Hugging Face's logo

Transformers documentation

Llama4

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2025-04-05.

Llama4

FlashAttention Tensor parallelism

Llama 4, yang dikembangkan oleh Meta, memperkenalkan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) auto-regressive baru. Generasi ini mencakup dua model:

  • Llama 4 Maverick yang sangat mumpuni dengan 17B parameter aktif dari total ~400B, dengan 128 ahli.
  • Llama 4 Scout yang efisien juga memiliki 17B parameter aktif dari total ~109B, menggunakan hanya 16 ahli.

Kedua model memanfaatkan early fusion untuk multimodalitas native, sehingga memungkinkan mereka memproses input teks dan gambar. Maverick dan Scout sama-sama dilatih pada hingga 40 triliun token pada data yang mencakup 200 bahasa (dengan dukungan fine-tuning khusus untuk 12 bahasa termasuk Arab, Spanyol, Jerman, dan Hindi).

Untuk deployment, Llama 4 Scout dirancang agar mudah diakses, dapat berjalan pada satu GPU kelas server melalui kuantisasi int4 4-bit atau 8-bit on-the-fly, sementara Maverick tersedia dalam format BF16 dan FP8. Model-model ini dirilis di bawah Llama 4 Community License Agreement khusus, yang tersedia di repositori model.

Anda dapat menemukan semua checkpoint Llama asli di bawah organisasi meta-llama.

Keluarga model Llama 4 hadir dalam dua varian: 109B, dan 402B parameter. Kedua varian ini sangat besar dan tidak akan muat di perangkat biasa Anda. Lihat di bawah ini untuk beberapa contoh mengurangi penggunaan memori model.

Agar unduhan lebih cepat dan tangguh, kami merekomendasikan untuk menginstal dependensi hf_xet sebagai berikut: pip install transformers[hf_xet]

Contoh di bawah ini mendemonstrasikan cara menghasilkan teks dengan Pipeline atau AutoModel. Kami juga menambahkan contoh yang menunjukkan cara mengaktifkan atribut yang tepat untuk memungkinkan generasi konteks yang sangat panjang, karena beberapa varian Llama 4 memiliki panjang konteks hingga 10 juta token.

Pipeline
AutoModel - Teks saja
AutoModel - Multimodal
AutoModel - Multimodal dengan beberapa gambar
AutoModel - Konteks panjang

from transformers import pipeline


model_id = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"

messages = [
    {"role": "user", "content": "what is the recipe of mayonnaise?"},
]

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    device_map="auto",
)

output = pipe(messages, do_sample=False, max_new_tokens=200)
print(output[0]["generated_text"][-1]["content"])

Efisiensi; cara mendapatkan hasil terbaik dari llama 4

Metode Attention

Memperbarui fungsi perhatian default dapat meningkatkan kinerja komputasi serta penggunaan memori secara signifikan. Lihat ringkasan Antarmuka Perhatian untuk penjelasan mendalam tentang antarmuka kami.

Per rilis, model Llama 4 mendukung metode perhatian berikut: eager, flex_attention, sdpa. Kami merekomendasikan penggunaan flex_attention untuk hasil terbaik. Pergantian mekanisme perhatian dilakukan pada langkah inisialisasi model:

Flex Attention
SDPA
Eager

Mengatur Flex Attention memastikan hasil terbaik dengan konteks yang sangat panjang yang dapat ditangani model.

Perhatian: contoh di bawah menggunakan device_map="auto" dan flex-attention. Gunakan torchrun untuk menjalankan contoh ini dalam mode tensor-parallel.

Kami akan berupaya memungkinkan eksekusi dengan device_map="auto" dan flex-attention tanpa tensor-parallel di masa depan.


from transformers import Llama4ForConditionalGeneration


model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    attn_implementation="flex_attention",
    device_map="auto",
)

Kuantisasi

Quantization mengurangi beban memori model besar dengan merepresentasikan bobot dalam presisi yang lebih rendah. Lihat ringkasan Quantization untuk backend quantization yang tersedia. Pada saat rilis, FBGEMM dan LLM-Compressor keduanya didukung; lebih banyak metode quantization akan didukung dalam beberapa hari setelah rilis.

