Hugging Face's logo

Transformers documentation

GLM-5.3-Flash

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

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Ce modèle a été contribué à Hugging Face Transformers le 2026-08-26.

GLM-5.3-Flash

Aperçu

Le modèle GLM-5.3-Flash utilise cette classe. L'implémentation dans transformers n'inclut pas de couche MTP.

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash, le premier modèle nativement multimodal de la série GLM-5. Avec 320 milliards de paramètres au total et seulement 18 milliards de paramètres actifs, il surpasse GLM-5.2 sur les benchmarks et les charges de travail réelles pour un dixième du prix, tout en approchant Claude Opus 4.8 sur les benchmarks de codage et d'agents.

GLM-5.3-Flash part d'un modèle de base nouvellement entraîné, dont l'architecture et la recette d'entraînement ont été repensées autour de la capacité et de l'efficacité. Pour la première fois dans la série GLM, nous introduisons une architecture hybride combinant l'attention sparse et l'attention linéaire, réduisant nettement les coûts de service pour les contextes longs tout en préservant des capacités précises sur les contextes longs. Le modèle adopte également les Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) pour améliorer davantage l'efficacité du scaling. Associées à notre dernier corpus de pré-entraînement multimodal de 30T tokens, ces modifications permettent à GLM-5.3-Flash de fournir plus d'intelligence avec moins de calcul.

bench_53

Notes

  • Utilisez le padding à gauche pour la génération par lots. Voir Padding side.

Glm5NextConfig

classe transformers.Glm5NextConfig

< >

( 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 = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 154854video_token_id: int = 154855image_start_token_id: int = 154830image_end_token_id: int = 154831video_start_token_id: int = 154832video_end_token_id: int = 154833tie_word_embeddings: bool = False )

Paramètres

  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de texte.
  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone visuel.
  • image_token_id (int, facultatif, par défaut 154854) — L'index du jeton d'image pour encoder le prompt d'image.
  • video_token_id (int, facultatif, valeur par défaut 154855) — L'index du jeton vidéo à utiliser pour encoder le prompt vidéo.
  • image_start_token_id (int, facultatif, valeur par défaut 154830) — L’index du jeton de début d’image pour encoder le début de l’image.
  • image_end_token_id (int, facultatif, valeur par défaut 154831) — L’index du jeton de fin d’image pour encoder la fin de l’image.
  • video_start_token_id (int, facultatif, valeur par défaut 154832) — L’index du jeton de début de vidéo pour encoder le début de la vidéo.
  • video_end_token_id (int, facultatif, valeur par défaut 154833) — L’index du jeton de fin de vidéo pour encoder la fin de la vidéo.
  • tie_word_embeddings (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance tied_weights_keys du modèle.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Glm5NextModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Glm5 Next en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de zai-org/GLM-5.3-Flash

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

>>> from transformers import Glm5NextConfig

>>> # Initializing a GLM-5.3-Flash style configuration
>>> configuration = Glm5NextConfig()

Glm5NextTextConfig

classe transformers.Glm5NextTextConfig

< >

( 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 = 154880hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 12288moe_intermediate_size: int = 2048num_hidden_layers: int = 45num_attention_heads: int = 64num_key_value_heads: int = 64n_shared_experts: int = 1n_routed_experts: int = 288output_router_logits: bool = Falserouted_scaling_factor: float = 2.5kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int = 1536qk_rope_head_dim: int = 0v_head_dim: int = 256qk_nope_head_dim: int = 256n_group: int = 1topk_group: int = 1num_experts_per_tok: int = 8norm_topk_prob: bool = Truehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 1048576initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 154820bos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonetie_word_embeddings: bool = Falsemlp_layer_types: list[str] | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0index_topk: int = 2048index_head_dim: int = 128index_n_heads: int = 32head_dim: int = 0layer_types: list[str] | None = Noneindexer_types: list[str] | None = Noneswiglu_limit: float = 10.0linear_head_dim: int = 128linear_num_heads: int = 64linear_conv_kernel_dim: int = 4linear_lower_bound: float | None = -5.0hc_mult: int = 4hc_eps: float = 1e-06hc_sinkhorn_iters: int = 20router_aux_loss_coef: float = 0.001index_kpool: int = 16index_kpool_always_select_tail: bool = True )

