Transformers documentation
Mllama
Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2024-09-25.
Mllama
Tổng quan
Bộ Llama 3.2-Vision gồm các mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (LLM) là tập hợp các mô hình sinh suy luận hình ảnh được huấn luyện trước và tinh chỉnh theo chỉ thị, với kích thước 11B và 90B (đầu vào gồm văn bản + hình ảnh / đầu ra là văn bản). Các mô hình Llama 3.2-Vision được tinh chỉnh theo chỉ thị được tối ưu hóa cho nhận diện thị giác, suy luận hình ảnh, chú thích và trả lời các câu hỏi chung về một hình ảnh.
Kiến trúc mô hình: Llama 3.2-Vision được xây dựng dựa trên mô hình chỉ văn bản Llama 3.1, vốn là một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy sử dụng kiến trúc transformer được tối ưu hóa. Các phiên bản tinh chỉnh sử dụng tinh chỉnh có giám sát (SFT) và học tăng cường với phản hồi từ con người (RLHF) để phù hợp với sở thích của con người về tính hữu ích và an toàn. Để hỗ trợ các tác vụ nhận dạng hình ảnh, mô hình Llama 3.2-Vision sử dụng một bộ thích ứng thị giác được huấn luyện riêng, tích hợp với mô hình ngôn ngữ Llama 3.1 đã được huấn luyện trước. Bộ thích ứng bao gồm một chuỗi các lớp chú ý chéo (cross-attention) đưa các biểu diễn của bộ mã hóa hình ảnh vào LLM lõi.
Mẹo sử dụng
- Đối với đầu vào hình ảnh + văn bản và văn bản, hãy sử dụng
MllamaForConditionalGeneration. - Đối với đầu vào chỉ là văn bản, hãy sử dụng
MllamaForCausalLMđể tạo văn bản nhằm tránh nạp tháp thị giác. - Mỗi mẫu có thể chứa nhiều hình ảnh, và số lượng hình ảnh có thể khác nhau giữa các mẫu. Bộ xử lý sẽ đệm các đầu vào lên số lượng hình ảnh tối đa giữa các mẫu và lên số lượng ô (tiles) tối đa trong mỗi hình ảnh.
- Văn bản được truyền vào bộ xử lý phải có các token
"<|image|>"tại vị trí cần chèn hình ảnh. - Bộ xử lý có phương thức
apply_chat_templateriêng để chuyển đổi các tin nhắn chat thành văn bản, sau đó có thể được truyền vào bộ xử lý dưới dạng văn bản. Nếu bạn đang sử dụngtransformers>=4.49.0, bạn cũng có thể nhận được đầu ra dạng vector từapply_chat_template. Xem Ví dụ sử dụng bên dưới để biết thêm chi tiết về cách sử dụng.
Mllama có một token bổ sung được dùng làm vị trí thay thế cho các vị trí hình ảnh trong văn bản. Điều này có nghĩa là các id đầu vào và lớp nhúng đầu vào sẽ có thêm một token. Tuy nhiên, vì trọng số của nhúng đầu vào và đầu ra không được liên kết với nhau, nên lớp
lm_headsẽ có ít hơn một token và sẽ gặp lỗi nếu bạn muốn tính loss trên các token hình ảnh hoặc áp dụng một số bộ xử lý logit. Trong trường hợp bạn đang huấn luyện, hãy đảm bảo che đi các token đặc biệt"<|image|>"tronglabelsvì mô hình không nên được huấn luyện để dự đoán chúng.Ngược lại, nếu bạn gặp lỗi chỉ số phía CUDA khi tạo văn bản, hãy sử dụng đoạn mã bên dưới để mở rộng
lm_headthêm một token.old_embeddings = model.get_output_embeddings() num_tokens = model.vocab_size + 1 resized_embeddings = model._get_resized_lm_head(old_embeddings, new_num_tokens=num_tokens, mean_resizing=True) resized_embeddings.requires_grad_(old_embeddings.weight.requires_grad) model.set_output_embeddings(resized_embeddings)
Ví dụ sử dụng
Mô hình Instruct
from transformers import AutoProcessor, MllamaForConditionalGeneration
model_id = "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct"
model = MllamaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
messages = [
[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/llava_view.jpg"},
{"type": "text", "text": "What does the image show?"}
]
}
],
]
inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=25)
print(processor.decode(output[0]))Mô hình cơ sở
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor, MllamaForConditionalGeneration
model_id = "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision"
model = MllamaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
prompt = "<|image|>If I had to write a haiku for this one"
url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/llava_view.jpg"
raw_image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = processor(text=prompt, images=raw_image, return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=25)
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))MllamaConfig
lớp transformers.MllamaConfig
< source >( 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 = Noneimage_token_index: int = 128256 )
Tham số
- vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung thị giác. - text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung văn bản. - image_token_index (
int, tùy chọn, mặc định là128256) — Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một MllamaModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Mllama theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision
Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.