Lihat di bawah ini untuk contoh yang menggunakan keduanya:

Berikut adalah contoh memuat model BF16 dalam FP8 menggunakan pendekatan FBGEMM:

FBGEMM
LLM-Compressor

from transformers import AutoTokenizer, FbgemmFp8Config, Llama4ForConditionalGeneration


model_id = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True).to(model.device)

model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    quantization_config=FbgemmFp8Config()
)

outputs = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=100)
outputs = tokenizer.batch_decode(outputs[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:])
print(outputs[0])

Offloading

Mengaktifkan CPU-offloading berarti komponen model dapat dipindahkan ke CPU alih-alih GPU jika memori GPU yang tersedia tidak cukup untuk memuat seluruh model. Saat inferensi, komponen yang berbeda akan dimuat/dikeluarkan dari/ke GPU secara on the fly. Hal ini memastikan bahwa model dapat dimuat pada mesin yang lebih kecil selama memori CPU cukup. Namun, hal ini juga memperlambat inferensi karena menambah overhead komunikasi.

Untuk mengaktifkan CPU-offloading, Anda cukup menentukan device_map menjadi auto saat memuat model:


from transformers import Llama4ForConditionalGeneration


model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

Llama4Config

kelas transformers.Llama4Config

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneboi_token_index: int = 200080eoi_token_index: int = 200081image_token_index: int = 200092tie_word_embeddings: bool = False )

Parameter

  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opsional) — Objek config atau dictionary dari vision backbone.
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opsional) — Objek config atau dictionary dari text backbone.
  • boi_token_index (int, opsional, default 200080) — Indeks token begin-of-image untuk membungkus prompt gambar.
  • eoi_token_index (int, opsional, defaultnya 200081) — Indeks token end-of-image untuk membungkus prompt gambar.
  • image_token_index (int, opsional, default 200092) — Indeks token gambar yang digunakan sebagai placeholder untuk gambar input.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Llama4ForConditionalGeneration. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Llama4 sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

>>> from transformers import Llama4Model, Llama4Config

>>> # Initializing a Llama4 7B style configuration
>>> configuration = Llama4Config()

>>> # Initializing a model from the Llama4 7B style configuration
>>> model = Llama4Model(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

