Hugging Face's logo

Transformers documentation

KOSMOS-2.5

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

Эта модель была опубликована в HF papers 2023-09-20 и добавлена в Hugging Face Transformers 2025-08-19.

FlashAttention SDPA

KOSMOS-2.5

Модель Kosmos-2.5 была предложена в статье KOSMOS-2.5: A Multimodal Literate Model от Microsoft.

Аннотация из статьи следующая:

Мы представляем Kosmos-2.5 — мультимодальную модель, способную читать текст на изображениях с большим количеством текста. Протренированная на большом массиве таких изображений, Kosmos-2.5 демонстрирует высокую эффективность в двух различных, но взаимодополняющих задачах транскрипции: (1) генерация блоков текста с учётом их пространственного расположения, где каждому блоку текста присваиваются его координаты на изображении, и (2) формирование структурированного текстового вывода, который фиксирует стили и структуру в формате markdown. Эта единая мультимодальная способность к чтению достигается за счёт общей архитектуры Transformer, специфичных для задач промптов и гибких представлений текста. Мы оцениваем Kosmos-2.5 на задачах сквозного распознавания текста на уровне документа и генерации текста из изображения в формате markdown. Кроме того, модель легко адаптируется под любую задачу понимания изображений с большим количеством текста с помощью различных промптов и дообучения с учителем, что делает её универсальным инструментом для реальных приложений, работающих с текстово-насыщенными изображениями. Данная работа также открывает путь к дальнейшему масштабированию мультимодальных больших языковых моделей.

drawing drawing Overview of tasks that KOSMOS-2.5 can handle. Taken from the original paper.

Приведённые ниже примеры демонстрируют, как выполнять генерацию с помощью AutoModel для задач Markdown и OCR.

AutoModel - Задача Markdown
AutoModel — задача OCR
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoProcessor, Kosmos2_5ForConditionalGeneration


repo = "microsoft/kosmos-2.5"
model = Kosmos2_5ForConditionalGeneration.from_pretrained(repo, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(repo)

# sample image
url = "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2.5/resolve/main/receipt_00008.png"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

prompt = "<md>"
inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

height, width = inputs.pop("height"), inputs.pop("width")
raw_width, raw_height = image.size
scale_height = raw_height / height
scale_width = raw_width / width

inputs = {k: v.to(model.device) if v is not None else None for k, v in inputs.items()}
inputs["flattened_patches"] = inputs["flattened_patches"].to(dtype)
generated_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=1024,
)

generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print(generated_text[0])

Версия чата

Авторы также выпустили Kosmos-2.5 Chat — чат-версию, оптимизированную для понимания документов. Её можно использовать следующим образом:

import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoProcessor, Kosmos2_5ForConditionalGeneration


repo = "microsoft/kosmos-2.5-chat"
dtype = torch.bfloat16

model = Kosmos2_5ForConditionalGeneration.from_pretrained(repo,
                                                          device_map="auto",
                                                          attn_implementation="flash_attention_2")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(repo)

# sample image
url = "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2.5/resolve/main/receipt_00008.png"

image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

question = "What is the sub total of the receipt?"
template = "<md>A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. USER: {} ASSISTANT:"
prompt = template.format(question)
inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

height, width = inputs.pop("height"), inputs.pop("width")
raw_width, raw_height = image.size
scale_height = raw_height / height
scale_width = raw_width / width

inputs = {k: v.to(model.device) if v is not None else None for k, v in inputs.items()}
inputs["flattened_patches"] = inputs["flattened_patches"].to(dtype)
generated_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=1024,
)

generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print(generated_text[0])

Kosmos2_5Config

класс transformers.Kosmos2_5Config

< >

( 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 = Nonelatent_query_num: int = 2048tie_word_embeddings: bool = True )

Параметры

  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Объект конфигурации или словарь конфигурации текстового бэкбона.
  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Объект конфигурации или словарь конфигурации визуального бэкбона.
  • latent_query_num (int, необязательный, по умолчанию 2048) — Количество латентных query-токенов, представляющих признаки изображения, используемые в текстовом декодере.
  • tie_word_embeddings (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингу tied_weights_keys модели.

