Hub Python Library documentation
Types d'inférence
Types d'inférence
Cette page répertorie les types (par exemple des dataclasses) disponibles pour chaque tâche prise en charge sur le Hugging Face Hub. Chaque tâche est spécifiée à l'aide d'un schéma JSON, et les types sont générés à partir de ces schémas - avec quelques personnalisations imposées par les exigences de Python. Consultez @huggingface.js/tasks pour trouver les schémas JSON de chaque tâche.
Cette partie de la lib est encore en cours de développement et sera améliorée dans les prochaines versions.
audio_classification
classe huggingface_hub.AudioClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.audio_classification.AudioClassificationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de classification audio
Sorties pour l'inférence de classification audio
classe huggingface_hub.AudioClassificationParameters
< source >( function_to_apply: typing.Optional[ForwardRef('AudioClassificationOutputTransform')] = Nonetop_k: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la classification audio
audio_to_audio
Entrées pour l'inférence Audio vers Audio
classe huggingface_hub.AudioToAudioOutputElement
< source >( blob: typing.Anycontent_type: strlabel: str )
Sorties de l'inférence pour la tâche Audio vers Audio Un fichier audio généré avec son étiquette.
automatic_speech_recognition
classe huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionGenerationParameters
< source >( do_sample: bool | None = Noneearly_stopping: typing.Union[bool, ForwardRef('AutomaticSpeechRecognitionEarlyStoppingEnum'), NoneType] = Noneepsilon_cutoff: float | None = Noneeta_cutoff: float | None = Nonemax_length: int | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonemin_length: int | None = Nonemin_new_tokens: int | None = Nonenum_beam_groups: int | None = Nonenum_beams: int | None = Nonepenalty_alpha: float | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetypical_p: float | None = Noneuse_cache: bool | None = None )
Paramétrisation du processus de génération de texte
classe huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.automatic_speech_recognition.AutomaticSpeechRecognitionParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de la reconnaissance automatique de la parole
classe huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionOutput
< source >( text: strchunks: list[huggingface_hub.inference._generated.types.automatic_speech_recognition.AutomaticSpeechRecognitionOutputChunk] | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche de reconnaissance automatique de la parole
classe huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionOutputChunk
< source >( text: strtimestamp: list )
classe huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionParameters
< source >( generation_parameters: huggingface_hub.inference._generated.types.automatic_speech_recognition.AutomaticSpeechRecognitionGenerationParameters | None = Nonereturn_timestamps: bool | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la reconnaissance automatique de la parole
chat_completion
classe huggingface_hub.ChatCompletionInput
< source >( messages: listfrequency_penalty: float | None = Nonelogit_bias: list[float] | None = Nonelogprobs: bool | None = Nonemax_tokens: int | None = Nonemodel: str | None = Nonen: int | None = Nonepresence_penalty: float | None = Noneresponse_format: typing.Union[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputResponseFormatText, huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputResponseFormatJSONSchema, huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputResponseFormatJSONObject, NoneType] = Noneseed: int | None = Nonestop: list[str] | None = Nonestream: bool | None = Nonestream_options: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputStreamOptions | None = Nonetemperature: float | None = Nonetool_choice: typing.Union[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputToolChoiceClass, ForwardRef('ChatCompletionInputToolChoiceEnum'), NoneType] = Nonetool_prompt: str | None = Nonetools: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputTool] | None = Nonetop_logprobs: int | None = Nonetop_p: float | None = None )
Entrée de complétion de chat. Généré automatiquement à partir des spécifications de TGI. Pour plus de détails, consultez https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputFunctionDefinition
< source >( name: strparameters: typing.Anydescription: str | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputJSONSchema
< source >( name: strdescription: str | None = Noneschema: dict[str, object] | None = Nonestrict: bool | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputMessage
< source >( role: strcontent: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputMessageChunk] | str | None = Nonename: str | None = Nonetool_calls: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputToolCall] | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputMessageChunk
< source >( type: ChatCompletionInputMessageChunkTypeimage_url: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputURL | None = Nonetext: str | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputResponseFormatJSONObject
< source >( type: typing.Literal['json_object'] )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputResponseFormatJSONSchema
< source >( type: typing.Literal['json_schema']json_schema: ChatCompletionInputJSONSchema )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputResponseFormatText
< source >( type: typing.Literal['text'] )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputStreamOptions
< source >( include_usage: bool | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputTool
< source >( function: ChatCompletionInputFunctionDefinitiontype: str )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputToolCall
< source >( function: ChatCompletionInputFunctionDefinitionid: strtype: str )
classe huggingface_hub.ChatCompletionInputToolChoiceClass
< source >( function: ChatCompletionInputFunctionName )
classe huggingface_hub.ChatCompletionOutput
< source >( choices: listcreated: intid: strmodel: strsystem_fingerprint: strusage: ChatCompletionOutputUsage )
Sortie de complétion de chat. Générée automatiquement à partir des spécifications TGI. Pour plus de détails, consultez https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
classe huggingface_hub.ChatCompletionOutputComplete
< source >( finish_reason: strindex: intmessage: ChatCompletionOutputMessagelogprobs: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionOutputLogprobs | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionOutputFunctionDefinition
< source >( arguments: strname: strdescription: str | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionOutputLogprob
< source >( logprob: floattoken: strtop_logprobs: list )
classe huggingface_hub.ChatCompletionOutputMessage
< source >( role: strcontent: str | None = Nonereasoning: str | None = Nonetool_call_id: str | None = Nonetool_calls: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionOutputToolCall] | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionOutputToolCall
< source >( function: ChatCompletionOutputFunctionDefinitionid: strtype: str )
classe huggingface_hub.ChatCompletionOutputUsage
< source >( completion_tokens: intprompt_tokens: inttotal_tokens: int )
classe huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutput
< source >( choices: listcreated: intid: strmodel: strsystem_fingerprint: strusage: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionStreamOutputUsage | None = None )
Sortie en flux de complétion de chat. Généré automatiquement à partir des spécifications de TGI. Pour plus de détails, consultez https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
classe huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputChoice
< source >( delta: ChatCompletionStreamOutputDeltaindex: intfinish_reason: str | None = Nonelogprobs: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionStreamOutputLogprobs | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputDelta
< source >( role: strcontent: str | None = Nonereasoning: str | None = Nonetool_call_id: str | None = Nonetool_calls: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionStreamOutputDeltaToolCall] | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputDeltaToolCall
< source >( function: ChatCompletionStreamOutputFunctionid: strindex: inttype: str )
classe huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputFunction
< source >( arguments: strname: str | None = None )
classe huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputLogprob
< source >( logprob: floattoken: strtop_logprobs: list )
classe huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputUsage
< source >( completion_tokens: intprompt_tokens: inttotal_tokens: int )
depth_estimation
classe huggingface_hub.DepthEstimationInput
< source >( inputs: typing.Anyparameters: dict[str, typing.Any] | None = None )
Entrées pour l'inférence d'estimation de profondeur
classe huggingface_hub.DepthEstimationOutput
< source >( depth: typing.Anypredicted_depth: typing.Any )
Sorties de l'inférence pour la tâche d'estimation de profondeur
document_question_answering
classe huggingface_hub.DocumentQuestionAnsweringInput
< source >( inputs: DocumentQuestionAnsweringInputDataparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.document_question_answering.DocumentQuestionAnsweringParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de la question-réponse sur documents
classe huggingface_hub.DocumentQuestionAnsweringInputData
< source >( image: typing.Anyquestion: str )
Une paire (document, question) à traiter
classe huggingface_hub.DocumentQuestionAnsweringOutputElement
< source >( answer: strend: intscore: floatstart: int )
Sorties de l'inférence pour la tâche de Question Answering sur documents
classe huggingface_hub.DocumentQuestionAnsweringParameters
< source >( doc_stride: int | None = Nonehandle_impossible_answer: bool | None = Nonelang: str | None = Nonemax_answer_len: int | None = Nonemax_question_len: int | None = Nonemax_seq_len: int | None = Nonetop_k: int | None = Noneword_boxes: list[list[float] | str] | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour le Document Question Answering
feature_extraction
classe huggingface_hub.FeatureExtractionInput
< source >( inputs: list[str] | strnormalize: bool | None = Noneprompt_name: str | None = Nonetruncate: bool | None = Nonetruncation_direction: typing.Optional[ForwardRef('FeatureExtractionInputTruncationDirection')] = None )
Extraction de caractéristiques en entrée. Généré automatiquement à partir des spécifications TEI. Pour plus de détails, consultez https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tei-import.ts.