Llama4TextConfig

kelas transformers.Llama4TextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 202048hidden_size: int = 5120intermediate_size: int = 8192intermediate_size_mlp: int = 16384num_hidden_layers: int = 48num_attention_heads: int = 40num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0num_experts_per_tok: int = 1num_local_experts: int = 16moe_layers: list[int] | None = Noneinterleave_moe_layer_step: int = 1use_qk_norm: bool = Trueoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001router_jitter_noise: float = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneno_rope_layers: list[int] | None = Noneno_rope_layer_interval: int = 4attention_chunk_size: int | None = 8192layer_types: list[str] | None = Noneattn_temperature_tuning: bool = Truefloor_scale: int = 8192attn_scale: float = 0.1attention_bias: bool = False )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 202048) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • hidden_size (int, opsional, default 5120) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • intermediate_size (int, opsional, default 8192) — Dimensi representasi MLP.
  • intermediate_size_mlp (int, opsional, default 16384) — Ukuran intermediate dari lapisan MLP padat. Nilai yang lebih besar meningkatkan kapasitas dan komputasi FFN.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 48) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 40) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opsional, default 8) — Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika num_key_value_heads=num_attention_heads, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika num_key_value_heads=1 model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengkonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam grup tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat paper ini. Jika tidak ditentukan, akan default ke num_attention_heads.
  • head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan default ke hidden_size // num_attention_heads
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya silu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • max_position_embeddings (int, opsional, default 131072) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • rms_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-05) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.
  • use_cache (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika config.is_decoder=True atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.
  • pad_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional, default 1) — ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional, default 2) — ID token yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.
  • attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • num_experts_per_tok (int, opsional, default 1) — Jumlah ahli untuk merutekan setiap token. Ini adalah nilai top-k untuk perutekan pilihan token.
  • num_local_experts (int, opsional, default 16) — Jumlah ahli lokal di setiap perangkat. num_experts harus dapat dibagi habis oleh num_local_experts.
  • moe_layers (list[int], opsional) — Daftar indeks layer yang menggunakan MoE. Mengesampingkan interleave_moe_layer_step saat disetel.
  • interleave_moe_layer_step (int, opsional, default 1) — Jarak antar lapisan MoE ketika moe_layers adalah None. Nilai yang lebih besar berarti jumlah lapisan MoE lebih sedikit.
  • use_qk_norm (bool, opsional, default True) — Apakah akan melakukan normalisasi L2 pada query/key di lapisan RoPE. Dapat menstabilkan perhatian saat diaktifkan.
  • output_router_logits (bool, opsional, default False) — Apakah logits router harus dikembalikan oleh model. Mengaktifkan ini juga akan memungkinkan model untuk mengoutput loss tambahan, termasuk load balancing loss dan router z-loss.
  • router_aux_loss_coef (float, opsional, default 0.001) — Koefisien kerugian keseimbangan beban tambahan. Digunakan untuk menghukum perutean pakar yang tidak merata pada model MoE.
  • router_jitter_noise (float, opsional, default 0.0) — Jumlah noise yang ditambahkan ke logits router selama pelatihan untuk penyeimbangan beban yang lebih baik.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opsional) — Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus tersebut harus berisi nilai untuk rope_theta dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan max_position_embeddings yang lebih panjang.
  • no_rope_layers (list[int], opsional) — Daftar dengan panjang minimal sama dengan jumlah layer dalam model. Nilai 1 pada posisi indeks menunjukkan bahwa layer yang sesuai akan menggunakan RoPE, sedangkan nilai 0 menunjukkan bahwa itu adalah layer NoPE.
  • no_rope_layer_interval (int, opsional, default 4) — Jika no_rope_layers adalah None, ia akan dibuat menggunakan lapisan NoPE setiap no_rope_layer_interval lapisan.
  • attention_chunk_size (int, opsional, default 8192) — Ukuran chunk untuk komputasi attention. Nilai yang lebih kecil memaksa attention lebih lokal dan menurunkan penggunaan memori.
  • layer_types (list[str], opsional) — Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks layer dengan tipe layernya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai config.
  • attn_temperature_tuning (bool, opsional, default True) — Apakah akan menskalakan suhu perhatian secara dinamis untuk setiap token query berdasarkan panjang sekuens. Disarankan untuk sekuens panjang (misalnya, >32k token) untuk mempertahankan hasil output yang stabil.
  • floor_scale (int, opsional, default 8192) — Skala dasar (dalam token) untuk penyetelan suhu perhatian. Nilai yang lebih besar menunda penskalaan ke posisi yang lebih panjang.
  • attn_scale (float, opsional, default 0.1) — Kekuatan penyetelan suhu perhatian. Nilai yang lebih besar meningkatkan penskalaan pada posisi panjang.
  • attention_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Llama4ForConditionalGeneration. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Llama4 sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

Llama4VisionConfig

kelas transformers.Llama4VisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 768hidden_act: str = 'gelu'num_hidden_layers: int = 34num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3intermediate_size: int = 5632vision_output_dim: int = 7680image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 448patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14norm_eps: float = 1e-05vision_feature_select_strategy: str = 'default'initializer_range: float = 0.02pixel_shuffle_ratio: float = 0.5projector_input_dim: int = 4096projector_output_dim: int = 4096multi_modal_projector_bias: bool = Falseprojector_dropout: float | int = 0.0attention_dropout: float | int = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None )

Parameter

  • hidden_size (int, opsional, default 768) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya gelu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 34) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 16) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_channels (int, opsional, defaultnya 3) — Jumlah saluran input.
  • intermediate_size (int, opsional, default 5632) — Dimensi dari representasi MLP.
  • vision_output_dim (int, opsional, default 7680) — Dimensi dari output model visi. Mencakup output dari encoder transformer dengan lapisan antara dan encoder transformer global.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opsional, defaultnya 448) — Ukuran (resolusi) dari setiap gambar.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opsional, defaultnya 14) — Ukuran (resolusi) dari setiap patch.
  • norm_eps (float, opsional, default 1e-05) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan.
  • vision_feature_select_strategy (str, opsional, defaultnya default) — Strategi pemilihan fitur yang digunakan untuk memilih fitur visual dari tulang punggung visual.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • pixel_shuffle_ratio (float, opsional, default 0.5) — Rasio pixel-shuffle untuk downsampling token patch. Nilai yang lebih kecil menghasilkan lebih sedikit token (downsampling lebih besar).
  • projector_input_dim (int, opsional, default 4096) — Lebar MLP adapter visual sebelum pixel shuffle. Nilai yang lebih besar meningkatkan kapasitas dan komputasi.
  • projector_output_dim (int, opsional, default 4096) — Lebar keluaran dari adapter visual. Nilai yang lebih besar menghasilkan fitur gambar dengan dimensi lebih tinggi.
  • multi_modal_projector_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada multimodal projector.
  • projector_dropout (float, opsional, default 0.0) — Tingkat dropout di dalam MLP adapter visual. Nilai yang lebih tinggi menambah lebih banyak regularisasi.
  • attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opsional) — Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus tersebut harus berisi nilai untuk rope_theta dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan max_position_embeddings yang lebih panjang.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Llama4ForConditionalGeneration. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Llama4 sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Llama4Processor