Это класс конфигурации для хранения конфигурации модели Kosmos2 5. Он используется для создания модели Kosmos2 5 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации microsoft/kosmos-2.5

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Kosmos2_5TextConfig

класс transformers.Kosmos2_5TextConfig

< >

( 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 = 108481max_position_embeddings: int = 4096embed_dim: int = 1536layers: int = 24ffn_dim: int = 6144attention_heads: int = 16activation_function: str = 'gelu'dropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.0activation_dropout: float | int = 0.0layerdrop: float | int = 0.0layer_norm_eps: float = 1e-05init_std: float = 0.02scale_embedding: bool = Trueuse_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Truepad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 2 )

Параметры

  • vocab_size (int, необязательный, по умолчанию 108481) — Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в input_ids.
  • max_position_embeddings (int, необязательный, по умолчанию 4096) — Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта модель.
  • embed_dim (int, необязательный, по умолчанию 1536) — Размерность эмбеддингов и скрытых состояний.
  • layers (int, необязательный, по умолчанию 24) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer.
  • ffn_dim (int, необязательный, по умолчанию 6144) — Размерность представлений MLP.
  • attention_heads (int, необязательный, по умолчанию 16) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer.
  • activation_function (str, необязательный, по умолчанию gelu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, "gelu", "relu", "silu" и т. д.
  • dropout (Union[float, int], необязательный, по умолчанию 0.1) — Коэффициент для всех слоёв dropout.
  • attention_dropout (Union[float, int], необязательный, по умолчанию 0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания.
  • activation_dropout (Union[float, int], необязательный, по умолчанию 0.0) — Коэффициент dropout для активаций внутри полносвязного слоя.
  • layerdrop (Union[float, int], необязательный, по умолчанию 0.0) — Вероятность LayerDrop. См. [статью о LayerDrop](см. https://huggingface.co/papers/1909.11556) для подробностей.
  • layer_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации.
  • init_std (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов.
  • scale_embedding (bool, необязательный, по умолчанию True) — Указывает, следует ли масштабировать эмбеддинги, деля их на sqrt(d_model).
  • use_cache (bool, необязательный, по умолчанию True) — Указывает, должен ли модель возвращать последние ключи/значения внимания (не используется во всех моделях). Актуально только если config.is_decoder=True или если модель является генеративной моделью только с декодером.
  • tie_word_embeddings (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингу tied_weights_keys модели.
  • pad_token_id (int, необязательный, по умолчанию 1) — Идентификатор токена, используемого для дополнения (padding) в словаре.
  • bos_token_id (int, необязательный, по умолчанию 0) — Идентификатор токена, используемого для обозначения начала потока в словаре.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], необязательный, по умолчанию 2) — Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.

Это класс конфигурации для хранения конфигурации модели Kosmos2 5. Он используется для создания модели Kosmos2 5 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации microsoft/kosmos-2.5

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Kosmos2_5VisionConfig

класс transformers.Kosmos2_5VisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1536patch_embed_hidden_size: int = 768intermediate_size: int = 3968head_dim: int = 64num_hidden_layers: int = 18num_attention_heads: int = 24dense_act_fn: str = 'gelu_new'layer_norm_eps: float = 1e-06dropout_rate: float | int = 0.0attention_dropout: float | int = 0.0max_num_patches: int = 4096initializer_factor: float = 1.0initializer_range: float = 0.02 )