Ví dụ:
>>> from transformers import MllamaForConditionalGeneration, MllamaConfig, MllamaVisionConfig, MllamaTextConfig
>>> # Initializing a CLIP-vision config
>>> vision_config = MllamaVisionConfig()
>>> # Initializing a Llama config
>>> text_config = MllamaTextConfig()
>>> # Initializing a mllama-11b style configuration
>>> configuration = MllamaConfig(vision_config, text_config)
>>> # Initializing a model from the mllama-11b style configuration
>>> model = MllamaForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configMllamaTextConfig
lớp transformers.MllamaTextConfig
< source >( 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 = 128256hidden_size: int = 4096hidden_act: str = 'silu'num_hidden_layers: int = 40num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 8intermediate_size: int = 14336rope_parameters: dict | None = Nonerms_norm_eps: float = 1e-05max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falsecross_attention_layers: list[int] | None = Nonedropout: float | int = 0.0bos_token_id: int = 128000eos_token_id: int | list[int] | None = 128001pad_token_id: int | None = 128004 )
Tham số
- vocab_size (
int, tuỳ chọn, mặc định là128256) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởiinput_ids. - hidden_size (
int, tùy chọn, mặc định là4096) — Kích thước của các biểu diễn ẩn. - hidden_act (
str, tùy chọn, mặc định làsilu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ,"gelu","relu","silu", v.v. - num_hidden_layers (
int, tùy chọn, mặc định là40) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. - num_attention_heads (
int, tùy chọn, mặc định là32) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer. - num_key_value_heads (
int, tùy chọn, mặc định là8) — Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếunum_key_value_heads=num_attention_heads, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếunum_key_value_heads=1mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại sẽ sử dụng GQA. Khi chuyển đổi checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem bài báo này. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ lànum_attention_heads. - intermediate_size (
int, tùy chọn, mặc định là14336) — Kích thước của các biểu diễn MLP. - rope_parameters (
dict, tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị chorope_thetavà tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE vớimax_position_embeddingsdài hơn. - rms_norm_eps (
float, tùy chọn, mặc định là1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms. - max_position_embeddings (
int, tùy chọn, mặc định là131072) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng. - initializer_range (
float, tùy chọn, mặc định là0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số. - use_cache (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếuconfig.is_decoder=Truehoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder. - tie_word_embeddings (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạtied_weights_keyscủa mô hình hay không. - cross_attention_layers (
list[int], tùy chọn) — Chỉ số của các lớp cross attention. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là [3, 8, 13, 18, 23, 28, 33, 38]. - dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout. - bos_token_id (
int, tùy chọn, mặc định là128000) — Token id được dùng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là128001) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng. - pad_token_id (
int, tùy chọn, mặc định là128004) — Token id được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một MllamaModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Mllama theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision
Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.
