = 0; i < image_embed->n_image_pos; i += n_batch) {
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int n_eval = image_embed->n_image_pos - i;
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@ -54,7 +54,7 @@ static struct llava_context * llava_init_context(common_params * params, llama_m
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ctx_params.n_ctx = params->n_ctx;
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}
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llama_context * ctx_llama = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
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llama_context * ctx_llama = llama_init_from_model(model, ctx_params);
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if (ctx_llama == NULL) {
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LOG_ERR("%s: failed to create the llama_context\n" , __func__);
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@ -167,8 +167,12 @@ static const char * sample(struct common_sampler * smpl,
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int * n_past) {
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const llama_token id = common_sampler_sample(smpl, ctx_llama, -1);
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common_sampler_accept(smpl, id, true);
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const llama_model * model = llama_get_model(ctx_llama);
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const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
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static std::string ret;
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if (llama_token_is_eog(llama_get_model(ctx_llama), id)) {
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if (llama_vocab_is_eog(vocab, id)) {
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ret = "</s>";
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} else {
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ret = common_token_to_piece(ctx_llama, id);
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@ -27,7 +27,7 @@
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static bool qwen2vl_eval_image_embed(llama_context * ctx_llama, const struct llava_image_embed * image_embed,
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int n_batch, int * n_past, int * st_pos_id, struct clip_image_size * image_size) {
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int n_embd = llama_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
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int n_embd = llama_model_n_embd(llama_get_model(ctx_llama));
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const int patch_size = 14 * 2;
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const int ph = image_size->height / patch_size + (image_size->height % patch_size > 0);
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const int pw = image_size->width / patch_size + (image_size->width % patch_size > 0);
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@ -132,8 +132,12 @@ static const char * sample(struct common_sampler * smpl,
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int * n_past, int * st_pos_id) {
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const llama_token id = common_sampler_sample(smpl, ctx_llama, -1);
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common_sampler_accept(smpl, id, true);
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const llama_model * model = llama_get_model(ctx_llama);
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const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
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static std::string ret;
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if (llama_token_is_eog(llama_get_model(ctx_llama), id)) {
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if (llama_vocab_is_eog(vocab, id)) {
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ret = "</s>";
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} else {
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ret = common_token_to_piece(ctx_llama, id);
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@ -328,11 +332,10 @@ static struct llava_context * llava_init_context(common_params * params, llama_m
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auto ctx_clip = clip_model_load(clip_path, /*verbosity=*/ 1);
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llama_context_params ctx_params = common_context_params_to_llama(*params);
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ctx_params.n_ctx = params->n_ctx < 2048 ? 2048 : params->n_ctx; // we need a longer context size to process image embeddings
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llama_context * ctx_llama = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
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llama_context * ctx_llama = llama_init_from_model(model, ctx_params);
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if (ctx_llama == NULL) {
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LOG_ERR("%s: failed to create the llama_context\n" , __func__);
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@ -481,7 +484,7 @@ static void debug_test_mrope_2d() {
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}
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static void debug_dump_img_embed(struct llava_context * ctx_llava) {
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int n_embd = llama_n_embd(llama_get_model(ctx_llava->ctx_llama));
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int n_embd = llama_model_n_embd(llama_get_model(ctx_llava->ctx_llama));
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int ne = n_embd * 4;
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float vals[56 * 56 * 3];
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// float embd[ne];
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