Параметры

  • hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 1536) — Размерность скрытых представлений.
  • patch_embed_hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 768) — Размерность входного слоя patch_embedding в кодере Transformer.
  • intermediate_size (int, необязательный, по умолчанию 3968) — Размерность представлений MLP.
  • head_dim (int, необязательный, по умолчанию 64) — Размерность головы внимания. Если значение равно None, по умолчанию используется hidden_size // num_attention_heads
  • num_hidden_layers (int, необязательный, по умолчанию 18) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer.
  • num_attention_heads (int, необязательный, по умолчанию 24) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer.
  • dense_act_fn (str or function, необязательный, по умолчанию "gelu_new") — Нелинейная функция активации (функция или строка) в энкодере и пулере. Если передана строка, поддерживаются "gelu", "relu", "selu" и "gelu_new" или "gelu".
  • layer_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-06) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации.
  • dropout_rate (Union[float, int], необязательный, по умолчанию 0.0) — Доля для всех слоёв dropout.
  • attention_dropout (Union[float, int], необязательный, по умолчанию 0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания.
  • max_num_patches (int, необязательный, по умолчанию 4096) — Максимальная длина последовательности (здесь — количество патчей), поддерживаемая моделью.
  • initializer_factor (float, необязательный, по умолчанию 1.0) — Коэффициент для инициализации всех матриц весов (должен оставаться равным 1, используется внутренне для тестирования инициализации).
  • initializer_range (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов.

Это класс конфигурации для хранения конфигурации модели Kosmos2 5. Он используется для создания модели Kosmos2 5 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации microsoft/kosmos-2.5

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Пример:

>>> from transformers import Kosmos2_5VisionConfig, Kosmos2_5VisionModel

>>> # Initializing a Kosmos2_5VisionConfig with microsoft/kosmos-2.5 style configuration
>>> configuration = Kosmos2_5VisionConfig()

>>> # Initializing a Kosmos2_5VisionModel (with random weights) from the microsoft/kosmos-2.5 style configuration
>>> model = Kosmos2_5VisionModel(configuration)

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

Kosmos2_5ImageProcessor

class transformers.Kosmos2_5ImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.kosmos2_5.image_processing_kosmos2_5.Kosmos2_5ImageProcessorKwargs'> )

Параметры

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, по умолчанию None) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • patch_size (Dict[str, *kwargs*, int], необязательный, по умолчанию {"height" -- 16, "width": 16}): Размер патча, используемый для изображения. Согласно статье и коду Kosmos2_5, размер патча составляет 16x16.
  • max_patches (int, kwargs, optional, по умолчанию 4096) — Максимальное количество патчей, извлекаемых из изображения, согласно статье KOSMOS 2.5.

Создаёт процессор изображений image_processor_class.

preprocess

< >

( 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.kosmos2_5.image_processing_kosmos2_5.Kosmos2_5ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Параметры

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • patch_size (Dict[str, *kwargs*, int], необязательный, по умолчанию {"height" -- 16, "width": 16}): Размер патча, используемый для изображения. Согласно статье и коду Kosmos2_5, размер патча составляет 16x16.
  • max_patches (int, kwargs, optional, по умолчанию 4096) — Максимальное количество патчей, извлекаемых из изображения, согласно статье KOSMOS 2.5.

Возвращает

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

Kosmos2_5ImageProcessorPil

class transformers.Kosmos2_5ImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.kosmos2_5.image_processing_pil_kosmos2_5.Kosmos2_5ImageProcessorKwargs'> )

Параметры

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, по умолчанию None) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • patch_size (Dict[str, *kwargs*, int], необязательный, по умолчанию {"height" -- 16, "width": 16}): Размер патча, используемый для изображения. Согласно статье и коду Kosmos2_5, размер патча составляет 16x16.
  • max_patches (int, kwargs, optional, по умолчанию 4096) — Максимальное количество патчей, извлекаемых из изображения, согласно статье KOSMOS 2.5.

Создаёт процессор изображений image_processor_class.

preprocess

< >

( 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.kosmos2_5.image_processing_pil_kosmos2_5.Kosmos2_5ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Параметры

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • patch_size (Dict[str, *kwargs*, int], необязательный, по умолчанию {"height" -- 16, "width": 16}): Размер патча, используемый для изображения. Согласно статье и коду Kosmos2_5, размер патча составляет 16x16.
  • max_patches (int, kwargs, optional, по умолчанию 4096) — Максимальное количество патчей, извлекаемых из изображения, согласно статье KOSMOS 2.5.