Ví dụ:
>>> from transformers import MllamaTextModel, MllamaTextConfig
>>> # Initializing a Mllama text config
>>> config = MllamaTextConfig()
>>> # Initializing a model from the Mllama text configuration
>>> model = MllamaTextModel(config)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configMllamaVisionConfig
lớp transformers.MllamaVisionConfig
< source >( 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 = 1280hidden_act: str = 'gelu'num_hidden_layers: int = 32num_global_layers: int = 8attention_heads: int = 16num_channels: int = 3intermediate_size: int = 5120vision_output_dim: int = 7680image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 448patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14norm_eps: float = 1e-05max_num_tiles: int = 4intermediate_layers_indices: list[int] | None = Nonesupported_aspect_ratios: list[list[int]] | None = Noneinitializer_range: float = 0.02 )
Tham số
- hidden_size (
int, tùy chọn, mặc định là1280) — Kích thước của các biểu diễn ẩn. - hidden_act (
str, tùy chọn, mặc định làgelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ,"gelu","relu","silu", v.v. - num_hidden_layers (
int, tùy chọn, mặc định là32) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. - num_global_layers (
int, tùy chọn, mặc định là 8) — Số lượng lớp toàn cục trong bộ mã hóa Transformer. Mô hình thị giác có một bộ mã hóa transformer thứ hai, gọi là toàn cục. - attention_heads (
int, tùy chọn, mặc định là16) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer. - num_channels (
int, tùy chọn, mặc định là3) — Số lượng kênh đầu vào. - intermediate_size (
int, tùy chọn, mặc định là5120) — Kích thước của các biểu diễn MLP. - vision_output_dim (
int, tùy chọn, mặc định là 7680) — Kích thước của đầu ra mô hình thị giác. Bao gồm đầu ra của bộ mã hóa transformer với các lớp trung gian và bộ mã hóa transformer toàn cục. - image_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là448) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi hình ảnh. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là14) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch. - norm_eps (
float, tùy chọn, mặc định là1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization). - max_num_tiles (
int, tùy chọn, mặc định là 4) — Số lượng tối đa của các ô (tiles) để chia hình ảnh. - intermediate_layers_indices (
list[int], tùy chọn, mặc định là [3, 7, 15, 23, 30]) — Chỉ số của các lớp trung gian của bộ mã hóa transformer để trích xuất và xuất ra các đặc trưng. Các đặc trưng đầu ra này được nối với trạng thái ẩn cuối cùng của bộ mã hóa transformer. - supported_aspect_ratios (
list[list[int]], tùy chọn) — Danh sách các tỷ lệ khung hình được hỗ trợ để chia hình ảnh. Nếu không được chỉ định, các tỷ lệ khung hình được hỗ trợ mặc định là [[1, 1], [1, 2], [1, 3], [1, 4], [2, 1], [2, 2], [3, 1], [4, 1]] chomax_num_tiles=4. - initializer_range (
float, tùy chọn, mặc định là0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một MllamaModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Mllama theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision
Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.
Ví dụ:
>>> from transformers import MllamaVisionConfig, MllamaVisionModel
>>> # Initializing a Llama config
>>> config = MllamaVisionConfig()
>>> # Initializing a vision model from the mllama-11b style configuration
>>> model = MllamaVisionModel(config)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configMllamaProcessor
lớp transformers.MllamaProcessor
< source >( image_processortokenizerchat_template = None )
Tạo một MllamaProcessor đóng gói một bộ xử lý ảnh và một tokenizer thành một bộ xử lý duy nhất.
MllamaProcessor cung cấp đầy đủ các chức năng của MllamaImageProcessor và tokenizer_class. Xem ~MllamaImageProcessor và ~tokenizer_class để biết thêm thông tin.