Paramètres

  • vocab_size (int, facultatif, par défaut 154880) — Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par input_ids.
  • hidden_size (int, facultatif, par défaut 4096) — Dimension des représentations cachées.
  • intermediate_size (int, facultatif, par défaut 12288) — Dimension des représentations du MLP.
  • moe_intermediate_size (int, facultatif, par défaut 2048) — Taille intermédiaire des MLP des experts routés.
  • num_hidden_layers (int, facultatif, par défaut 45) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.
  • num_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 64) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
  • num_key_value_heads (int, facultatif, valeur par défaut 64) — Ceci est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter la Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, le modèle utilisera la Multi Head Attention (MHA), si num_key_value_heads=1 le modèle utilisera la Multi Query Attention (MQA), sinon la GQA est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite par moyennage (meanpooling) de toutes les têtes d'origine au sein de ce groupe. Pour plus de détails, consultez ce papier. S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut sera num_attention_heads.
  • n_shared_experts (int, facultatif, par défaut 1) — Nombre d'experts partagés.
  • n_routed_experts (int, facultatif, par défaut 288) — Nombre d'experts routés.
  • output_router_logits (bool, facultatif, par défaut False) — Indique si les logits du routeur doivent être renvoyés par le modèle. L’activation de cette option permet également au modèle de renvoyer la perte auxiliaire, incluant la perte d’équilibrage de charge et la perte z du routeur.
  • routed_scaling_factor (float, facultatif, par défaut 2.5) — Facteur d'échelle des experts routés.
  • kv_lora_rank (int, facultatif, par défaut 512) — Rang des matrices LoRA pour les projections de clé et de valeur.
  • q_lora_rank (int, facultatif, par défaut 1536) — Rang des matrices LoRA pour les projections de requête.
  • qk_rope_head_dim (int, facultatif, valeur par défaut 0) — Dimension des têtes de requête/clé qui utilisent des embeddings de position rotatifs.
  • v_head_dim (int, facultatif, par défaut 256) — Dimension des têtes de valeur.
  • qk_nope_head_dim (int, facultatif, valeur par défaut 256) — Dimension des têtes de requête/clé qui n’utilisent pas les embeddings de position rotatifs.
  • n_group (int, facultatif, valeur par défaut 1) — Nombre de groupes d'experts routés.
  • topk_group (int, facultatif, valeur par défaut 1) — Nombre de groupes sélectionnés pour chaque jeton (pour chaque jeton, garantissant que les experts sélectionnés ne se trouvent que dans topk_group groupes).
  • num_experts_per_tok (int, facultatif, valeur par défaut 8) — Nombre d'experts auxquels chaque jeton doit être routé. Il s'agit de la valeur top-k pour le routage par choix de jeton.
  • norm_topk_prob (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut normaliser les poids des experts routés.
  • hidden_act (str, facultatif, par défaut silu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • max_position_embeddings (int, facultatif, par défaut 1048576) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.
  • initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
  • rms_norm_eps (float, facultatif, valeur par défaut 1e-05) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms.
  • use_cache (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). N’est pertinent que si config.is_decoder=True ou si le modèle est un modèle génératif uniquement décodeur.
  • pad_token_id (int, facultatif, par défaut 154820) — Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.
  • bos_token_id (int, facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.
  • tie_word_embeddings (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance tied_weights_keys du modèle.
  • mlp_layer_types (list[str], facultatif) — Planification des couches feed-forward par couche. Les valeurs sont "dense" ou "sparse".
  • attention_bias (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention.
  • attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
  • index_topk (int, facultatif, valeur par défaut 2048) — Nombre de positions d'attention creuse sélectionnées par l'indexeur DSA.
  • index_head_dim (int, facultatif, par défaut 128) — Dimension de la tête de projection de l’indexeur DSA.
  • index_n_heads (int, facultatif, valeur par défaut 32) — Nombre de têtes de l’indexeur DSA.
  • head_dim (int, facultatif, par défaut 0) — La dimension des têtes d'attention. Si None, elle est par défaut égale à hidden_size // num_attention_heads
  • layer_types (list[str], facultatif) — Plan de cache d'attention par couche. Les valeurs sont "linear_attention" pour les couches KDA et "indexed_attention" pour les couches MLA (DSA).
  • indexer_types (list[str], facultatif) — Mode de l’indexeur DSA par couche. Les valeurs sont "full" (exécuter l’indexeur) ou "shared" (réutiliser la sélection top-k de la couche complète précédente).
  • swiglu_limit (float, facultatif, valeur par défaut 10.0) — Limite d'écrêtage appliquée aux projections gate/up de SwiGLU.
  • linear_head_dim (int, facultatif, valeur par défaut 128) — Dimension de chaque tête dans l'attention linéaire.
  • linear_num_heads (int, facultatif, valeur par défaut 64) — Nombre de têtes utilisées dans les couches d'attention linéaire.
  • linear_conv_kernel_dim (int, facultatif, valeur par défaut 4) — Taille du noyau de la convolution utilisée dans les couches d'attention linéaire.
  • linear_lower_bound (float, facultatif, valeur par défaut -5.0) — Indique si la porte d'oubli a une borne inférieure à appliquer au déclin.
  • hc_mult (int, facultatif, valeur par défaut 4) — Nombre de flux résiduels MHC.
  • hc_eps (float, facultatif, valeur par défaut 1e-6) — Plancher numérique utilisé par la normalisation Sinkhorn de MHC.
  • hc_sinkhorn_iters (int, facultatif, valeur par défaut 20) — Nombre d'itérations de Sinkhorn utilisées par le routage MHC.
  • router_aux_loss_coef (float, facultatif, valeur par défaut 0.001) — Coefficient de la perte d'équilibrage de charge auxiliaire. Utilisé pour pénaliser un routage inégal des experts dans les modèles MoE.
  • index_kpool (int, facultatif, valeur par défaut 16) — Taille du pool des groupes de jetons compressés sélectionnés par l’indexeur DSA.
  • index_kpool_always_select_tail (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique si la fin incomplète de KPool est toujours incluse dans l'attention creuse.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Glm5NextModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Glm5 Next en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de zai-org/GLM-5.3-Flash

