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https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
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* llama : scatter llama.cpp into multiple modules (wip) * llama : control-vector -> adapter * llama : arch * llama : mmap ggml-ci * ci : remove BUILD_SHARED_LIBS=OFF ggml-ci * llama : arch (cont) ggml-ci * llama : chat ggml-ci * llama : model ggml-ci * llama : hparams ggml-ci * llama : adapter ggml-ci * examples : fix ggml-ci * rebase ggml-ci * minor * llama : kv cache ggml-ci * llama : impl ggml-ci * llama : batch ggml-ci * cont ggml-ci * llama : context ggml-ci * minor * llama : context (cont) ggml-ci * llama : model loader ggml-ci * common : update lora ggml-ci * llama : quant ggml-ci * llama : quant (cont) ggml-ci * minor [no ci]
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1.1 KiB
C++
41 lines
1.1 KiB
C++
#include "arg.h"
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#include "common.h"
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#include "ngram-cache.h"
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#include "llama.h"
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#include <string>
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#include <vector>
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int main(int argc, char ** argv){
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common_params params;
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if (!common_params_parse(argc, argv, params, LLAMA_EXAMPLE_LOOKUP)) {
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return 1;
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}
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// init llama.cpp
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llama_backend_init();
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llama_numa_init(params.numa);
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// load the model
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common_init_result llama_init = common_init_from_params(params);
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llama_model_ptr & model = llama_init.model;
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llama_context_ptr & ctx = llama_init.context;
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GGML_ASSERT(model != nullptr);
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// tokenize the prompt
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std::vector<llama_token> inp;
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inp = common_tokenize(ctx.get(), params.prompt, true, true);
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fprintf(stderr, "%s: tokenization done\n", __func__);
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common_ngram_cache ngram_cache;
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common_ngram_cache_update(ngram_cache, LLAMA_NGRAM_STATIC, LLAMA_NGRAM_STATIC, inp, inp.size(), true);
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fprintf(stderr, "%s: hashing done, writing file to %s\n", __func__, params.lookup_cache_static.c_str());
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common_ngram_cache_save(ngram_cache, params.lookup_cache_static);
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return 0;
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}
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