__call__
< source >( 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 = None**kwargs: *<class 'transformers.models.mllama.processing_mllama.MllamaProcessorKwargs'> ) → BatchFeature
Tham số
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], tuỳ chọn) — Hình ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một hình ảnh đơn lẻ hoặc một lô hình ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các hình ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặtdo_rescale=False. - text (
Union[str, list[str], list[list[str]]], tùy chọn) — Chuỗi hoặc lô các chuỗi cần được mã hóa. Mỗi chuỗi có thể là một chuỗi ký tự hoặc một danh sách các chuỗi ký tự (chuỗi đã được tách token trước). Nếu bạn truyền vào dữ liệu đầu vào đã được tách token trước, hãy đặtis_split_into_words=Trueđể tránh nhầm lẫn với các đầu vào dạng lô. - return_tensors (
strhoặc TensorType, tùy chọn) — Nếu được đặt, sẽ trả về tensor của một framework cụ thể. Các giá trị chấp nhận được là:'pt': Trả về các đối tượngtorch.Tensorcủa PyTorch.'np': Trả về các đối tượngnp.ndarraycủa NumPy.
- **kwargs (ProcessingKwargs, optional) — Các tùy chọn xử lý bổ sung cho từng modality (text, images, videos, audio). Các tham số cụ thể của model được liệt kê ở trên; xem lớp TypedDict để biết danh sách đầy đủ các đối số được hỗ trợ.
Trả về
Một BatchFeature với các trường sau:
- input_ids — Danh sách các token id để đưa vào mô hình. Được trả về khi
textkhông phảiNone. - attention_mask — Danh sách các chỉ số chỉ định những token nào nên được mô hình chú ý đến (khi
return_attention_mask=Truehoặc nếu “attention_mask” nằm trongself.model_input_namesvà nếutextkhông phải làNone). - pixel_values — Giá trị pixel để đưa vào mô hình. Được trả về khi
imageskhông phảiNone. TODO: thêm aspect_ratio_ids và aspect_ratio_mask và cross_attention_mask
MllamaImageProcessor
lớp transformers.MllamaImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.mllama.image_processing_mllama.MllamaImageProcessorKwargs'> )
Tham số
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'height' -- 224, 'width': 224}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là2) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, mặc định là0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[0.5, 0.5, 0.5]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, tuỳ chọn, mặc định là[0.5, 0.5, 0.5]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. - max_image_tiles (
int, kwargs, tuỳ chọn) — Số lượng tối đa các ô (tiles) được phép.
Tạo bộ xử lý ảnh MllamaImageProcessor.
preprocess
< source >( 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.mllama.image_processing_mllama.MllamaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Tham số
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặtdo_rescale=False. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. - max_image_tiles (
int, kwargs, tuỳ chọn) — Số lượng tối đa các ô (tiles) được phép.
Trả về
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.
MllamaImageProcessorPil
lớp transformers.MllamaImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.mllama.image_processing_pil_mllama.MllamaImageProcessorKwargs'> )
Tham số
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'height' -- 224, 'width': 224}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là2) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, mặc định là0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[0.5, 0.5, 0.5]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, tuỳ chọn, mặc định là[0.5, 0.5, 0.5]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. - max_image_tiles (
int, kwargs, tuỳ chọn) — Số lượng tối đa các ô (tiles) được phép.
Tạo bộ xử lý ảnh MllamaImageProcessor.
preprocess
< source >( 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.mllama.image_processing_pil_mllama.MllamaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Tham số
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặtdo_rescale=False. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. - max_image_tiles (
int, kwargs, tuỳ chọn) — Số lượng tối đa các ô (tiles) được phép.
Trả về
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.
MllamaForConditionalGeneration
lớp transformers.MllamaForConditionalGeneration
< source >( config: MllamaConfig )
Tham số
- config (MllamaConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.
Mô hình Mllama bao gồm một bộ mã hóa thị giác và một mô hình ngôn ngữ.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneaspect_ratio_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneaspect_ratio_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonecross_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonecross_attention_states: 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'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- input_ids (
torch.LongTensorcó dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng MllamaImageProcessor. Xem MllamaImageProcessor.call() để biết chi tiết (MllamaProcessor sử dụng MllamaImageProcessor để xử lý hình ảnh). - aspect_ratio_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, max_num_images, max_num_tiles), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các tile padding. Giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các ô không bị che,
- 0 cho các ô bị che.