fill_mask
classe huggingface_hub.FillMaskInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.fill_mask.FillMaskParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence Fill Mask
classe huggingface_hub.FillMaskOutputElement
< source >( score: floatsequence: strtoken: inttoken_str: typing.Anyfill_mask_output_token_str: str | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche Fill Mask
classe huggingface_hub.FillMaskParameters
< source >( targets: list[str] | None = Nonetop_k: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Fill Mask
image_classification
classe huggingface_hub.ImageClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_classification.ImageClassificationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de classification d'images
Sorties de l'inférence pour la tâche de classification d'images
classe huggingface_hub.ImageClassificationParameters
< source >( function_to_apply: typing.Optional[ForwardRef('ImageClassificationOutputTransform')] = Nonetop_k: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la classification d'images
image_segmentation
classe huggingface_hub.ImageSegmentationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_segmentation.ImageSegmentationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de segmentation d'image
classe huggingface_hub.ImageSegmentationOutputElement
< source >( label: strmask: strscore: float | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche de segmentation d'image Un masque / segment prédit
classe huggingface_hub.ImageSegmentationParameters
< source >( mask_threshold: float | None = Noneoverlap_mask_area_threshold: float | None = Nonesubtask: typing.Optional[ForwardRef('ImageSegmentationSubtask')] = Nonethreshold: float | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour le segment d'image
image_text_to_image
classe huggingface_hub.ImageTextToImageInput
< source >( inputs: str | None = Noneparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_text_to_image.ImageTextToImageParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence Image Texte Vers Image. Soit les entrées (image), soit le prompt (dans les paramètres) doivent être fournis, ou les deux.
Sorties de l'inférence pour la tâche Image Texte Vers Image
classe huggingface_hub.ImageTextToImageParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneprompt: str | None = Noneseed: int | None = Nonetarget_size: huggingface_hub.inference._generated.types.image_text_to_image.ImageTextToImageTargetSize | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Image Text To Image
La taille en pixels de l'image de sortie. Ce paramètre n'est pris en charge que par certains fournisseurs et pour des modèles spécifiques. Il sera ignoré en cas de non-support.
image_text_to_video
classe huggingface_hub.ImageTextToVideoInput
< source >( inputs: str | None = Noneparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_text_to_video.ImageTextToVideoParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence Image Texte Vers Vidéo. Soit les entrées (image), soit le prompt (dans les paramètres) doit être fourni, ou les deux.
Sorties de l'inférence pour la tâche Image Texte Vers Vidéo
classe huggingface_hub.ImageTextToVideoParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_frames: float | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneprompt: str | None = Noneseed: int | None = Nonetarget_size: huggingface_hub.inference._generated.types.image_text_to_video.ImageTextToVideoTargetSize | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Image Text To Video
La taille en pixels des images de la vidéo de sortie.
image_to_image
classe huggingface_hub.ImageToImageInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_image.ImageToImageParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence Image vers Image
Sorties de l'inférence pour la tâche Image vers Image
classe huggingface_hub.ImageToImageParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneprompt: str | None = Nonetarget_size: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_image.ImageToImageTargetSize | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Image vers Image
La taille en pixels de l'image de sortie. Ce paramètre n'est pris en charge que par certains fournisseurs et pour des modèles spécifiques. Il sera ignoré en cas de non-support.
image_to_text
classe huggingface_hub.ImageToTextGenerationParameters
< source >( do_sample: bool | None = Noneearly_stopping: typing.Union[bool, ForwardRef('ImageToTextEarlyStoppingEnum'), NoneType] = Noneepsilon_cutoff: float | None = Noneeta_cutoff: float | None = Nonemax_length: int | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonemin_length: int | None = Nonemin_new_tokens: int | None = Nonenum_beam_groups: int | None = Nonenum_beams: int | None = Nonepenalty_alpha: float | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetypical_p: float | None = Noneuse_cache: bool | None = None )
Paramétrisation du processus de génération de texte
classe huggingface_hub.ImageToTextInput
< source >( inputs: typing.Anyparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_text.ImageToTextParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence Image vers Texte
classe huggingface_hub.ImageToTextOutput
< source >( generated_text: typing.Anyimage_to_text_output_generated_text: str | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche Image vers Texte
classe huggingface_hub.ImageToTextParameters
< source >( generation_parameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_text.ImageToTextGenerationParameters | None = Nonemax_new_tokens: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Image To Text
image_to_video
classe huggingface_hub.ImageToVideoInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_video.ImageToVideoParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence Image vers Vidéo
Sorties de l'inférence pour la tâche Image vers Vidéo
classe huggingface_hub.ImageToVideoParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_frames: float | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneprompt: str | None = Noneseed: int | None = Nonetarget_size: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_video.ImageToVideoTargetSize | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Image To Video
La taille en pixels des images de la vidéo de sortie.