Возвращает

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

Kosmos2_5Processor

класс transformers.Kosmos2_5Processor

< >

( image_processortokenizernum_image_tokens: int = 2048 )

Параметры

  • image_processor (image_processor_class) — Обработчик изображений является обязательным входным параметром.
  • tokenizer (tokenizer_class) — Токенизатор является обязательным входным параметром.
  • num_image_tokens (int, необязательный, по умолчанию 2048) — Количество токенов изображения, используемых в качестве плейсхолдера.

Создаёт Kosmos2_5Processor, который объединяет процессор изображений и токенизатор в единый процессор.

Kosmos2_5Processor предоставляет все возможности image_processor_class и tokenizer_class. Подробнее см. в ~image_processor_class и ~tokenizer_class.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.kosmos2_5.processing_kosmos2_5.Kosmos2_5ProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Параметры

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], необязательный) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
  • text (Union[str, list[str]], необязательный) — Последовательность или пакет последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предварительно токенизированная строка). Если вы передаете предварительно токенизированный вход, установите is_split_into_words=True, чтобы избежать неоднозначности с пакетным вводом.
  • return_tensors (str или TensorType, необязательный) — Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения:
    • 'pt': возвращает объекты torch.Tensor PyTorch.
    • 'np': возвращает объекты NumPy np.ndarray.
  • **kwargs (ProcessingKwargs, optional) — Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict.

Возвращает

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

Kosmos2_5Model

класс transformers.Kosmos2_5Model

< >

( config: Kosmos2_5Config )

Параметры

  • config (Kosmos2_5Config) — класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель KOSMOS-2.5 для генерации текстовых и изображенийных признаков. Модель состоит из визуального энкодера и языковой модели.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneflattened_patches: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonewidth: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneheight: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_embeds_position_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneimage_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → transformers.models.kosmos2_5.modeling_kosmos2_5.Kosmos2_5ModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length)) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию padding игнорируется, если вы его передаёте.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • flattened_patches (torch.FloatTensor формы (batch_size, max_patches, 2 + patch_height * patch_width * image_channels)) — Сплющенные патчи изображений. flattened_patches можно получить с помощью AutoImageProcessor. Подробности см. в Kosmos2_5ImageProcessor.call().
  • width (torch.FloatTensor формы (batch_size,)) — Исходная ширина (до изменения размера) каждого изображения в батче. Это значение можно получить с помощью AutoImageProcessor. Подробности см. в Kosmos2_5ImageProcessor.call().
  • height (torch.FloatTensor формы (batch_size,)) — Исходная высота (до изменения размера) каждого изображения в батче. Это значение можно получить с помощью AutoImageProcessor. Подробности см. в Kosmos2_5ImageProcessor.call().
  • image_embeds_position_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска, указывающая позиции в последовательности, куда следует вставить признаки изображения. Значения маски выбираются из [0, 1]:
    • 1 для мест, куда нужно поместить признаки изображения,
    • 0 для позиций, не относящихся к признакам изображения (т. е. для текстовых токенов).
  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • past_key_values (Cache длиной config.n_layers , где каждая кортежа содержит 4 тензора формы (batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)) — Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния ключей и значений блоков внимания. Может использоваться для ускорения декодирования.

    Если используются past_key_values, пользователь может по желанию передать только последние decoder_input_ids (те, для которых в эту модель не переданы их прошлые состояния ключей и значений) формы (batch_size, 1) вместо всех decoder_input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • image_embeds — (torch.FloatTensor формы (batch_size, latent_query_num, hidden_size), необязательный): Последовательность скрытых состояний на выходе Kosmos2ImageToTextProjection.
  • inputs_embeds (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели.
  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.max_position_embeddings - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
  • output_attentions (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать тензоры внимания всех слоев внимания. Подробности см. в описании attentions в разделе возвращаемых тензоров.
  • output_hidden_states (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать скрытые состояния всех слоев. Подробности см. в описании hidden_states среди возвращаемых тензоров.

Возвращает

transformers.models.kosmos2_5.modeling_kosmos2_5.Kosmos2_5ModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)

transformers.models.kosmos2_5.modeling_kosmos2_5.Kosmos2_5ModelOutput или кортеж из torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (<class 'transformers.models.kosmos2_5.configuration_kosmos2_5.Kosmos2_5Config'>) и входных данных.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.FloatTensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_attentions=True или если config.output_attentions=True) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

  • width (torch.FloatTensor формы (batch_size,)) — исходная ширина (до изменения размера) каждого изображения в батче.