- aspect_ratio_ids (
torch.Tensorcó shape(batch_size, max_num_images), tùy chọn) — Aspect ratio ids được sử dụng để chọn các tile embeddings đã tính toán trước phù hợp dựa trên aspect ratio của từng ảnh đầu vào. Các id này tương ứng với các chỉ số trong danh sách các aspect ratio được hỗ trợ của mô hình, được dịch chuyển thêm 1.Ví dụ, nếu mô hình hỗ trợ các tỷ lệ khung hình [[1, 1], [1, 2], [2, 1]]:
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 1] sẽ có ID là 1
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 2] sẽ có ID là 2
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [2, 1] sẽ có ID là 3
id 0 được dành riêng cho padding (tức là không có hình ảnh).
Nếu một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 2], điều đó có nghĩa là nó đã được chia thành 2 ô theo chiều ngang, và
aspect_ratio_idcủa nó sẽ là 2. - attention_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
- cross_attention_mask (
torch.Tensorcó shape(batch_size, seq_length, max_num_images, max_num_tiles), tùy chọn) — Mặt nạ cross-attention để kiểm soát tương tác giữa các token văn bản và các ô ảnh. Tensor 4 chiều này xác định ô ảnh nào mà mỗi token văn bản nên chú ý đến.Với mỗi token văn bản (trong seq_length):
- 1 cho biết token cần chú ý đến ô ảnh tương ứng
- 0 cho thấy token không nên chú ý đến ô ảnh tương ứng
- cross_attention_states (
torch.Tensor, tùy chọn) — Đầu ra của mô hình thị giác, được sử dụng cho cross-attention. Tensor này chứa các đặc trưng hình ảnh đã được xử lý mà mô hình ngôn ngữ sẽ chú ý đến. - position_ids (
torch.LongTensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồmpast_key_valuesđược trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khiuse_cache=Truehoặcconfig.use_cache=True.Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền
past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.
Nếu
past_key_valuesđược sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhậpinput_idschưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng(batch_size, unprocessed_length)thay vì toàn bộinput_idscó hình dạng(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyềninput_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ sốinput_idsthành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. - labels (
torch.LongTensorcó shape(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong[0, ..., config.vocab_size]hoặc -100 (xem docstring củainput_ids). Các token có chỉ số được đặt thành-100sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong[0, ..., config.vocab_size]. - use_cache (
bool, tùy chọn) — Nếu đặt thànhTrue, các trạng thái key value củapast_key_valuessẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xempast_key_values). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là0) — Nếu làint, tính logits chologits_to_keeptoken cuối. Nếu là0, tính logits cho tất cảinput_ids(trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu làtorch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).
Trả về
CausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)
Một CausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (MllamaConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của MllamaForConditionalGeneration ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
loss (
torch.Tensorcó shape(1,), tùy chọn, được trả về khilabelsđược cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).logits (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).past_key_values (
Cache, tùy chọn, được trả về khiuse_cache=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào
past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
Ví dụ:
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, MllamaForConditionalGeneration
>>> checkpoint = "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision"
>>> model = MllamaForConditionalGeneration.from_pretrained(checkpoint)
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint)
>>> prompt = "<|image|>If I had to write a haiku for this one"
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
... image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=15)
>>> prompt_len = inputs.input_ids.shape[-1]
>>> generated_ids = output[:, prompt_len:]
>>> generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
>>> print(generated_text)
[', it would be:.\\nA stop sign in Chinatown.\\n']MllamaForCausalLM
lớp transformers.MllamaForCausalLM
< source >( config: MllamaTextConfig )
Tham số
- config (MllamaTextConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.
Mô hình Mllama Text với đầu mô hình hóa ngôn ngữ ở phía trên.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonecross_attention_states: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonecross_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonefull_text_row_masked_out_mask: tuple[torch.Tensor, torch.Tensor] | None = 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'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- input_ids (
torch.LongTensorcó dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.