object_detection
classe huggingface_hub.ObjectDetectionBoundingBox
< source >( xmax: intxmin: intymax: intymin: int )
La boîte englobante prédite. Les coordonnées sont relatives au coin supérieur gauche de l'image d'entrée.
classe huggingface_hub.ObjectDetectionInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.object_detection.ObjectDetectionParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de détection d'objets
classe huggingface_hub.ObjectDetectionOutputElement
< source >( box: ObjectDetectionBoundingBoxlabel: strscore: float )
Sorties de l'inférence pour la tâche de détection d'objets
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la détection d'objets
question_answering
classe huggingface_hub.QuestionAnsweringInput
< source >( inputs: QuestionAnsweringInputDataparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.question_answering.QuestionAnsweringParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de Question Answering
Une paire (contexte, question) à traiter
classe huggingface_hub.QuestionAnsweringOutputElement
< source >( answer: strend: intscore: floatstart: int )
Sorties de l'inférence pour la tâche de Question Answering
classe huggingface_hub.QuestionAnsweringParameters
< source >( align_to_words: bool | None = Nonedoc_stride: int | None = Nonehandle_impossible_answer: bool | None = Nonemax_answer_len: int | None = Nonemax_question_len: int | None = Nonemax_seq_len: int | None = Nonetop_k: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour le Question Answering
sentence_similarity
classe huggingface_hub.SentenceSimilarityInput
< source >( inputs: SentenceSimilarityInputDataparameters: dict[str, typing.Any] | None = None )
Entrées pour l'inférence de similarité de phrases
classe huggingface_hub.SentenceSimilarityInputData
< source >( sentences: listsource_sentence: str )
résumé
classe huggingface_hub.SummarizationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.summarization.SummarizationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de résumés
Sorties de l'inférence pour la tâche de résum
classe huggingface_hub.SummarizationParameters
< source >( clean_up_tokenization_spaces: bool | None = Nonegenerate_parameters: dict[str, typing.Any] | None = Nonetruncation: typing.Optional[ForwardRef('SummarizationTruncationStrategy')] = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la résumée.
table_question_answering
classe huggingface_hub.TableQuestionAnsweringInput
< source >( inputs: TableQuestionAnsweringInputDataparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.table_question_answering.TableQuestionAnsweringParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de Table Question Answering
Une paire (table, question) à traiter
classe huggingface_hub.TableQuestionAnsweringOutputElement
< source >( answer: strcells: listcoordinates: listaggregator: str | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche de réponse à des questions sur des tableaux
classe huggingface_hub.TableQuestionAnsweringParameters
< source >( padding: typing.Optional[ForwardRef('Padding')] = Nonesequential: bool | None = Nonetruncation: bool | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour le Table Question Answering
text2text_generation
classe huggingface_hub.Text2TextGenerationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text2text_generation.Text2TextGenerationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de génération Text2text
classe huggingface_hub.Text2TextGenerationOutput
< source >( generated_text: typing.Anytext2_text_generation_output_generated_text: str | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche de génération Text2text
classe huggingface_hub.Text2TextGenerationParameters
< source >( clean_up_tokenization_spaces: bool | None = Nonegenerate_parameters: dict[str, typing.Any] | None = Nonetruncation: typing.Optional[ForwardRef('Text2TextGenerationTruncationStrategy')] = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la génération Text2text
text_classification
classe huggingface_hub.TextClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_classification.TextClassificationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de classification de texte
Sorties de l'inférence pour la tâche de classification de texte
classe huggingface_hub.TextClassificationParameters
< source >( function_to_apply: typing.Optional[ForwardRef('TextClassificationOutputTransform')] = Nonetop_k: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la classification de texte
text_generation
classe huggingface_hub.TextGenerationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationInputGenerateParameters | None = Nonestream: bool | None = None )
Entrée de génération de texte. Généré automatiquement à partir des spécifications de TGI. Pour plus de détails, consultez https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
classe huggingface_hub.TextGenerationInputGenerateParameters
< source >( adapter_id: str | None = Nonebest_of: int | None = Nonedecoder_input_details: bool | None = Nonedetails: bool | None = Nonedo_sample: bool | None = Nonefrequency_penalty: float | None = Nonegrammar: huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationInputGrammarType | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonerepetition_penalty: float | None = Nonereturn_full_text: bool | None = Noneseed: int | None = Nonestop: list[str] | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_n_tokens: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetruncate: int | None = Nonetypical_p: float | None = Nonewatermark: bool | None = None )
