Transformers documentation
PaddleOCR-VL
Эта модель была опубликована в HF papers 16.10.2025 и добавлена в Hugging Face Transformers 11.12.2025.
PaddleOCR-VL
Обзор
Huggingface Hub: PaddleOCR-VL | Репозиторий на GitHub: PaddleOCR
Официальный сайт: Baidu AI Studio | arXiv: Технический отчёт
PaddleOCR-VL — это передовая и ресурсоэффективная модель, предназначенная для анализа документов. Её ключевой компонент — PaddleOCR-VL-0.9B, компактная, но мощная мультимодальная модель (VLM), которая объединяет визуальный энкодер с динамическим разрешением в стиле NaViT и языковую модель ERNIE-4.5-0.3B для точного распознавания элементов. Эта инновационная модель эффективно поддерживает 109 языков и демонстрирует высокую точность при распознавании сложных элементов (например, текста, таблиц, формул и графиков), при этом потребляя минимум ресурсов. По результатам всесторонних оценок на широко используемых публичных бенчмарках и внутренних тестовых наборах PaddleOCR-VL показывает лучшие результаты как в анализе документов на уровне страницы, так и в распознавании элементов. Модель значительно превосходит существующие решения, демонстрирует высокую конкурентоспособность по сравнению с ведущими VLM и обеспечивает быструю скорость инференса. Эти преимущества делают её высокоэффективным решением для практического внедрения в реальных сценариях.
Основные возможности
Компактная, но мощная архитектура VLM: Мы представляем новую модель «зрение-язык», специально разработанную для энергоэффективного вывода и демонстрирующую выдающиеся результаты в распознавании элементов. За счёт интеграции динамического визуального энкодера высокого разрешения в стиле NaViT с лёгкой языковой моделью ERNIE-4.5-0.3B мы существенно повышаем возможности распознавания и эффективность декодирования. Такая интеграция позволяет сохранить высокую точность при снижении вычислительных затрат, что делает модель хорошо подходящей для эффективных и практичных задач обработки документов.
Лучшая в классе производительность при разборе документов: PaddleOCR-VL демонстрирует передовую производительность как на уровне разбора целых страниц, так и на уровне распознавания отдельных элементов. Он значительно превосходит существующие решения, основанные на конвейерах, и показывает высокую конкурентоспособность по сравнению с ведущими мультимодальными моделями (VLM) в задачах разбора документов. Кроме того, он отлично справляется с распознаванием сложных элементов документов, таких как текст, таблицы, формулы и диаграммы, что делает его пригодным для широкого спектра сложных типов контента, включая рукописный текст и исторические документы. Это делает его высокоуниверсальным и подходящим для широкого круга типов документов и сценариев.
Поддержка многоязычности: PaddleOCR-VL поддерживает 109 языков, включая основные мировые языки (китайский, английский, японский, латиница, корейский), а также языки с различными системами письма и структурами, такие как русский (кириллица), арабский, хинди (деванагари) и тайский. Такая широкая языковая поддержка значительно расширяет применимость нашей системы в сценариях обработки многоязычных и глобальных документов.
Архитектура модели
Использование
Советы по использованию
В настоящее время мы рекомендуем использовать официальный метод инференса PaddleOCR, так как он быстрее и поддерживает разбор документов на уровне страницы. Приведённый ниже пример кода поддерживает только распознавание на уровне элементов.
Существует четыре типа распознавания на уровне элементов:
- Распознавание текста, обозначается подсказкой
OCR:. - Распознавание формул, указывается в подсказке
Formula Recognition:. - Распознавание таблиц, указывается в промпте
Table Recognition:. - Распознавание диаграмм, указывается в промпте
Chart Recognition:.
Приведённые ниже примеры основаны на распознавании текста, с промптом OCR:.
