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Glm4MoeLite

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Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 13/01/2026.

SDPA Tensor parallelism

Glm4MoeLite

Glm4MoeLite (GLM-4.7-Flash) é um modelo mixture-of-experts com 30 bilhões de parâmetros e aproximadamente 3 bilhões de parâmetros ativos por token, projetado para implantação leve que equilibra desempenho e eficiência. Ele faz parte da família GLM-4.7 e suporta capacidades de raciocínio intercalado.

O exemplo abaixo demonstra como gerar texto com Pipeline ou a classe AutoModelForCausalLM.

Pipeline
AutoModelForCausalLM
from transformers import pipeline


pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="zai-org/GLM-4.7-Flash",
)
pipe("The key to efficient language models is")

Glm4MoeLiteConfig

classe transformers.Glm4MoeLiteConfig

< >

( 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 = 2048intermediate_size: int = 10240moe_intermediate_size: int = 1536num_hidden_layers: int = 47num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int = 20n_shared_experts: int = 1n_routed_experts: int = 64output_router_logits: bool = Falserouted_scaling_factor: float = 1.8kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int | None = 768qk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int = 256qk_nope_head_dim: int = 192n_group: int = 1topk_group: int = 1num_experts_per_tok: int = 4norm_topk_prob: bool = Truehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 202752initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 1pretraining_tp: int = 1tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonerope_interleave: bool = Truemlp_layer_types: list[str] | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0 )

Parâmetros

  • vocab_size (int, opcional, padrão 154880) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, padrão 2048) — Dimensão das representações ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, padrão 10240) — Dimensão das representações do MLP.
  • moe_intermediate_size (int, opcional, padrão 1536) — Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados.
  • num_hidden_layers (int, opcional, padrão 47) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, padrão 20) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional, padrão 20) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se num_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se num_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de key e value deve ser construído por meio do meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o valor padrão será num_attention_heads.
  • n_shared_experts (int, opcional, padrão 1) — Número de especialistas compartilhados.
  • n_routed_experts (int, opcional, padrão 64) — Número de especialistas roteados.
  • output_router_logits (bool, opcional, padrão False) — Indica se os logits do roteador devem ser retornados pelo modelo. Ativar essa opção também permitirá que o modelo saída a perda auxiliar, incluindo a perda de balanceamento de carga e a perda z do roteador.
  • routed_scaling_factor (float, opcional, padrão 1.8) — Fator de escala dos especialistas roteados.
  • kv_lora_rank (int, opcional, padrão 512) — Rank das matrizes LoRA para as projeções de chave e valor.
  • q_lora_rank (int, opcional, padrão 768) — Rank das matrizes LoRA para as projeções de query.
  • qk_rope_head_dim (int, opcional, padrão 64) — Dimensão dos cabeçalhos de query/key que utilizam embeddings de posição rotativa.
  • v_head_dim (int, opcional, padrão 256) — Dimensão dos cabeçalhos de valor.
  • qk_nope_head_dim (int, opcional, padrão 192) — Dimensão dos cabeçalhos de query/key que não utilizam embeddings de posição rotativa.
  • n_group (int, opcional, padrão 1) — Número de grupos para especialistas roteados.
  • topk_group (int, opcional, padrão 1) — Número de grupos selecionados para cada token (para cada token, garantindo que os especialistas selecionados estejam apenas dentro de topk_group grupos).
  • num_experts_per_tok (int, opcional, padrão 4) — Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento de escolha de token.
  • norm_topk_prob (bool, opcional, padrão True) — Indica se as pesos dos especialistas roteados devem ser normalizados.
  • hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • max_position_embeddings (int, opcional, padrão 202752) — O comprimento máximo da sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
  • initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
  • rms_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-05) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.
  • use_cache (bool, opcional, padrão True) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas se config.is_decoder=True ou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador.
  • pad_token_id (int, opcional) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário.
  • bos_token_id (int, opcional, padrão 0) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, padrão 1) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
  • pretraining_tp (int, opcional, padrão 1) — Recurso experimental. Rank de paralelismo de tensor usado durante o pré-treinamento. Consulte este documento para entender mais sobre isso. Esse valor é necessário para garantir a reprodutibilidade exata dos resultados do pré-treinamento. Consulte esta issue.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão False) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
  • rope_interleave (bool, opcional, padrão True) — Se as incorporações de posição rotativa devem ser intercaladas.
  • mlp_layer_types (list, opcional) — Padrão de MLP (Moe vs Dense) para cada camada.
  • attention_bias (bool, opcional, padrão False) — Indica se deve ser usado um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Glm4MoeLiteModel. Ela é usada para instanciar um modelo Glm4 Moe Lite de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do zai-org/GLM-4.5

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

Exemplo:

>>> from transformers import Glm4MoeLiteModel, Glm4MoeLiteConfig

>>> # Initializing a Deepseek-V3 style configuration
>>> configuration = Glm4MoeLiteConfig()

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

Glm4MoeLiteModel

classe transformers.Glm4MoeLiteModel

< >

( config: Glm4MoeLiteConfig )

Parâmetros

  • config (Glm4MoeLiteConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Glm4 Moe Lite puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

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

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

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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

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

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de incorporação interna do modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.FloatTensor)

Um MoeModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.FloatTensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (Glm4MoeLiteConfig) e das entradas.

O método forward do Glm4MoeLiteModel sobrescreve o método especial __call__.

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

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

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_router_probs=True e config.add_router_probs=True são passados ou quando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits brutos do roteador (pós-softmax) calculados pelos roteadores MoE; esses termos são usados para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

Glm4MoeLiteForCausalLM

classe transformers.Glm4MoeLiteForCausalLM

< >

( config: Glm4MoeLiteConfig )

Parâmetros

  • config (Glm4MoeLiteConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O Modelo Glm4 Moe Lite para modelagem de linguagem causal.

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

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

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

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

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

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de incorporação interna do modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).

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MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.FloatTensor)

Uma MoeCausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.FloatTensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (Glm4MoeLiteConfig) e das entradas.

O método forward de Glm4MoeLiteForCausalLM substitui o método especial __call__.

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

  • loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).

  • logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • aux_loss (torch.FloatTensor, opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) — Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornam None aqui, mas ainda retornam router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada esparsa) com forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

Exemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, Glm4MoeLiteForCausalLM

>>> model = Glm4MoeLiteForCausalLM.from_pretrained("meta-glm4_moe_lite/Glm4MoeLite-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-glm4_moe_lite/Glm4MoeLite-2-7b-hf")

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

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

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