classe huggingface_hub.TextGenerationInputGrammarType
< source >( type: TypeEnumvalue: typing.Any )
classe huggingface_hub.TextGenerationOutput
< source >( generated_text: strdetails: huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationOutputDetails | None = None )
Sortie de génération de texte. Généré automatiquement à partir des spécifications de TGI. Pour plus de détails, consultez https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
classe huggingface_hub.TextGenerationOutputBestOfSequence
< source >( finish_reason: TextGenerationOutputFinishReasongenerated_text: strgenerated_tokens: intprefill: listtokens: listseed: int | None = Nonetop_tokens: list[list[huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationOutputToken]] | None = None )
classe huggingface_hub.TextGenerationOutputDetails
< source >( finish_reason: TextGenerationOutputFinishReasongenerated_tokens: intprefill: listtokens: listbest_of_sequences: list[huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationOutputBestOfSequence] | None = Noneseed: int | None = Nonetop_tokens: list[list[huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationOutputToken]] | None = None )
classe huggingface_hub.TextGenerationOutputPrefillToken
< source >( id: intlogprob: floattext: str )
classe huggingface_hub.TextGenerationOutputToken
< source >( id: intlogprob: floatspecial: booltext: str )
classe huggingface_hub.TextGenerationStreamOutput
< source >( index: inttoken: TextGenerationStreamOutputTokendetails: huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationStreamOutputStreamDetails | None = Nonegenerated_text: str | None = Nonetop_tokens: list[huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationStreamOutputToken] | None = None )
Sortie en flux de la génération de texte. Généré automatiquement à partir des spécifications de TGI. Pour plus de détails, consultez https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
classe huggingface_hub.TextGenerationStreamOutputStreamDetails
< source >( finish_reason: TextGenerationOutputFinishReasongenerated_tokens: intinput_length: intseed: int | None = None )
classe huggingface_hub.TextGenerationStreamOutputToken
< source >( id: intlogprob: floatspecial: booltext: str )
text_to_audio
classe huggingface_hub.TextToAudioGenerationParameters
< source >( do_sample: bool | None = Noneearly_stopping: typing.Union[bool, ForwardRef('TextToAudioEarlyStoppingEnum'), NoneType] = Noneepsilon_cutoff: float | None = Noneeta_cutoff: float | None = Nonemax_length: int | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonemin_length: int | None = Nonemin_new_tokens: int | None = Nonenum_beam_groups: int | None = Nonenum_beams: int | None = Nonepenalty_alpha: float | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetypical_p: float | None = Noneuse_cache: bool | None = None )
Paramétrisation du processus de génération de texte
classe huggingface_hub.TextToAudioInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_audio.TextToAudioParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence Text To Audio
Sorties de l'inférence pour la tâche Text To Audio
classe huggingface_hub.TextToAudioParameters
< source >( generation_parameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_audio.TextToAudioGenerationParameters | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Text To Audio
text_to_image
classe huggingface_hub.TextToImageInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_image.TextToImageParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de texte vers image
Sorties de l'inférence pour la tâche de génération d'image à partir de texte
classe huggingface_hub.TextToImageParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Noneheight: int | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Nonescheduler: str | None = Noneseed: int | None = Nonewidth: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Text To Image
text_to_speech
classe huggingface_hub.TextToSpeechGenerationParameters
< source >( do_sample: bool | None = Noneearly_stopping: typing.Union[bool, ForwardRef('TextToSpeechEarlyStoppingEnum'), NoneType] = Noneepsilon_cutoff: float | None = Noneeta_cutoff: float | None = Nonemax_length: int | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonemin_length: int | None = Nonemin_new_tokens: int | None = Nonenum_beam_groups: int | None = Nonenum_beams: int | None = Nonepenalty_alpha: float | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetypical_p: float | None = Noneuse_cache: bool | None = None )
Paramétrisation du processus de génération de texte
classe huggingface_hub.TextToSpeechInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_speech.TextToSpeechParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence Text To Speech
classe huggingface_hub.TextToSpeechOutput
< source >( audio: typing.Anysampling_rate: float | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche de synthèse vocale