- attention_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
- position_ids (
torch.LongTensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng[0, config.n_positions - 1]. - cross_attention_states (
torch.Tensor, tùy chọn) — Đầu ra của mô hình thị giác, được sử dụng cho cross-attention. Tensor này chứa các đặc trưng hình ảnh đã được xử lý mà mô hình ngôn ngữ sẽ chú ý đến. - cross_attention_mask (
torch.Tensorcó shape(batch_size, seq_length, max_num_images, max_num_tiles), tùy chọn) — Mặt nạ cross-attention để kiểm soát tương tác giữa các token văn bản và các ô ảnh. Tensor 4 chiều này xác định ô ảnh nào mà mỗi token văn bản nên chú ý đến.Với mỗi token văn bản (trong seq_length):
- 1 cho biết token cần chú ý đến ô ảnh tương ứng
- 0 cho thấy token không nên chú ý đến ô ảnh tương ứng
- full_text_row_masked_out_mask (
tuple[torch.Tensor, torch.Tensor], tuỳ chọn) — Một tuple chứa hai tensor dùng để che các hàng trong cơ chế cross-attention:- Tensor đầu tiên có shape
(batch_size, 1, seq_length, 1)và chứa các giá trị 0 hoặc 1. Giá trị 0 cho biết toàn bộ hàng tương ứng với text token trong ma trận cross-attention phải bị mask (bỏ qua tất cả các image token). - Tensor thứ hai có cùng hình dạng và được sử dụng bên trong để áp dụng việc che mặt nạ trong quá trình truyền thẳng của các lớp chú ý chéo. Mặt nạ này được suy ra từ cross_attention_mask và được sử dụng để xử lý các trường hợp mà một token văn bản không nên chú ý đến bất kỳ token hình ảnh nào.
- Tensor đầu tiên có shape
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồmpast_key_valuesđược trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khiuse_cache=Truehoặcconfig.use_cache=True.Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền
past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.
Nếu
past_key_valuesđược sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhậpinput_idschưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng(batch_size, unprocessed_length)thay vì toàn bộinput_idscó hình dạng(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyềninput_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ sốinput_idsthành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. - labels (
torch.LongTensorcó shape(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong[0, ..., config.vocab_size]hoặc -100 (xem docstring củainput_ids). Các token có chỉ số được đặt thành-100sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong[0, ..., config.vocab_size]. - use_cache (
bool, tùy chọn) — Nếu đặt thànhTrue, các trạng thái key value củapast_key_valuessẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xempast_key_values). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là0) — Nếu làint, tính logits chologits_to_keeptoken cuối. Nếu là0, tính logits cho tất cảinput_ids(trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu làtorch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).
Trả về
CausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)
Một CausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (MllamaConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của MllamaForCausalLM ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
loss (
torch.Tensorcó shape(1,), tùy chọn, được trả về khilabelsđược cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).logits (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).past_key_values (
Cache, tùy chọn, được trả về khiuse_cache=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào
past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
Ví dụ:
>>> from transformers import AutoTokenizer, MllamaForCausalLM
>>> model = MllamaForCausalLM.from_pretrained("Llama-3.2-11B-Vision")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Llama-3.2-11B-Vision")
>>> prompt = "If I had to write a haiku, it would be:"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=40, do_sample=True, temperature=0.6)
>>> result = tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(result)
If I had to write a haiku, it would be: "Snowflakes gently fall" - simple, yet peaceful.
I love the idea of snowflakes gently falling, each oneMllamaTextModel
lớp transformers.MllamaTextModel
< source >( config: MllamaTextConfig )
Tham số
- config (MllamaTextConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.
Mô hình Mllama Text bao gồm transformer với các lớp chú ý tự thân và chú ý chéo.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonecross_attention_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonecross_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonefull_text_row_masked_out_mask: tuple[torch.Tensor, torch.Tensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- input_ids (
torch.LongTensorcó dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.