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Glm5NextVisionConfig

classe transformers.Glm5NextVisionConfig

< >

( 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 = Nonedepth: int = 24hidden_size: int = 1024hidden_act: str = 'silu'attention_bias: bool = Trueattention_dropout: float | int = 0.0num_heads: int = 16in_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 336patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14rms_norm_eps: float = 1e-05spatial_merge_size: int = 2temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2out_hidden_size: int = 1536intermediate_size: int = 4096initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Noneprojection_intermediate_size: int = 10240swiglu_limit: float = 10.0 )

Paramètres

  • depth (int, facultatif, par défaut 24) — Nombre de couches Transformer dans l'encodeur visuel.
  • hidden_size (int, facultatif, par défaut 1024) — Dimension des représentations cachées.
  • hidden_act (str, facultatif, par défaut silu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • attention_bias (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention.
  • attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
  • num_heads (int, facultatif, valeur par défaut 16) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
  • in_channels (int, facultatif, par défaut 3) — Le nombre de canaux d'entrée.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut 336) — La taille (résolution) de chaque image.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut 14) — La taille (résolution) de chaque patch.
  • rms_norm_eps (float, facultatif, valeur par défaut 1e-05) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms.
  • spatial_merge_size (int, facultatif, par défaut 2) — La taille de la fenêtre de fusion spatiale utilisée pour réduire le nombre de jetons visuels en fusionnant les patches voisins.
  • temporal_patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut 2) — Taille du patch temporel utilisée dans l'intégration de patch 3D pour les entrées vidéo.
  • out_hidden_size (int, facultatif, par défaut 1536) — Taille cachée de sortie du modèle de vision.
  • intermediate_size (int, facultatif, par défaut 4096) — Dimension des représentations du MLP.
  • initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
  • rope_parameters (dict, facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration des embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour rope_theta et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l’échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des max_position_embeddings plus longs.
  • projection_intermediate_size (int, facultatif, par défaut 10240) — Taille de projection_intermediate_size pour le vision patch merger.
  • swiglu_limit (float, facultatif, valeur par défaut 10.0) — Limite d'écrêtage appliquée aux projections gate/up de SwiGLU de la vision.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Glm5NextModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Glm5 Next en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de zai-org/GLM-5.3-Flash