classe huggingface_hub.TextToSpeechParameters
< source >( generation_parameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_speech.TextToSpeechGenerationParameters | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Text To Speech
text_to_video
classe huggingface_hub.TextToVideoInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_video.TextToVideoParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de texte vers vidéo
Sorties de l'inférence pour la tâche Text To Video
classe huggingface_hub.TextToVideoParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: list[str] | None = Nonenum_frames: float | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneseed: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour Text To Video
token_classification
classe huggingface_hub.TokenClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.token_classification.TokenClassificationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de classification de jetons
classe huggingface_hub.TokenClassificationOutputElement
< source >( end: intscore: floatstart: intword: strentity: str | None = Noneentity_group: str | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche de classification de jetons
classe huggingface_hub.TokenClassificationParameters
< source >( aggregation_strategy: typing.Optional[ForwardRef('TokenClassificationAggregationStrategy')] = Noneignore_labels: list[str] | None = Nonestride: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la classification de jetons
traduction
classe huggingface_hub.TranslationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.translation.TranslationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de traduction
Sorties de l'inférence pour la tâche de traduction
classe huggingface_hub.TranslationParameters
< source >( clean_up_tokenization_spaces: bool | None = Nonegenerate_parameters: dict[str, typing.Any] | None = Nonesrc_lang: str | None = Nonetgt_lang: str | None = Nonetruncation: typing.Optional[ForwardRef('TranslationTruncationStrategy')] = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la Traduction
video_classification
classe huggingface_hub.VideoClassificationInput
< source >( inputs: typing.Anyparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.video_classification.VideoClassificationParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de classification vidéo
Sorties de l'inférence pour la tâche de classification vidéo
classe huggingface_hub.VideoClassificationParameters
< source >( frame_sampling_rate: int | None = Nonefunction_to_apply: typing.Optional[ForwardRef('VideoClassificationOutputTransform')] = Nonenum_frames: int | None = Nonetop_k: int | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la classification de vidéos
visual_question_answering
classe huggingface_hub.VisualQuestionAnsweringInput
< source >( inputs: VisualQuestionAnsweringInputDataparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.visual_question_answering.VisualQuestionAnsweringParameters | None = None )
Entrées pour l'inférence de Visual Question Answering
classe huggingface_hub.VisualQuestionAnsweringInputData
< source >( image: typing.Anyquestion: str )
Une paire (image, question) à traiter
classe huggingface_hub.VisualQuestionAnsweringOutputElement
< source >( score: floatanswer: str | None = None )
Sorties de l'inférence pour la tâche de réponse à des questions visuelles
Paramètres d'inférence supplémentaires pour le Visual Question Answering
zero_shot_classification
classe huggingface_hub.ZeroShotClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: ZeroShotClassificationParameters )
Entrées pour l'inférence de classification en zéro tir
Sorties de l'inférence pour la tâche de classification sans exemple
classe huggingface_hub.ZeroShotClassificationParameters
< source >( candidate_labels: listhypothesis_template: str | None = Nonemulti_label: bool | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la classification en zéro tir
zero_shot_image_classification
classe huggingface_hub.ZeroShotImageClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: ZeroShotImageClassificationParameters )
Entrées pour l'inférence de classification d'images en zéro tir
classe huggingface_hub.ZeroShotImageClassificationOutputElement
< source >( label: strscore: float )
Sorties de l'inférence pour la tâche de classification d'images en zéro tir
classe huggingface_hub.ZeroShotImageClassificationParameters
< source >( candidate_labels: listhypothesis_template: str | None = None )
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la classification d'images en zéro tir
zero_shot_object_detection
classe huggingface_hub.ZeroShotObjectDetectionBoundingBox
< source >( xmax: intxmin: intymax: intymin: int )
La boîte englobante prédite. Les coordonnées sont relatives au coin supérieur gauche de l'image d'entrée.
classe huggingface_hub.ZeroShotObjectDetectionInput
< source >( inputs: strparameters: ZeroShotObjectDetectionParameters )
Entrées pour l'inférence de détection d'objets en zéro tir
classe huggingface_hub.ZeroShotObjectDetectionOutputElement
< source >( box: ZeroShotObjectDetectionBoundingBoxlabel: strscore: float )
Sorties de l'inférence pour la tâche de détection d'objets en zéro tir
Paramètres d'inférence supplémentaires pour la détection d'objets en zéro tir