Вывод для одного входа
Приведённый ниже пример показывает, как генерировать текст с помощью PaddleOCRVL, используя Pipeline или AutoModel.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PaddleOCR-VL", dtype="bfloat16")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_001.png"},
{"type": "text", "text": "OCR:"},
]
}
]
result = pipe(text=messages)
print(result[0]["generated_text"])from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL", dtype="bfloat16", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_001.png"},
{"type": "text", "text": "OCR:"},
]
}
]
inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
result = processor.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:-1])
print(result)Пакетный вывод
PaddleOCRVL также поддерживает пакетный вывод. Мы рекомендуем пользователям использовать padding_side="left" при вычислении пакетной генерации, так как это приводит к более точным результатам. Вот как это можно сделать с PaddleOCRVL, используя Pipeline или AutoModel:
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PaddleOCR-VL", dtype="bfloat16")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_001.png"},
{"type": "text", "text": "OCR:"},
]
}
]
result = pipe(text=[messages, messages])
print(result[0][0]["generated_text"])
print(result[1][0]["generated_text"])from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL", dtype="bfloat16", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_001.png"},
{"type": "text", "text": "OCR:"},
]
}
]
batch_messages = [messages, messages]
inputs = processor.apply_chat_template(
batch_messages,
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
padding=True,
padding_side='left',
).to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
result = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
print(result)Использование Flash Attention 2
Flash Attention 2 — это ещё более быстрая, оптимизированная версия предыдущего оптимизационного решения, см. FlashAttention.
Например:
pip install flash-attn --no-build-isolation
from transformers import AutoModelForImageTextToText
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL", dtype="bfloat16", attn_implementation="flash_attention_2", device_map="auto")PaddleOCRVLForConditionalGeneration
forward
< source >( 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] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().
- attention_mask (
torch.Tensorформы(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.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно этоpast_key_values, возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когдаuse_cache=Trueилиconfig.use_cache=True.В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если
past_key_valuesне переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.
Если используются
past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанныеinput_ids(те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы(batch_size, unprocessed_length), а не всеinput_idsформы(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. - labels (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне[0, ..., config.vocab_size]или быть равны -100 (см. docstringinput_ids). Токены с индексами, установленными в-100, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне[0, ..., config.vocab_size]. - use_cache (
bool, необязательный) — Если установлено вTrue, возвращаются состояния ключей и значенийpast_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см.past_key_values). - pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью PaddleOCRVLImageProcessor. Подробности см. в PaddleOCRVLImageProcessor.call() (PaddleOCRVLProcessor использует PaddleOCRVLImageProcessor для обработки изображений). - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM. - mm_token_type_ids (
torch.IntTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Индексы токенов входной последовательности, соответствующие каждой модальности. Например, текст (0), изображение (1), видео (2). Мультимодальные идентификаторы типов токенов можно получить с помощью AutoProcessor. Подробности см. в ProcessorMixin.call(). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], необязательный, по умолчанию0) — Если передано значение типаint, вычисляет logits для последнихlogits_to_keepтокенов. Если указано0, logits вычисляются для всехinput_ids(особый случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типаtorch.Tensor, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (один размер для batch и длины последовательности). - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный:last_hidden_states, необязательный:hidden_states, необязательный:attentions)pooler_outputформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.
Возвращает
CausalLMOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)
Объект CausalLMOutputWithPast или кортеж
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (PaddleOCRVLConfig) и входных данных.
Метод forward класса PaddleOCRVLForConditionalGeneration 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.
loss (
torch.Tensorформы(1,), необязательный, возвращается, если заданlabels) — Потери языковой модели (для предсказания следующего токена).logits (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).past_key_values (
Cache, необязательный, возвращается при передачеuse_cache=Trueили когдаconfig.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), которые можно использовать (см. вход
past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + 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.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) 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.
Пример:
>>> from transformers import AutoProcessor, PaddleOCRVLForConditionalGeneration
>>> model = PaddleOCRVLForConditionalGeneration.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL", dtype="bfloat16")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL")
>>> messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_001.png",
},
{"type": "text", "text": "OCR:"},
],
}
]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(output_text)get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM.
Возвращает
BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж из
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (PaddleOCRVLConfig) и входных данных.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.pooler_output (
torch.Tensorформы(batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + 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.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) 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.