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Glm5NextPreTrainedModel

classe transformers.Glm5NextPreTrainedModel

< >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Paramètres

  • config (PreTrainedConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

( *args**kwargs )

Valeur factice pour un chemin pointé (par exemple torch.float32) : les chaînes d’accès aux attributs et les appels se comportent comme des décorateurs de pass-through, repr est le chemin pointé, et son utilisation comme classe de base substitue une base type ordinaire (PEP 560 __mro_entries__), de sorte que les vraies sous-classes conservent un métaclasse normal et que inspect.signature lit leur __init__ réel plutôt que celui d’une valeur factice.

Glm5NextTextModel

classe transformers.Glm5NextTextModel

< >

( config: Glm5NextTextConfig )

Paramètres

  • config (Glm5NextTextConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle de texte Glm5 Next brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

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

Paramètres

  • input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.

    Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
    • 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
    • 0 pour les jetons masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].

    Qu'est-ce que les identifiants de position ?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

    Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
  • use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).

Retourne

MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un MoeModelOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Glm5NextConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle Glm5NextTextModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

  • past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si config.is_encoder_decoder=True, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_router_probs=True et config.add_router_probs=True sont passés ou lorsque config.output_router_probs=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits bruts du routeur (après softmax) calculés par les routeurs MoE, ces termes sont utilisés pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.

Glm5NextModel

Glm5NextVisionModel

classe transformers.Glm5NextVisionModel

< >

( config: Glm5NextVisionConfig )

Paramètres

  • config (Glm5NextVisionConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Glm5 Next brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs ) → torch.Tensor

Paramètres

  • hidden_states (torch.Tensor de forme (seq_len, hidden_size)) — Les états cachés finaux du modèle.
  • grid_thw (torch.Tensor de forme (num_images_or_videos, 3)) — La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM.

Retourne

torch.Tensor

hidden_states.

La méthode forward du modèle Glm5NextVisionModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

classe transformers.Glm5NextModel

< >

( config: Glm5NextConfig )

Paramètres

  • config (Glm5NextConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Glm5 Next brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

  • input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.

    Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
    • 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
    • 0 pour les jetons masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].

    Qu'est-ce que les identifiants de position ?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

    Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
  • use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).
  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de Glm5NextImageProcessor. Voir Glm5NextImageProcessor.call() pour plus de détails (Glm5NextProcessor utilise Glm5NextImageProcessor pour le traitement des images).
  • pixel_values_videos (torch.Tensor de forme (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant à la vidéo d’entrée. Les valeurs de pixels pour les vidéos peuvent être obtenues à l’aide de Glm5NextVideoProcessor. Voir Glm5NextVideoProcessor.call() pour plus de détails (Glm5NextProcessor utilise Glm5NextVideoProcessor pour le traitement des vidéos).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor de forme (num_images, 3), facultatif) — La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM.
  • video_grid_thw (torch.LongTensor de forme (num_videos, 3), facultatif) — La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque vidéo dans le LLM.
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], facultatif) — Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (pooler_output, facultatif : last_hidden_states, facultatif : hidden_states, facultatif : attentions) pooler_output de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) est une séquence de fonctions multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte.

Retourne

BaseModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Glm5NextConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle Glm5NextModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

    Si past_key_values est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme (batch_size, 1, hidden_size) est renvoyée.