kelas transformers.Llama4Processor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonepatch_size: int = 14pixel_shuffle_ratio: float = 0.5fake_image_token = '<|image|>'image_token = '<|image|>'start_of_image_token = '<|image_start|>'end_of_image_token = '<|image_end|>'patch_token = '<|patch|>'tile_x_separator_token = '<|tile_x_separator|>'tile_y_separator_token = '<|tile_y_separator|>'chat_template = '{{- bos_token }}\n{%- if custom_tools is defined %}\n {%- set tools = custom_tools %}\n{%- endif %}\n{%- if not tools_in_user_message is defined %}\n {%- set tools_in_user_message = true %}\n{%- endif %}\n{%- if not date_string is defined %}\n {%- if strftime_now is defined %}\n {%- set date_string = strftime_now("%d %b %Y") %}\n {%- else %}\n {%- set date_string = "26 Jul 2024" %}\n {%- endif %}\n{%- endif %}\n{%- if not tools is defined %}\n {%- set tools = none %}\n{%- endif %}\n\n{#- This block extracts the system message, so we can slot it into the right place. #}\n{%- if messages[0][\'role\'] == \'system\' %} \n {%- if messages[0][\'content\'] is string %}\n {%- set system_message = messages[0][\'content\']|trim %}\n {%- else %}\n {#- FIXME: The processor requires an array, always. #}\n {%- set system_message = messages[0][\'content\'][0][\'text\']|trim %}\n {%- endif %}\n {%- set messages = messages[1:] %}\n {%- set user_supplied_system_message = true %}\n{%- else %}\n {%- set system_message = "" %}\n {%- set user_supplied_system_message = false %}\n{%- endif %}\n\n{#- System message if the user supplied one #}\n{%- if user_supplied_system_message %}\n {{- "<|header_start|>system<|header_end|>\n\n" }}\n {%- if tools is not none %}\n {{- "Environment: ipython\n" }}\n {%- endif %}\n {%- if tools is not none and not tools_in_user_message %}\n {{- "You have access to the following functions. To call a function, please respond with JSON for a function call." }}\n {{- \'Respond in the format {"name": function name, "parameters": dictionary of argument name and its value}.\' }}\n {{- "Do not use variables.\n\n" }}\n {%- for t in tools %}\n {{- t | tojson(indent=4) }}\n {{- "\n\n" }}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- system_message }}\n {{- "<|eot|>" }}\n{%- endif %}\n\n{#- Custom tools are passed in a user message with some extra guidance #}\n{%- if tools_in_user_message and not tools is none %}\n {#- Extract the first user message so we can plug it in here #}\n {%- if messages | length != 0 %}\n {%- set first_user_message = messages[0][\'content\']|trim %}\n {%- set messages = messages[1:] %}\n {%- else %}\n {{- raise_exception("Cannot put tools in the first user message when there\'s no first user message!") }}\n{%- endif %}\n {{- \'<|header_start|>user<|header_end|>\n\n\' -}}\n {{- "Given the following functions, please respond with a JSON for a function call " }}\n {{- "with its proper arguments that best answers the given prompt.\n\n" }}\n {{- \'Respond in the format {"name": function name, "parameters": dictionary of argument name and its value}.\' }}\n {{- "Do not use variables.\n\n" }}\n {%- for t in tools %}\n {{- t | tojson(indent=4) }}\n {{- "\n\n" }}\n {%- endfor %}\n {{- first_user_message + "<|eot|>"}}\n{%- endif %}\n\n{%- for message in messages %}\n {%- if not (message.role == \'ipython\' or message.role == \'tool\' or \'tool_calls\' in message) %}\n {{- \'<|header_start|>\' + message[\'role\'] + \'<|header_end|>\n\n\' }}\n {%- if message[\'content\'] is string %}\n {{- message[\'content\'] }}\n {%- else %}\n {%- for content in message[\'content\'] %}\n {%- if content[\'type\'] == \'image\' %}\n {{- \'<|image|>\' }}\n {%- elif content[\'type\'] == \'text\' %}\n {{- content[\'text\'] }}\n {%- endif %}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- elif \'tool_calls\' in message and message.tool_calls|length > 0 %}\n {{- \'<|header_start|>assistant<|header_end|>\n\n\' -}}\n {{- \'<|python_start|>\' }}\n {%- if message[\'content\'] is string %}\n {{- message[\'content\'] }}\n {%- else %}\n {%- for content in message[\'content\'] %}\n {%- if content[\'type\'] == \'image\' %}\n {{- \'<|image|>\' }}\n {%- elif content[\'type\'] == \'text\' %}\n {{- content[\'text\'] }}\n {%- endif %}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- \'<|python_end|>\' }}\n {%- for tool_call in message.tool_calls %}\n {{- \'{"name": "\' + tool_call.function.name + \'", \' }}\n {{- \'"parameters": \' }}\n {{- tool_call.function.arguments | tojson }}\n {{- "}" }}\n {%- endfor %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- elif message.role == "tool" or message.role == "ipython" %}\n {{- "<|header_start|>ipython<|header_end|>\n\n" }}\n {%- if message.content is mapping or message.content is iterable %}\n {{- message.content | tojson }}\n {%- else %}\n {{- message.content }}\n {%- endif %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- if add_generation_prompt %}\n {{- \'<|header_start|>assistant<|header_end|>\n\n\' }}\n{%- endif %}\n'**kwargs )

