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Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 2026-08-09.

MuseGlimmerAssistant

MuseGlimmerAssistant é o DFlash drafter para MuseGlimmer. Não é um modelo de linguagem autônomo. Ele possui 5 camadas de janela deslizante e não tem embeddings próprios. Ele utiliza os embeddings de entrada e saída do modelo principal e lê os estados ocultos do modelo principal em target_layer_ids (camadas 1, 13, 25, 37 e 49 por padrão) como contexto.

Em vez de gerar um token de cada vez, o modelo rascunhador remove o ruído de um bloco inteiro de block_size tokens mascarados em uma única passagem de frente, como uma janela de difusão. Em seguida, o modelo principal verifica o bloco em uma única etapa. A Meta relata decodificação 3,1x mais rápida em uma RTX 5090 e 1,5-1,8x em chips Apple M-series.

Passe o drafter para generate() como assistant_model e defina speculation_type="dflash". O drafter deve ser carregado no mesmo dtype e no mesmo dispositivo que o modelo principal.

from transformers import AutoProcessor, MuseGlimmerAssistantModel, MuseGlimmerForConditionalGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Glimmer-30B")
model = MuseGlimmerForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Glimmer-30B",
    device_map="auto",
)
drafter = MuseGlimmerAssistantModel.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant",
    device_map="auto",
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [{"type": "text", "text": "Write a bash one-liner that counts lines of Python in a repo."}],
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

outputs = model.generate(
    **inputs,
    assistant_model=drafter,
    speculation_type="dflash",
    max_new_tokens=256,
)
response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False)
print(response)

Observações

O drafter precisa dos estados ocultos do modelo principal, portanto generate força output_hidden_states=True para o modelo de destino quando speculation_type="dflash".
Veja o post no blog A Meta está de volta com o Muse Glimmer: local, agêntico, multimodal e de código aberto! para mais detalhes e exemplos de uso.

MuseGlimmerAssistantConfig

classe transformers.MuseGlimmerAssistantConfig

< 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 = 6656intermediate_size: int = 19968num_hidden_layers: int = 5num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128rms_norm_eps: float = 1e-05rope_parameters: dict | None = Nonemax_position_embeddings: int = 131072sliding_window: int = 2048layer_types: list[str] | None = Noneattention_dropout: float | int = 0hidden_act: str = 'silu'bos_token_id: int | None = 200000eos_token_id: int | None = 200001pad_token_id: int | None = 200018block_size: int = 16mask_token_id: int = 201818target_layer_ids: list[int] | None = None )

Parâmetros

hidden_size (int, opcional, padrão 6656) — Dimensão das representações ocultas.
intermediate_size (int, opcional, padrão 19968) — Dimensão das representações do MLP.
num_hidden_layers (int, opcional, padrão 5) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
num_attention_heads (int, opcional, padrão 32) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
num_key_value_heads (int, opcional, padrão 8) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se num_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se num_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de chave e valor deve ser construído por meio do meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o valor padrão será num_attention_heads.
head_dim (int, opcional, padrão 128) — A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads
rms_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-05) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.
rope_parameters (dict, opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
max_position_embeddings (int, opcional, padrão 131072) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
sliding_window (int, opcional, padrão 2048) — Tamanho da janela de atenção deslizante. Se None, nenhuma janela deslizante é aplicada.
layer_types (list[str], opcional) — Uma lista que mapeia explicitamente cada índice de camada com seu tipo de camada. Se não for fornecida, será gerada automaticamente com base nos valores de configuração.
attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
bos_token_id (int, opcional, padrão 200000) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
eos_token_id (int, opcional, padrão 200001) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
pad_token_id (int, opcional, padrão 200018) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário.
block_size (int, opcional) — O tamanho do bloco das entradas de ruído que serão desruinizadas.
mask_token_id (int, opcional) — IDs de tokens de máscara usados como entrada ruidosa para o modelo.
target_layer_ids (list[int], opcional) — IDs de camadas com índice zero cujos estados ocultos são concatenados como contexto para o modelo.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um MuseGlimmerAssistantModel. Ela é usada para instanciar um modelo Muse Glimmer Assistant de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Exemplo:

>>> from transformers import MuseGlimmerAssistantConfig, MuseGlimmerAssistantModel

>>> # Initializing a Muse Glimmer Assistant config similar to `meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant`.
>>> configuration = MuseGlimmerAssistantConfig(text_config)

>>> # Initializing a model from the `meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant` configuration.
>>> model = MuseGlimmerAssistantModel(configuration)

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

MuseGlimmerAssistantPreTrainedModel

classe transformers.MuseGlimmerAssistantPreTrainedModel

< source >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Parâmetros

config (PreTrainedConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

MuseGlimmerAssistantModel

classe transformers.MuseGlimmerAssistantModel

< source >

( config: MuseGlimmerAssistantConfig )

Parâmetros

config (MuseGlimmerAssistantConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo básico Muse Glimmer Assistant, que gera estados ocultos brutos sem nenhum head específico no topo.

forward

< source >

( noise_embeds: Tensorcontext_hidden_states: Tensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.DFlashCache | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

noise_embeds (torch.Tensor de forma [batch_size, config.block_size, dim]) — Embedding de entrada para o último token âncora gerado e para os tokens de máscara a serem desruídos.
context_hidden_states (torch.Tensor de forma [batch_size, number_of_previous_accepted_tokens, dim * len(config.target_layer_ids)]) — Estados ocultos de contexto das camadas selecionadas do modelo de destino, concatenados na última dimensão.
attention_mask (torch.Tensor de forma [batch_size, number_of_previous_accepted_tokens + config.block_size]) — Semelhante ao attention_mask usual, mas observe que ele tem comprimento number_of_previous_accepted_tokens + config.block_size, porque a Attention primeiro concatenará context_hidden_states e os hidden states derivados de noise_embeds, de modo que os estados k/v não terão o mesmo comprimento que os q_states, mesmo antes da chamada cache.update(). Assim, a dimensão kv_seq_len da máscara de atenção precisa abranger as posições adicionais.
position_ids (torch.Tensor de forma [batch_size, number_of_previous_accepted_tokens + config.block_size]) — Semelhante aos position_ids usuais, mas observe que ele tem comprimento number_of_previous_accepted_tokens + config.block_size, porque a Attention primeiro concatenará context_hidden_states e os hidden states derivados de noise_embeds, de modo que os estados k/v não terão o mesmo comprimento que os q_states, mesmo antes da chamada cache.update(). Assim, os position_ids e os position_embeddings derivados precisam cobrir todas as posições adicionais.
past_key_values (~cache_utils.DFlashCache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos past_key_values retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

BaseModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False), contendo vários elementos dependendo da configuração (MuseGlimmerAssistantConfig) e das entradas.

O método forward do MuseGlimmerAssistantModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Update on GitHub

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