  • past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si config.is_encoder_decoder=True, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Glm5NextForConditionalGeneration

classe transformers.Glm5NextForConditionalGeneration

< >

( config: Glm5NextConfig )

Paramètres

  • config (Glm5NextConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Glm5 Next pour la génération de jetons conditionnée sur d'autres modalités (par exemple, la génération texte-image-vers-texte).

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

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

Paramètres

  • input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.

    Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
    • 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
    • 0 pour les jetons masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].

    Qu'est-ce que les identifiants de position ?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

    Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
  • labels (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être dans [0, ..., config.vocab_size] ou -100 (voir la docstring de input_ids). Les jetons dont l'indice est défini sur -100 sont ignorés (masqués), la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est dans [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).
  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de Glm5NextImageProcessor. Voir Glm5NextImageProcessor.call() pour plus de détails (Glm5NextProcessor utilise Glm5NextImageProcessor pour le traitement des images).
  • pixel_values_videos (torch.Tensor de forme (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant à la vidéo d’entrée. Les valeurs de pixels pour les vidéos peuvent être obtenues à l’aide de Glm5NextVideoProcessor. Voir Glm5NextVideoProcessor.call() pour plus de détails (Glm5NextProcessor utilise Glm5NextVideoProcessor pour le traitement des vidéos).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor de forme (num_images, 3), facultatif) — La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM.
  • video_grid_thw (torch.LongTensor de forme (num_videos, 3), facultatif) — La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque vidéo dans le LLM.
  • output_router_logits (bool, facultatif) — Indique s'il faut ou non retourner les logits de tous les routeurs. Ils sont utiles pour calculer la perte du routeur et ne doivent pas être retournés lors de l'inférence.
  • mm_token_type_ids (torch.IntTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée correspondant à chaque modalité. Par exemple, texte (0), image (1), vidéo (2). Les identifiants de type de jeton multimodal peuvent être obtenus à l'aide de AutoProcessor. Consultez ProcessorMixin.call() pour plus de détails.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], facultatif, valeur par défaut 0) — Si c'est un int, calcule les logits pour les logits_to_keep derniers jetons. Si 0, calcule les logits pour tous les input_ids (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un torch.Tensor, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. Cela est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], facultatif) — Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (pooler_output, facultatif : last_hidden_states, facultatif : hidden_states, facultatif : attentions) pooler_output de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) est une séquence de fonctions multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte.

Retourne

MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Glm5NextConfig) et des entrées.

La méthode forward de Glm5NextForConditionalGeneration redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

  • loss (torch.Tensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).

  • logits (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, facultatif, renvoyé lorsque output_router_logits=True est passé ou lorsque config.output_router_logits=True, et que le modèle entraîne son routeur avec une perte d’équilibrage de charge) — Perte auxiliaire d’équilibrage de charge pour les modules creux. Les modèles qui équilibrent leurs experts au moyen d’un biais de routeur à la place (DeepSeek-V3 et les architectures dérivées de celui-ci) renvoient None ici tout en renvoyant toujours router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_router_logits=True est passé ou lorsque config.output_router_logits=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour chaque couche creuse) de forme (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits bruts du routeur calculés par les routeurs MoE. Ils peuvent être utilisés pour calculer une perte d'équilibrage de charge ou pour inspecter la manière dont les jetons sont acheminés vers les experts.

  • past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

>>> from transformers import AutoProcessor, Glm5NextForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> model = Glm5NextForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Describe the image."},
...         ],
...     }
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
... )
>>> inputs = {k: v.to(model.device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v for k, v in inputs.items()}
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)

Glm5NextProcessor

classe transformers.Glm5NextProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonevideo_processor = Nonechat_template = None**kwargs )

Paramètres

  • image_processor (Glm5NextImageProcessor) — Le processeur d’images est une entrée obligatoire.
  • tokenizer (tokenizer_class) — Le tokenizer est une entrée obligatoire.
  • video_processor (Glm5NextVideoProcessor) — Le processeur vidéo est une entrée obligatoire.
  • chat_template (str) — Un modèle Jinja pour convertir des listes de messages d'une conversation en une chaîne tokenisable.