Parameter

  • image_processor (Llama4ImageProcessor) — Image processor adalah input yang wajib.
  • tokenizer (tokenizer_class) — Tokenizer adalah input yang wajib.
  • patch_size (int, opsional, default 28) — Ukuran patch gambar untuk tokenisasi.
  • pixel_shuffle_ratio (float, opsional, default 0.5) — Rasio yang digunakan untuk pixel shuffling saat memproses gambar. Ini mengontrol faktor downsampling yang diterapkan pada patch gambar. Rasio downsampling aktual dihitung sebagai 1 / (pixel_shuffle_ratio^2).
  • fake_image_token (str, opsional, default "<|image|>") — Token placeholder dalam teks yang akan diganti dengan token gambar sebenarnya. Token ini berfungsi sebagai penanda yang menunjukkan di mana gambar harus disisipkan dalam urutan teks.
  • image_token (str, opsional, default "<|image|>") — Token yang digunakan untuk merepresentasikan gambar dalam teks.
  • start_of_image_token (str, opsional, default "<|image_start|>") — Token khusus yang menandai awal dari urutan gambar dalam teks. Token ini ditambahkan di depan urutan token gambar untuk membatasi batas gambar.
  • end_of_image_token (str, opsional, default "<|image_end|>") — Token khusus yang menandai akhir dari urutan gambar dalam teks. Token ini ditambahkan ke urutan token gambar untuk membatasi batas gambar.
  • patch_token (str, opsional, default "<|patch|>") — Token yang digunakan untuk mewakili patch gambar individual. Beberapa token patch digunakan untuk mewakili gambar lengkap, dengan jumlahnya bergantung pada ukuran gambar dan konfigurasi patch.
  • tile_x_separator_token (str, opsional, defaultnya "<|tile_x_separator|>") — Token yang digunakan untuk memisahkan tile (patch) secara horizontal dalam sebuah gambar. Token ini disisipkan di antara patch pada baris yang sama ketika gambar dipecah menjadi beberapa tile.
  • tile_y_separator_token (str, opsional, defaultnya "<|tile_y_separator|>") — Token yang digunakan untuk memisahkan tile (patch) secara vertikal dalam sebuah gambar. Token ini disisipkan di antara baris patch ketika gambar dipecah menjadi beberapa tile.
  • chat_template (str, defaultnya `{{- bos_token }‌} —
  • {%- if custom_tools is defined %} — {%- set tools = custom_tools %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not tools_in_user_message is defined %} — {%- set tools_in_user_message = true %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not date_string is defined %} — {%- if strftime_now is defined %} {%- set date_string = strftime_now(“%d %b %Y”) %} {%- else %} {%- set date_string = “26 Jul 2024” %} {%- endif %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not tools is defined %} — {%- set tools = none %}
  • {%- endif %} —
  • {#- Blok ini mengekstrak pesan sistem, sehingga kita dapat memasukkannya ke tempat yang tepat. #} —
  • {%- if messages[0]['role'] == ‘system’ %} — {%- if messages[0]['content'] is string %} {%- set system_message = messages[0]['content']|trim %} {%- else %} {#- FIXME: The processor requires an array, always. #} {%- set system_message = messages[0]['content'][0]['text']|trim %} {%- endif %} {%- set messages = messages[1:] %} {%- set user_supplied_system_message = true %}
  • {%- else %} — {%- set system_message = "" %} {%- set user_supplied_system_message = false %}
  • {%- endif %} —
  • {#- Pesan sistem jika pengguna menyediakannya #} —
  • {%- if user_supplied_system_message %} — {{- ”<|header_start|>system<|header_end|>