- attention_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
- position_ids (
torch.LongTensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng[0, config.n_positions - 1]. - cross_attention_states (
torch.Tensor, tùy chọn) — Đầu ra của mô hình thị giác, được sử dụng cho cross-attention. Tensor này chứa các đặc trưng hình ảnh đã được xử lý mà mô hình ngôn ngữ sẽ chú ý đến. - cross_attention_mask (
torch.Tensorcó shape(batch_size, seq_length, max_num_images, max_num_tiles), tùy chọn) — Mặt nạ cross-attention để kiểm soát tương tác giữa các token văn bản và các ô ảnh. Tensor 4 chiều này xác định ô ảnh nào mà mỗi token văn bản nên chú ý đến.Với mỗi token văn bản (trong seq_length):
- 1 cho biết token cần chú ý đến ô ảnh tương ứng
- 0 cho thấy token không nên chú ý đến ô ảnh tương ứng
- full_text_row_masked_out_mask (
tuple[torch.Tensor, torch.Tensor], tuỳ chọn) — Một tuple chứa hai tensor dùng để che các hàng trong cơ chế cross-attention:- Tensor đầu tiên có shape
(batch_size, 1, seq_length, 1)và chứa các giá trị 0 hoặc 1. Giá trị 0 cho biết toàn bộ hàng tương ứng với text token trong ma trận cross-attention phải bị mask (bỏ qua tất cả các image token). - Tensor thứ hai có cùng hình dạng và được sử dụng bên trong để áp dụng việc che mặt nạ trong quá trình truyền thẳng của các lớp chú ý chéo. Mặt nạ này được suy ra từ cross_attention_mask và được sử dụng để xử lý các trường hợp mà một token văn bản không nên chú ý đến bất kỳ token hình ảnh nào.
- Tensor đầu tiên có shape
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồmpast_key_valuesđược trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khiuse_cache=Truehoặcconfig.use_cache=True.Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền
past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.
Nếu
past_key_valuesđược sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhậpinput_idschưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng(batch_size, unprocessed_length)thay vì toàn bộinput_idscó hình dạng(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyềninput_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ sốinput_idsthành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. - use_cache (
bool, tùy chọn) — Nếu đặt thànhTrue, các trạng thái key value củapast_key_valuessẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xempast_key_values).
Trả về
BaseModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithPast hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (MllamaConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của MllamaTextModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.Nếu
past_key_valuesđược sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape(batch_size, 1, hidden_size)được xuất ra.past_key_values (
Cache, tùy chọn, được trả về khiuse_cache=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu
config.is_encoder_decoder=Truetrong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vàopast_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
Ví dụ:
>>> from transformers import AutoProcessor, MllamaTextModel
>>> checkpoint = "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision"
>>> model = MllamaTextModel.from_pretrained(checkpoint)
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint)
>>> text = "<|image|>If I had to write a haiku for this one"
>>> inputs = processor(text=text, return_tensors="pt")
>>> output = model(**inputs)
>>> print(output.last_hidden_state.shape)
torch.Size([1, 13, 4096])MllamaModel
lớp transformers.MllamaModel
< source >( config: MllamaConfig )
Tham số
- config (MllamaConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.
Mô hình Mllama bao gồm một bộ mã hóa thị giác và một mô hình ngôn ngữ không có đầu mô hình hóa ngôn ngữ.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneaspect_ratio_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneaspect_ratio_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonecross_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonecross_attention_states: 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.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- input_ids (
torch.LongTensorcó dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng MllamaImageProcessor. Xem MllamaImageProcessor.call() để biết chi tiết (MllamaProcessor sử dụng MllamaImageProcessor để xử lý hình ảnh). - aspect_ratio_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, max_num_images, max_num_tiles), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các tile padding. Giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các ô không bị che,
- 0 cho các ô bị che.
- aspect_ratio_ids (
torch.Tensorcó shape(batch_size, max_num_images), tùy chọn) — Aspect ratio ids được sử dụng để chọn các tile embeddings đã tính toán trước phù hợp dựa trên aspect ratio của từng ảnh đầu vào. Các id này tương ứng với các chỉ số trong danh sách các aspect ratio được hỗ trợ của mô hình, được dịch chuyển thêm 1.Ví dụ, nếu mô hình hỗ trợ các tỷ lệ khung hình [[1, 1], [1, 2], [2, 1]]:
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 1] sẽ có ID là 1
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 2] sẽ có ID là 2
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [2, 1] sẽ có ID là 3
id 0 được dành riêng cho padding (tức là không có hình ảnh).
