fix adaptor

README.md

@@ -97,14 +97,14 @@ QQ Group for communication: 30920262
 *   `--tokenizer`: Tokenizer path
 *   `--port`: Running port
 *   `--quant`: Specify the number of quantization layers
-*   `--adepter`: Adapter (GPU and backend) selection options
+*   `--adaptor`: Adapter (GPU and backend) selection options
 
 ### Example
 
 The server listens on port 3000, loads the full-layer quantized (32 > 24) 0.4B model, and selects adapter 0 (to get the specific adapter number, you can first not add this parameter, and the program will enter the adapter selection page).
 
 ```bash
-$ cargo run --release -- --model assets/models/RWKV-4-World-0.4B-v1-20230529-ctx4096.st --port 3000 --quant 32 --adepter 0
+$ cargo run --release -- --model assets/models/RWKV-4-World-0.4B-v1-20230529-ctx4096.st --port 3000 --quant 32 --adaptor 0
 ```
 
 ## 📙Currently Available APIs

README_jp.md

@@ -95,14 +95,14 @@ OpenAIのChatGPT APIインターフェースと互換性があります。
 *   `--tokenizer`: トークナイザーのパス
 *   `--port`: 実行ポート
 *   `--quant`: 量子化レイヤーの数を指定
-*   `--adepter`: アダプター（GPUおよびバックエンド）の選択オプション
+*   `--adaptor`: アダプター（GPUおよびバックエンド）の選択オプション
 
 ### 例
 
 サーバーはポート3000でリッスンし、全レイヤー量子化（32 > 24）の0.4Bモデルをロードし、アダプター0を選択します（特定のアダプター番号を取得するには、最初にこのパラメーターを追加せず、プログラムがアダプター選択ページに入るまで待ちます）。
 
 ```bash
-$ cargo run --release -- --model assets/models/RWKV-4-World-0.4B-v1-20230529-ctx4096.st --port 3000 --quant 32 --adepter 0
+$ cargo run --release -- --model assets/models/RWKV-4-World-0.4B-v1-20230529-ctx4096.st --port 3000 --quant 32 --adaptor 0
 ```
 
 ## 📙現在利用可能なAPI

README_zh.md

@@ -104,13 +104,13 @@
 - `--tokenizer`: 词表路径
 - `--port`: 运行端口
 - `--quant`: 指定量化层数
-- `--adepter`: 适配器（GPU和后端）选择项
+- `--adaptor`: 适配器（GPU和后端）选择项
 
 ### 示例
 
 服务器监听3000端口，加载全部层量化（32 > 24）的0.4B模型，选择0号适配器（要查看具体适配器编号可以先不加该参数，程序会先进入选择页面）。
 ```bash
-$ cargo run --release -- --model assets/models/RWKV-4-World-0.4B-v1-20230529-ctx4096.st --port 3000 --quant 32 --adepter 0
+$ cargo run --release -- --model assets/models/RWKV-4-World-0.4B-v1-20230529-ctx4096.st --port 3000 --quant 32 --adaptor 0
 ```
 
 

src/main.rs

@@ -351,7 +351,7 @@ fn model_task(model: Model, tokenizer: Tokenizer, receiver: Receiver<ThreadReque
 #[command(author, version, about, long_about = None)]
 struct Args {
     #[arg(long, short)]
-    adepter: Option<usize>,
+    adaptor: Option<usize>,
     #[arg(long, short, value_name = "FILE")]
     model: Option<String>,
     #[arg(long, short, value_name = "FILE")]
@@ -390,7 +390,7 @@ async fn main() -> Result<()> {
     );
 
     let (sender, receiver) = flume::unbounded::<ThreadRequest>();
-    let env = create_environment(args.adepter).await?;
+    let env = create_environment(args.adaptor).await?;
     let tokenizer = load_tokenizer(&tokenizer_path)?;
 
     log::info!("{:#?}", env.adapter.get_info());