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synced 2025-06-28 12:25:03 +00:00
embedding : avoid common_batch
ggml-ci
This commit is contained in:
@ -26,56 +26,52 @@ static std::vector<std::string> split_lines(const std::string & s, const std::st
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return lines;
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return lines;
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}
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}
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static void batch_add_seq(common_batch & batch, const std::vector<int32_t> & tokens, llama_seq_id seq_id) {
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static void batch_add_seq(llama_batch_ext * batch, const std::vector<int32_t> & tokens, llama_seq_id seq_id) {
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size_t n_tokens = tokens.size();
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size_t n_tokens = tokens.size();
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for (size_t i = 0; i < n_tokens; i++) {
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for (size_t i = 0; i < n_tokens; i++) {
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batch.add_text(tokens[i], i, seq_id, true);
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llama_batch_ext_add_text(batch, tokens[i], i, &seq_id, 1, true);
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}
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}
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}
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}
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static void batch_decode(llama_context * ctx, common_batch & batch, float * output, int n_seq, int n_embd, int embd_norm) {
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static void batch_decode(llama_context * ctx, llama_batch_ext * batch, float * output, int n_seq, int n_embd, int embd_norm) {
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const enum llama_pooling_type pooling_type = llama_pooling_type(ctx);
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const enum llama_pooling_type pooling_type = llama_pooling_type(ctx);
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const struct llama_model * model = llama_get_model(ctx);
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const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
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// clear previous kv_cache values (irrelevant for embeddings)
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// clear previous kv_cache values (irrelevant for embeddings)
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llama_kv_self_clear(ctx);
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llama_kv_self_clear(ctx);
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const int n_tokens = llama_batch_ext_get_n_tokens(batch);
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// run model
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// run model
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LOG_INF("%s: n_tokens = %d, n_seq = %d\n", __func__, llama_batch_ext_get_n_tokens(batch.get()), n_seq);
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LOG_INF("%s: n_tokens = %d, n_seq = %d\n", __func__, n_tokens, n_seq);
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if (llama_model_has_encoder(model) && !llama_model_has_decoder(model)) {
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if (llama_model_has_encoder(model) && !llama_model_has_decoder(model)) {
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// encoder-only model
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// encoder-only model
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if (llama_encode_ext(ctx, batch.get()) < 0) {
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if (llama_encode_ext(ctx, batch) < 0) {
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LOG_ERR("%s : failed to encode\n", __func__);
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LOG_ERR("%s : failed to encode\n", __func__);
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}
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}
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} else if (!llama_model_has_encoder(model) && llama_model_has_decoder(model)) {
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} else if (!llama_model_has_encoder(model) && llama_model_has_decoder(model)) {
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// decoder-only model
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// decoder-only model
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if (llama_decode_ext(ctx, batch.get()) < 0) {
|
if (llama_decode_ext(ctx, batch) < 0) {
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LOG_ERR("%s : failed to decode\n", __func__);
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LOG_ERR("%s : failed to decode\n", __func__);
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}
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}
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}
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}
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for (int i = 0; i < llama_batch_ext_get_n_tokens(batch.get()); i++) {
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if (pooling_type == LLAMA_POOLING_TYPE_NONE) {
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if (!batch.tokens[i].logits) {
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for (int i = 0; i < n_tokens; i++) {
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continue;
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const float * embd = llama_get_embeddings_ith(ctx, i);
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}
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const float * embd = nullptr;
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int embd_pos = 0;
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if (pooling_type == LLAMA_POOLING_TYPE_NONE) {
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// try to get token embeddings
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embd = llama_get_embeddings_ith(ctx, i);
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embd_pos = i;
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GGML_ASSERT(embd != NULL && "failed to get token embeddings");
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GGML_ASSERT(embd != NULL && "failed to get token embeddings");
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} else {
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// try to get sequence embeddings - supported only when pooling_type is not NONE
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embd = llama_get_embeddings_seq(ctx, batch.tokens[i].seq_id);
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embd_pos = batch.tokens[i].seq_id;
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GGML_ASSERT(embd != NULL && "failed to get sequence embeddings");
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}
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float * out = output + embd_pos * n_embd;
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float * out = output + i * n_embd;
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common_embd_normalize(embd, out, n_embd, embd_norm);
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common_embd_normalize(embd, out, n_embd, embd_norm);
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}
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} else {
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for (int s = 0; s < n_seq; s++) {
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const float * embd = llama_get_embeddings_seq(ctx, s);
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GGML_ASSERT(embd != NULL && "failed to get sequence embeddings");
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float * out = output + s * n_embd;
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common_embd_normalize(embd, out, n_embd, embd_norm);
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}
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}
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}
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}
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}
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@ -171,7 +167,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
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// initialize batch
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// initialize batch
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const int n_prompts = prompts.size();
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const int n_prompts = prompts.size();
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struct common_batch batch = common_batch(n_batch, 1);
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llama_batch_ext * batch = llama_batch_ext_init(n_batch, 1);
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// count number of embeddings
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// count number of embeddings
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int n_embd_count = 0;
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int n_embd_count = 0;
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@ -198,12 +194,12 @@ int main(int argc, char ** argv) {
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const uint64_t n_toks = inp.size();
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const uint64_t n_toks = inp.size();
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// encode if at capacity
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// encode if at capacity
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if (batch.get_n_tokens() + n_toks > n_batch) {
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if (llama_batch_ext_get_n_tokens(batch) + n_toks > n_batch) {
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float * out = emb + e * n_embd;
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batch_decode(ctx, batch, emb + e * n_embd, s, n_embd, params.embd_normalize);
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batch_decode(ctx, batch, out, s, n_embd, params.embd_normalize);
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llama_batch_ext_clear(batch);
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e += pooling_type == LLAMA_POOLING_TYPE_NONE ? batch.get_n_tokens() : s;
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e += pooling_type == LLAMA_POOLING_TYPE_NONE ? llama_batch_ext_get_n_tokens(batch) : s;
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s = 0;
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s = 0;
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batch.clear();
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}
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}
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// add to batch
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// add to batch
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@ -212,8 +208,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
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}
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}
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// final batch
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// final batch
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float * out = emb + e * n_embd;
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batch_decode(ctx, batch, emb + e * n_embd, s, n_embd, params.embd_normalize);
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batch_decode(ctx, batch, out, s, n_embd, params.embd_normalize);
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if (params.embd_out.empty()) {
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if (params.embd_out.empty()) {
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LOG("\n");
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LOG("\n");
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@ -318,6 +313,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
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LOG("\n");
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LOG("\n");
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llama_perf_context_print(ctx);
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llama_perf_context_print(ctx);
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llama_batch_ext_free(batch);
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// clean up
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// clean up
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llama_backend_free();
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llama_backend_free();
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@ -82,7 +82,7 @@ static void batch_add_seq(llama_batch_ext * batch, const std::vector<int32_t> &
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}
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}
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static void batch_decode(llama_context * ctx, llama_batch_ext * batch, float * output, int n_seq, int n_embd, int embd_norm = 2) {
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static void batch_decode(llama_context * ctx, llama_batch_ext * batch, float * output, int n_seq, int n_embd, int embd_norm = 2) {
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const struct llama_model * model = llama_get_model(ctx);
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const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
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// clear previous kv_cache values (irrelevant for embeddings)
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// clear previous kv_cache values (irrelevant for embeddings)
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llama_kv_self_clear(ctx);
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llama_kv_self_clear(ctx);
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