Construit un Glm5NextProcessor qui encapsule un processeur d'images, un tokenizer et un processeur de vidéos en un seul processeur.

Glm5NextProcessor offre toutes les fonctionnalités de Glm5NextImageProcessor, tokenizer_class et Glm5NextVideoProcessor. Consultez ~Glm5NextImageProcessor, ~tokenizer_class et ~Glm5NextVideoProcessor pour plus d’informations.

post_process_image_text_to_text

< >

( generated_outputsskip_special_tokens = Trueclean_up_tokenization_spaces = False**kwargs ) → list[str]

Paramètres

  • generated_outputs (torch.Tensor ou np.ndarray) — La sortie de la fonction generate du modèle. La sortie est censée être un tenseur de forme (batch_size, sequence_length) ou (sequence_length,).
  • skip_special_tokens (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut supprimer les jetons spéciaux dans la sortie. Argument transmis à la méthode batch_decode du tokeniseur.
  • clean_up_tokenization_spaces (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut nettoyer les espaces de tokenisation. Argument transmis à la méthode batch_decode du tokenizer.
  • **kwargs — Arguments supplémentaires à transmettre à la méthode batch_decode method du tokenizer.

Retourne

list[str]

Le texte décodé.

Post-traitez la sortie du modèle pour décoder le texte.

Glm5NextImageProcessor

classe transformers.Glm5NextImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

Paramètres

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut {'longest_edge' -- 1}) : Définit les dimensions maximales de l'entrée du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si size est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut 3) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif, valeur par défaut 0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • Returns des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. —

Construit un processeur d’images Glm5NextImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement et non par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, facultatif) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.

get_number_of_image_patches

< >

( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int

Paramètres

  • height (int) — Hauteur de l'image d'entrée.
  • width (int) — Largeur de l'image d'entrée.
  • images_kwargs (dict, facultatif) — Tous les kwargs pour remplacer les valeurs par défaut du processeur d'images.

Retourne

int

Nombre de patches d'image par image.

Un utilitaire qui renvoie le nombre de patches d'image pour une taille d'image donnée.

patchify

< >

( images: torch.Tensorpatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

Patchifie chaque image en un aplati de forme (seq_len, patch_dim) afin de pouvoir concaténer des pixels de forme dynamique.

prétraiter

< >

( 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.glm5_next.image_processing_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Paramètres

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Image à prétraiter. S'attend à une image unique ou à un lot d'images dont les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Si vous passez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Définit les dimensions maximales des entrées du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en carré si la taille est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif) — Facteur de remise à l'échelle à appliquer à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • patch_size (int, kwargs, facultatif, valeur par défaut 14) — Taille spatiale des patches de l'encodeur visuel.
  • temporal_patch_size (int, kwargs, facultatif, valeur par défaut 2) — La taille des patches temporels de l'encodeur visuel.
  • merge_size (int, kwargs, facultatif, valeur par défaut 2) — Taille de fusion de l'encodeur visuel vers l'encodeur LLM.
  • patch_expand_factor (int, kwargs, facultatif, valeur par défaut 1) — Le patch_expand_factor du vision encoder vers le llm encoder.
  • min_image_tokens (int, kwargs) — Nombre minimal de jetons par image.
  • max_image_tokens (int, kwargs) — Nombre maximal de jetons par image.

Retourne

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode call (« pixel_values », etc.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], facultatif) — Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation.

redimensionner

< >

( images: torch.Tensorresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: intmin_image_tokens: intmax_image_tokens: int**kwargs )

Redimensionner dynamiquement en fonction du ratio d'aspect de l'image d'entrée.

Glm5NextImageProcessorPil

classe transformers.Glm5NextImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

Paramètres

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut {'longest_edge' -- 1}) : Définit les dimensions maximales de l'entrée du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si size est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut 3) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif, valeur par défaut 0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • Returns des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. —

Construit un processeur d’images Glm5NextImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement et non par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, facultatif) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.

get_number_of_image_patches

< >

( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int

Paramètres

  • height (int) — Hauteur de l'image d'entrée.
  • width (int) — Largeur de l'image d'entrée.
  • images_kwargs (dict, facultatif) — Tous les kwargs pour remplacer les valeurs par défaut du processeur d'images.