  • height (torch.FloatTensor формы (batch_size,)) — исходная высота (до изменения размера) каждого изображения в батче.

  • image_embeds (torch.FloatTensor формы (batch_size, latent_query_num, hidden_size), необязательный) — Последовательность скрытых состояний на выходе Kosmos2ImageToTextProjection.

  • projection_attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания, выдаваемые Kosmos2ImageToTextProjection после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах self-attention.

  • vision_model_output(BaseModelOutputWithPooling, optional) — Выход модели Kosmos2VisionModel.

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. вход past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

Метод forward модели Kosmos2_5Model переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

Примеры:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Kosmos2_5Model

>>> model = Kosmos2_5Model.from_pretrained("microsoft/kosmos2.5")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/kosmos2.5")

>>> url = "https://huggingface.co/microsoft/kosmos2.5/resolve/main/snowman.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> text = (
...     "<grounding> An image of<phrase> a snowman</phrase><object><patch_index_0044><patch_index_0863>"
...     "</object> warming himself by<phrase> a fire</phrase><object><patch_index_0005><patch_index_0911>"
...     "</object>"
... )

>>> inputs = processor(text=text, images=image, return_tensors="pt", add_eos_token=True)

>>> last_hidden_state = model(
...     pixel_values=inputs["pixel_values"],
...     input_ids=inputs["input_ids"],
...     attention_mask=inputs["attention_mask"],
...     image_embeds_position_mask=inputs["image_embeds_position_mask"],
... ).last_hidden_state
>>> list(last_hidden_state.shape)
[1, 91, 2048]

Kosmos2_5ForConditionalGeneration

класс transformers.Kosmos2_5ForConditionalGeneration

< >

( config: Kosmos2_5Config )

Параметры

  • config (Kosmos2_5Config) — класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель KOSMOS-2.5 для генерации текста и ограничивающих прямоугольников по изображению. Модель состоит из визуального энкодера и языковой модели.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneflattened_patches: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonewidth: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneheight: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_embeds_position_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneimage_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → transformers.models.kosmos2_5.modeling_kosmos2_5.Kosmos2_5ForConditionalGenerationModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length)) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию padding игнорируется, если вы его передаёте.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • flattened_patches (torch.FloatTensor формы (batch_size, max_patches, 2 + patch_height * patch_width * image_channels)) — Сплющенные патчи изображений. flattened_patches можно получить с помощью AutoImageProcessor. Подробности см. в Kosmos2_5ImageProcessor.call().
  • width (torch.FloatTensor формы (batch_size,)) — Исходная ширина (до изменения размера) каждого изображения в батче. Это значение можно получить с помощью AutoImageProcessor. Подробности см. в Kosmos2_5ImageProcessor.call().
  • height (torch.FloatTensor формы (batch_size,)) — Исходная высота (до изменения размера) каждого изображения в батче. Это значение можно получить с помощью AutoImageProcessor. Подробности см. в Kosmos2_5ImageProcessor.call().
  • image_embeds_position_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска, указывающая позиции в последовательности, куда следует вставить признаки изображения. Значения маски выбираются из [0, 1]:
    • 1 для мест, куда нужно поместить признаки изображения,
    • 0 для позиций, не относящихся к признакам изображения (т. е. для текстовых токенов).
  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • past_key_values (Cache длиной config.n_layers , где каждая кортежа содержит 4 тензора формы (batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)) — Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния ключей и значений блоков внимания. Может использоваться для ускорения декодирования.