  • ” }‌} — {%- if tools is not none %} {{- “Environment: ipython
  • ” }‌} — {%- endif %} {%- if tools is not none and not tools_in_user_message %} {{- “Anda memiliki akses ke fungsi-fungsi berikut. Untuk memanggil fungsi, silakan balas dengan JSON untuk pemanggilan fungsi.” }‌} {{- ‘Berikan respons dalam format {“name”: nama fungsi, “parameters”: kamus nama argumen dan nilainya}.’ }‌} {{- “Jangan gunakan variabel.
  • ” }‌} — {%- for t in tools %} {{- t | tojson(indent=4) }‌} {{- ”
  • ” }‌} — {%- endfor %} {%- endif %} {{- system_message }‌} {{- ”<|eot|>” }‌}
  • {%- endif %} —
  • {#- Alat kustom dikirimkan dalam pesan pengguna dengan beberapa panduan tambahan #} —
  • {%- if tools_in_user_message and not tools is none %} — {#- Ekstrak pesan pengguna pertama agar dapat disisipkan di sini #} {%- if messages | length != 0 %} {%- set first_user_message = messages[0]['content']|trim %} {%- set messages = messages[1:] %} {%- else %} {{- raise_exception(“Cannot put tools in the first user message when there’s no first user message!”) }‌}
  • {%- endif %} — {{- ’<|header_start|>user<|header_end|>
  • ’ -}‌} — {{- “Diberikan fungsi-fungsi berikut, silakan balas dengan JSON untuk pemanggilan fungsi ” }‌} {{- dengan argumen yang tepat yang paling menjawab prompt yang diberikan.
  • ” }‌} — {{- ‘Berikan respons dalam format {“name”: nama fungsi, “parameters”: kamus nama argumen dan nilainya}.’ }‌} {{- “Jangan gunakan variabel.
  • ” }‌} — {%- for t in tools %} {{- t | tojson(indent=4) }‌} {{- ”
  • ” }‌} — {%- endfor %} {{- first_user_message + ”<|eot|>“}‌}
  • {%- endif %} —
  • {%- for message in messages %} — {%- if not (message.role == ‘ipython’ or message.role == ‘tool’ or ‘tool_calls’ in message) %} {{- ’<|header_start|>’ + message[‘role’] + ’<|header_end|>
  • ’ }‌} — {%- if message[‘content’] is string %} {{- message[‘content’] }‌} {%- else %} {%- for content in message[‘content’] %} {%- if content[‘type’] == ‘image’ %} {{- ’<|image|>’ }‌} {%- elif content[‘type’] == ‘text’ %} {{- content[‘text’] }‌} {%- endif %} {%- endfor %} {%- endif %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- elif ‘tool_calls’ in message and message.tool_calls|length > 0 %} {{- ’<|header_start|>assistant<|header_end|>
  • ’ -}‌} — {{- ’<|python_start|>’ }‌} {%- if message[‘content’] is string %} {{- message[‘content’] }‌} {%- else %} {%- for content in message[‘content’] %} {%- if content[‘type’] == ‘image’ %} {{- ’<|image|>’ }‌} {%- elif content[‘type’] == ‘text’ %} {{- content[‘text’] }‌} {%- endif %} {%- endfor %} {%- endif %} {{- ’<|python_end|>’ }‌} {%- for tool_call in message.tool_calls %} {{- ’{“name”: ”’ + tool_call.function.name + ’”, ’ }‌} {{- ‘“parameters”: ’ }‌} {{- tool_call.function.arguments | tojson }‌} {{- ”}” }‌} {%- endfor %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- elif message.role == “tool” or message.role == “ipython” %} {{- ”<|header_start|>ipython<|header_end|>
  • ” }‌} — {%- if message.content is mapping or message.content is iterable %} {{- message.content | tojson }‌} {%- else %} {{- message.content }‌} {%- endif %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- endif %}
  • {%- endfor %} —
  • {%- if add_generation_prompt %} — {{- ’<|header_start|>assistant<|header_end|>
  • ’ }‌} —
  • {%- endif %} —
  • `) — Template Jinja untuk mengonversi daftar pesan dalam chat menjadi string yang dapat ditokenisasi.