Retourne

int

Nombre de patches d'image par image.

Un utilitaire qui renvoie le nombre de patches d'image pour une taille d'image donnée.

patchify

< >

( image: ndarraypatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

Patchifie chaque image en un aplati de forme (seq_len, patch_dim) afin de pouvoir concaténer des pixels de forme dynamique.

prétraiter

< >

( 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.glm5_next.image_processing_pil_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Paramètres

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Image à prétraiter. S'attend à une image unique ou à un lot d'images dont les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Si vous passez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Définit les dimensions maximales des entrées du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en carré si la taille est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif) — Facteur de remise à l'échelle à appliquer à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • patch_size (int, kwargs, facultatif, valeur par défaut 14) — Taille spatiale des patches de l'encodeur visuel.
  • temporal_patch_size (int, kwargs, facultatif, valeur par défaut 2) — La taille des patches temporels de l'encodeur visuel.
  • merge_size (int, kwargs, facultatif, valeur par défaut 2) — Taille de fusion de l'encodeur visuel vers l'encodeur LLM.
  • patch_expand_factor (int, kwargs, facultatif, valeur par défaut 1) — Le patch_expand_factor du vision encoder vers le llm encoder.
  • min_image_tokens (int, kwargs) — Nombre minimal de jetons par image.
  • max_image_tokens (int, kwargs) — Nombre maximal de jetons par image.

Retourne

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode call (« pixel_values », etc.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], facultatif) — Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation.

redimensionner

< >

( image: ndarrayresample: PILImageResampling | int | Nonefactor: inttemporal_factor: intmin_image_tokens: intmax_image_tokens: int**kwargs )

Redimensionner dynamiquement en fonction du ratio d'aspect de l'image d'entrée.

Glm5NextVideoProcessor

classe transformers.Glm5NextVideoProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.video_processing_glm5_next.Glm5NextVideoProcessorInitKwargs'> )

Paramètres

  • **kwargs (Glm5NextVideoProcessorInitKwargs, facultatif) — Options de traitement supplémentaires pour chaque modalité (texte, images, vidéos, audio). Les paramètres spécifiques au modèle sont répertoriés ci-dessus ; consultez la classe TypedDict pour la liste complète des arguments pris en charge.

Construit un processeur vidéo Glm5NextVideoProcessor.

get_num_of_video_patches

< >

( num_frames: intheight: intwidth: intvideos_kwargs = None ) → int

Paramètres

  • num_frames (int) — Nombre de frames dans la vidéo d'entrée.
  • height (int) — Hauteur de la vidéo d'entrée.
  • width (int) — Largeur de la vidéo d'entrée.
  • videos_kwargs (dict, facultatif) — Tous les kwargs pour remplacer les valeurs par défaut du processeur de vidéos.

Retourne

int

Nombre de patches vidéo par vidéo.

Un utilitaire qui renvoie le nombre de patches vidéo pour une taille de vidéo donnée.

patchify

< >

( videos: torch.Tensorpatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

Patchifie chaque vidéo en un aplati de forme (seq_len, patch_dim) afin de pouvoir concaténer des pixels de forme dynamique.

redimensionner

< >

( videos: torch.Tensorresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: intmin_image_tokens: intmax_image_tokens: int**kwargs )

Redimensionner dynamiquement en fonction du ratio d'aspect de la vidéo d'entrée.

sample_frames

< >

( metadata: VideoMetadatafps: int | float | None = None**kwargs ) → np.ndarray

Paramètres

  • metadata (VideoMetadata) — Métadonnées de la vidéo contenant des informations sur la durée totale, le fps et le nombre total d’images.
  • fps (int ou float, facultatif) — Nombre de cibles d'images à échantillonner par seconde. La valeur par défaut est self.fps.

Retourne

np.ndarray

Indices pour échantillonner les images vidéo.

Update on GitHub

←GIT Glm46V→