    Если используются past_key_values, пользователь может по желанию передать только последние decoder_input_ids (те, для которых в эту модель не переданы их прошлые состояния ключей и значений) формы (batch_size, 1) вместо всех decoder_input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • image_embeds — (torch.FloatTensor формы (batch_size, latent_query_num, hidden_size), необязательный): Последовательность скрытых состояний на выходе Kosmos2ImageToTextProjection.
  • inputs_embeds (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели.
  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.max_position_embeddings - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
  • output_attentions (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать тензоры внимания всех слоев внимания. Подробности см. в описании attentions в разделе возвращаемых тензоров.
  • output_hidden_states (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать скрытые состояния всех слоев. Подробности см. в описании hidden_states среди возвращаемых тензоров.
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потери языкового моделирования слева направо (предсказание следующего слова). Индексы должны находиться в диапазоне [-100, 0, ..., config.vocab_size] (см. docstring input_ids). Токены с индексом -100 игнорируются (маскируются); потеря вычисляется только для токенов с метками в диапазоне [0, ..., config.vocab_size]

Возвращает

transformers.models.kosmos2_5.modeling_kosmos2_5.Kosmos2_5ForConditionalGenerationModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)

transformers.models.kosmos2_5.modeling_kosmos2_5.Kosmos2_5ForConditionalGenerationModelOutput или кортеж из torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (<class 'transformers.models.kosmos2_5.configuration_kosmos2_5.Kosmos2_5Config'>) и входных данных.

  • loss (torch.FloatTensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери языковой модели (для предсказания следующего токена).

  • logits (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.FloatTensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_attentions=True или если config.output_attentions=True) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

  • width (torch.FloatTensor формы (batch_size,)) — исходная ширина (до изменения размера) каждого изображения в батче.

  • height (torch.FloatTensor формы (batch_size,)) — исходная высота (до изменения размера) каждого изображения в батче.

  • image_embeds (torch.FloatTensor формы (batch_size, latent_query_num, hidden_size), необязательный) — Последовательность скрытых состояний на выходе Kosmos2ImageToTextProjection.

  • projection_attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания, выдаваемые Kosmos2ImageToTextProjection после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах self-attention.

  • vision_model_output(BaseModelOutputWithPooling, optional) — Выход модели Kosmos2VisionModel.

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. вход past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

Метод forward класса Kosmos2_5ForConditionalGeneration переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

Примеры:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Kosmos2_5ForConditionalGeneration

>>> repo = "microsoft/kosmos-2.5"
>>> device = "cuda:0"
>>> dtype = torch.bfloat16 # torch.float16
>>> model = Kosmos2_5ForConditionalGeneration.from_pretrained(repo, device_map=device, dtype=dtype)
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(repo)

>>> url = "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2.5/resolve/main/receipt_00008.png"

>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> prompt = "<ocr>" # <md>

>>> inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")
>>> height, width = inputs.pop("height"), inputs.pop("width")
>>> inputs = {k: v.to(device) if v is not None else None for k, v in inputs.items()}
>>> inputs["flattened_patches"] = inputs["flattened_patches"].to(dtype)

>>> generated_ids = model.generate(**inputs,max_new_tokens=1024)
>>> generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
>>> generated_text
'<ocr><bbox><x_53><y_573><x_69><y_606></bbox>1\n<bbox><x_79><y_573><x_464><y_612></bbox>[REG] BLACK SAKURA\n<bbox><x_690><y_569><x_810><y_606></bbox>45,455\n<bbox><x_53><y_614><x_69><y_648></bbox>1\n<bbox><x_79><y_614><x_468><y_650></bbox>COOKIE DOH SAUCES\n<bbox><x_788><y_609><x_812><y_644></bbox>0\n<bbox><x_50><y_658><x_69><y_693></bbox>1\n<bbox><x_79><y_658><x_358><y_693></bbox>NATA DE COCO\n<bbox><x_790><y_652><x_814><y_687></bbox>0\n<bbox><x_31><y_742><x_820><y_781></bbox>Sub Total 45,455\n<bbox><x_27><y_781><x_822><y_827></bbox>PB1 (10%) 4,545\n<bbox><x_27><y_826><x_824><y_872></bbox>Rounding 0\n<bbox><x_24><y_872><x_827><y_921></bbox>Total 50,000\n<bbox><x_17><y_1056><x_836><y_1108></bbox>Card Payment 50,000\n'
Update on GitHub

←KOSMOS-2 LayoutLM→