Membangun Llama4Processor yang membungkus image processor dan tokenizer menjadi satu processor.

Llama4Processor menyediakan semua fungsionalitas dari Llama4ImageProcessor dan tokenizer_class. Lihat ~Llama4ImageProcessor dan ~tokenizer_class untuk informasi lebih lanjut.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

Parameter

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], opsional) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
  • text (Union[str, list[str], list[list[str]]], opsional) — Sequens atau batch dari sequens yang akan dienkod. Setiap sequens dapat berupa string atau daftar string (string yang sudah dipretokenisasi). Jika Anda memasukkan input yang sudah dipretokenisasi, atur is_split_into_words=True untuk menghindari ambiguitas dengan input yang di-batch.
  • videos (Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]], opsional) — Video yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu video atau batch video dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan video dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
  • audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], opsional) — Audio atau batch audio yang akan disiapkan. Setiap audio dapat berupa array NumPy atau tensor PyTorch. Jika berupa array NumPy/tensor PyTorch, setiap audio harus memiliki bentuk (C, T), di mana C adalah jumlah channel, dan T adalah panjang sampel dari audio tersebut.
  • return_tensors (str atau TensorType, opsional) — Jika diset, akan mengembalikan tensor dari framework tertentu. Nilai yang dapat diterima adalah:
    • 'pt': Mengembalikan objek PyTorch torch.Tensor.
    • 'np': Mengembalikan objek NumPy np.ndarray.
  • **kwargs (ProcessingKwargs, opsional) — Opsi pemrosesan tambahan untuk setiap modalitas (teks, gambar, video, audio). Parameter spesifik model tercantum di atas; lihat kelas TypedDict untuk daftar lengkap argumen yang didukung.

Llama4ImageProcessor

kelas transformers.Llama4ImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.llama4.image_processing_llama4.Llama4ImageProcessorKwargs'> )

Parameter

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'height' -- 336, 'width': 336}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya True) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat melakukan resize, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya 2) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • max_patches (int, kwargs, opsional, default 16) — Jumlah maksimum patch yang akan diekstrak dari gambar. Dapat ditimpa oleh parameter max_patches pada metode preprocess.
  • resize_to_max_canvas (bool, kwargs, opsional, default False) — Apakah akan mengubah ukuran gambar ke ukuran kanvas maksimum. Jika True, memilih kanvas yang memungkinkan perbesaran terbesar tanpa distorsi. Jika False, melakukan downsample seminimal mungkin, termasuk tanpa mengubah ukuran sama sekali, tetapi tidak pernah melakukan upsample, kecuali gambar lebih kecil dari ukuran patch.

Membangun pemroses gambar Llama4ImageProcessor.

praproses

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.llama4.image_processing_llama4.Llama4ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parameter

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • max_patches (int, kwargs, opsional, default 16) — Jumlah maksimum patch yang akan diekstrak dari gambar. Dapat ditimpa oleh parameter max_patches pada metode preprocess.
  • resize_to_max_canvas (bool, kwargs, opsional, default False) — Apakah akan mengubah ukuran gambar ke ukuran kanvas maksimum. Jika True, memilih kanvas yang memungkinkan perbesaran terbesar tanpa distorsi. Jika False, melakukan downsample seminimal mungkin, termasuk tanpa mengubah ukuran sama sekali, tetapi tidak pernah melakukan upsample, kecuali gambar lebih kecil dari ukuran patch.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

