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path: root/examples/speculative/speculative.cpp
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diff --git a/examples/speculative/speculative.cpp b/examples/speculative/speculative.cpp
index 2445d78d..c5e5b234 100644
--- a/examples/speculative/speculative.cpp
+++ b/examples/speculative/speculative.cpp
@@ -70,16 +70,16 @@ int main(int argc, char ** argv) {
const auto t_enc_start = ggml_time_us();
// eval the prompt with both models
- llama_decode(ctx_tgt, llama_batch_get_one( inp.data(), n_input - 1, 0, 0), params.n_threads);
- llama_decode(ctx_tgt, llama_batch_get_one(&inp.back(), 1, n_input - 1, 0), params.n_threads);
- llama_decode(ctx_dft, llama_batch_get_one( inp.data(), n_input, 0, 0), params.n_threads);
+ llama_decode(ctx_tgt, llama_batch_get_one( inp.data(), n_input - 1, 0, 0));
+ llama_decode(ctx_tgt, llama_batch_get_one(&inp.back(), 1, n_input - 1, 0));
+ llama_decode(ctx_dft, llama_batch_get_one( inp.data(), n_input, 0, 0));
const auto t_enc_end = ggml_time_us();
// the 2 models should have the same vocab
const int n_ctx = llama_n_ctx(ctx_tgt);
- const int n_vocab = llama_n_vocab(ctx_tgt);
- //GGML_ASSERT(n_vocab == llama_n_vocab(ctx_dft));
+ const int n_vocab = llama_n_vocab(model_tgt);
+ //GGML_ASSERT(n_vocab == llama_n_vocab(model_dft));
// how many tokens to draft each time
int n_draft = params.n_draft;
@@ -173,7 +173,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
}
llama_kv_cache_seq_rm(ctx_dft, 0, n_past_dft, n_ctx);
- llama_decode(ctx_dft, llama_batch_get_one(&id, 1, n_past_dft, 0), params.n_threads);
+ llama_decode(ctx_dft, llama_batch_get_one(&id, 1, n_past_dft, 0));
++n_past_dft;
// heuristic for n_draft
@@ -258,7 +258,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// evaluate the drafted token on the draft model
llama_kv_cache_seq_rm(ctx_dft, 0, n_past_cur, n_ctx);
- llama_decode(ctx_dft, llama_batch_get_one(&drafted.back(), 1, n_past_cur, 0), params.n_threads);
+ llama_decode(ctx_dft, llama_batch_get_one(&drafted.back(), 1, n_past_cur, 0));
++n_past_cur;
if (grammar_dft != NULL) {
@@ -268,7 +268,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
// evaluate the target model on the drafted tokens
llama_kv_cache_seq_rm(ctx_tgt, 0, n_past_tgt, n_ctx);
- llama_decode(ctx_tgt, llama_batch_get_one(drafted.data(), drafted.size(), n_past_tgt, 0), params.n_threads);
+ llama_decode(ctx_tgt, llama_batch_get_one(drafted.data(), drafted.size(), n_past_tgt, 0));
++n_past_tgt;
// the first token is always proposed by the traget model before the speculation loop