Nếu một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 2], điều đó có nghĩa là nó đã được chia thành 2 ô theo chiều ngang, và
aspect_ratio_idcủa nó sẽ là 2. - attention_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
- cross_attention_mask (
torch.Tensorcó shape(batch_size, seq_length, max_num_images, max_num_tiles), tùy chọn) — Mặt nạ cross-attention để kiểm soát tương tác giữa các token văn bản và các ô ảnh. Tensor 4 chiều này xác định ô ảnh nào mà mỗi token văn bản nên chú ý đến.Với mỗi token văn bản (trong seq_length):
- 1 cho biết token cần chú ý đến ô ảnh tương ứng
- 0 cho thấy token không nên chú ý đến ô ảnh tương ứng
- cross_attention_states (
torch.Tensor, tùy chọn) — Đầu ra của mô hình thị giác, được sử dụng cho cross-attention. Tensor này chứa các đặc trưng hình ảnh đã được xử lý mà mô hình ngôn ngữ sẽ chú ý đến. - position_ids (
torch.LongTensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồmpast_key_valuesđược trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khiuse_cache=Truehoặcconfig.use_cache=True.Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền
past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.
Nếu
past_key_valuesđược sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhậpinput_idschưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng(batch_size, unprocessed_length)thay vì toàn bộinput_idscó hình dạng(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyềninput_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ sốinput_idsthành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. - use_cache (
bool, tùy chọn) — Nếu đặt thànhTrue, các trạng thái key value củapast_key_valuessẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xempast_key_values).
Trả về
BaseModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithPast hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (MllamaConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của MllamaModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.Nếu
past_key_valuesđược sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape(batch_size, 1, hidden_size)được xuất ra.past_key_values (
Cache, tùy chọn, được trả về khiuse_cache=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu
config.is_encoder_decoder=Truetrong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vàopast_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
MllamaVisionModel
lớp transformers.MllamaVisionModel
< source >( config: MllamaVisionConfig )
Tham số
- config (MllamaVisionConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.
Mô hình Mllama Vision bao gồm hai bộ mã hóa thị giác.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( pixel_values: Tensoraspect_ratio_ids: Tensoraspect_ratio_mask: Tensor**kwargs ) → BaseModelOutput or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng MllamaImageProcessor. Xem MllamaImageProcessor.call() để biết chi tiết (MllamaProcessor sử dụng MllamaImageProcessor để xử lý hình ảnh). - aspect_ratio_ids (
torch.Tensorcó shape(batch_size, max_num_images), tùy chọn) — Aspect ratio ids được sử dụng để chọn các tile embeddings đã tính toán trước phù hợp dựa trên aspect ratio của từng ảnh đầu vào. Các id này tương ứng với các chỉ số trong danh sách các aspect ratio được hỗ trợ của mô hình, được dịch chuyển thêm 1.Ví dụ, nếu mô hình hỗ trợ các tỷ lệ khung hình [[1, 1], [1, 2], [2, 1]]:
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 1] sẽ có ID là 1
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 2] sẽ có ID là 2
- Một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [2, 1] sẽ có ID là 3
id 0 được dành riêng cho padding (tức là không có hình ảnh).
Nếu một hình ảnh có tỷ lệ khung hình [1, 2], điều đó có nghĩa là nó đã được chia thành 2 ô theo chiều ngang, và
aspect_ratio_idcủa nó sẽ là 2. - aspect_ratio_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, max_num_images, max_num_tiles), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các tile padding. Giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các ô không bị che,
- 0 cho các ô bị che.
Trả về
BaseModelOutput hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutput hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (MllamaConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của MllamaVisionModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
Ví dụ:
>>> 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])