Llama4ForConditionalGeneration

kelas transformers.Llama4ForConditionalGeneration

< >

( config: Llama4Config )

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Llama4CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Llama4ImageProcessor. Lihat Llama4ImageProcessor.call() untuk detailnya (Llama4Processor menggunakan Llama4ImageProcessor untuk memproses gambar).
  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • vision_feature_select_strategy (str, opsional) — Strategi pemilihan fitur yang digunakan untuk memilih fitur visual dari tulang punggung visual. Dapat berupa "default" atau "full".
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opsional) — Dict di mana kuncinya adalah modalitas yang didukung dan nilainya adalah output terenkod untuk modalitas tersebut. Setiap output terenkod adalah tuple yang terdiri dari (pooler_output, opsional: last_hidden_states, opsional: hidden_states, opsional: attentions) pooler_output dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian fitur multimodal dari encoder yang digabungkan ke dalam embedding teks.

Mengembalikan

Llama4CausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

Llama4CausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Llama4Config) dan input.

Metode forward dari Llama4ForConditionalGeneration menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opsional) — Sebuah torch.Tensor berukuran (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states dari model yang dihasilkan oleh vision encoder dan setelah memproyeksikan hidden state terakhir.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_router_logits=True diteruskan) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap lapisan MoE) dengan bentuk (batch_size * sequence_length, num_experts).

Contoh:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, LlavaForConditionalGeneration

>>> model = LlavaForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-1.5-7b-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-1.5-7b-hf")

>>> prompt = "USER: <image>\nWhat's the content of the image? ASSISTANT:"
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=15)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"USER:  \nWhat's the content of the image? ASSISTANT: The image features a busy city street with a stop sign prominently displayed"

get_image_features

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parameter

Mengembalikan

BaseModelOutputWithPooling atau tuple(torch.Tensor)

A BaseModelOutputWithPooling atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Llama4Config) dan input.

Mengambil state tersembunyi terakhir dari gambar dari menara visi dan menerapkan proyeksi al.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Llama4ForConditionalGeneration

>>> model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained("meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Llama4ForCausalLM

kelas transformers.Llama4ForCausalLM

< >

( config: Llama4TextConfig )

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

Mengembalikan

MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Llama4Config) dan input.

Metode forward dari Llama4ForCausalLM menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True dilewatkan atau ketika config.output_router_logits=True, dan model melatih router-nya dengan loss penyeimbangan beban) — Loss bantu penyeimbangan beban untuk modul sparse. Model yang menyeimbangkan pakar mereka dengan bias router sebagai gantinya (DeepSeek-V3 dan arsitektur yang diturunkan darinya) mengembalikan None di sini sambil tetap mengembalikan router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True diteruskan atau ketika config.output_router_logits=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap lapisan sparse) dengan bentuk (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah yang dihitung oleh router MoE. Logit ini dapat digunakan untuk menghitung kerugian penyeimbangan beban (load-balancing loss) atau untuk memeriksa bagaimana token didistribusikan ke para ahli (experts).

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, Llama4ForCausalLM

>>> model = Llama4ForCausalLM.from_pretrained("meta-llama4/Llama4-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama4/Llama4-2-7b-hf")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."

Llama4TextModel

kelas transformers.Llama4TextModel

< >

( config: Llama4TextConfig )

Parameter

  • config (Llama4TextConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Llama4 Text polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).

Mengembalikan

MoeModelOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Llama4Config) dan input.

Metode forward dari Llama4TextModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika config.is_encoder_decoder=True di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan ketika output_router_probs=True dan config.add_router_probs=True diteruskan atau ketika config.output_router_probs=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah (setelah softmax) yang dihitung oleh router MoE; istilah-istilah ini digunakan untuk menghitung auxiliary loss pada model Mixture of Experts.

Llama4VisionModel

kelas transformers.Llama4VisionModel

< >

( config: Llama4VisionConfig )

forward

< >

( pixel_values: Tensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs )

Contoh:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, MllamaVisionModel

>>> checkpoint = "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision"
>>> model = MllamaVisionModel.from_pretrained(checkpoint)
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint)

>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> output = model(**inputs)

>>> print(output.last_hidden_state.shape)
torch.Size([1, 1, 4, 1025, 7680])
Update on GitHub

←LiLT LLaVA→