Пример:
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, PaddleOCRVLForConditionalGeneration
>>> model = PaddleOCRVLForConditionalGeneration.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("PaddlePaddle/PaddleOCR-VL")
>>> messages = [
... {
... "role": "user", "content": [
... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
... ]
... },
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
... messages,
... tokenize=True,
... return_dict=True,
... return_tensors="pt",
... add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]PaddleOCRVLConfig
класс transformers.PaddleOCRVLConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 100295video_token_id: int = 100296vision_start_token_id: int = 101305vision_end_token_id: int = 101306tie_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. - image_token_id (
int, необязательный, по умолчанию100295) — Индекс токена изображения, используемый в качестве плейсхолдера для входных изображений. - video_token_id (
int, необязательный, по умолчанию100296) — Индекс токена видео, используемый как плейсхолдер для входных видео. - vision_start_token_id (
int, необязательный, по умолчанию101305) — Идентификатор токена, отмечающий начало визуального сегмента в мультимодальной входной последовательности. - vision_end_token_id (
int, необязательный, по умолчанию101306) — Идентификатор токена, отмечающий конец визуального сегмента в мультимодальной входной последовательности. - tie_word_embeddings (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингуtied_weights_keysмодели.
Это класс конфигурации для хранения настроек модели PaddleOCRVLModel. Он используется для создания модели Paddleocr Vl в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации PaddlePaddle/PaddleOCR-VL
Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.
Пример:
>>> from transformers import PaddleOCRVLForConditionalGeneration, PaddleOCRVLConfig
>>> # Initializing a PaddleOCRVL style configuration
>>> configuration = PaddleOCRVLConfig()
>>> # Initializing a model from the PaddleOCRVL style configuration
>>> model = PaddleOCRVLForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configPaddleOCRVisionConfig
класс transformers.PaddleOCRVisionConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1152intermediate_size: int = 4304num_hidden_layers: int = 27num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3image_size: int = 384patch_size: int = 14hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh'layer_norm_eps: float = 1e-06attention_dropout: float | int = 0.0spatial_merge_size: int = 2rope_parameters: dict | None = None )
Параметры
- hidden_size (
int, необязательный, по умолчанию1152) — Размерность скрытых представлений. - intermediate_size (
int, необязательный, по умолчанию4304) — Размерность представлений MLP. - num_hidden_layers (
int, необязательный, по умолчанию27) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer. - num_attention_heads (
int, необязательный, по умолчанию16) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer. - num_channels (
int, необязательный, по умолчанию3) — Количество входных каналов. - image_size (
int, необязательный, по умолчанию384) — Размер (разрешение) каждого изображения. - patch_size (
int, необязательный, по умолчанию14) — Размер (разрешение) каждого патча. - hidden_act (
str, необязательный, по умолчаниюgelu_pytorch_tanh) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например,"gelu","relu","silu"и т. д. - layer_norm_eps (
float, необязательный, по умолчанию1e-06) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации. - attention_dropout (
Union[float, int], необязательный, по умолчанию0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания. - spatial_merge_size (
int, необязательный, по умолчанию2) — Размер пространственного окна слияния, используемого для уменьшения количества визуальных токенов путём объединения соседних патчей. - rope_parameters (
dict, необязательный) — Словарь, содержащий параметры конфигурации для эмбеддингов RoPE. В словаре должно быть указано значение дляrope_thetaи, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длиннымиmax_position_embeddings.
Это класс конфигурации для хранения настроек модели PaddleOCRVLModel. Он используется для создания модели Paddleocr Vl в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации PaddlePaddle/PaddleOCR-VL
Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.
Пример:
>>> from transformers import PaddleOCRVisionConfig, PaddleOCRVisionModel
>>> # Initializing a PaddleOCRVisionConfig with PaddlePaddle/PaddleOCR-VL style configuration
>>> configuration = PaddleOCRVisionConfig()
>>> # Initializing a PaddleOCRVisionModel (with random weights) from the PaddlePaddle/PaddleOCR-VL style configuration
>>> model = PaddleOCRVisionModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configPaddleOCRTextConfig
класс transformers.PaddleOCRTextConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 103424hidden_size: int = 1024intermediate_size: int = 3072num_hidden_layers: int = 18num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int | None = 2hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool | None = Truepad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneuse_bias: bool | None = Falsehead_dim: int | None = 128 )
Параметры
- vocab_size (
int, необязательный, по умолчанию103424) — Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены вinput_ids. - hidden_size (
int, необязательный, по умолчанию1024) — Размерность скрытых представлений. - intermediate_size (
int, необязательный, по умолчанию3072) — Размерность представлений MLP. - num_hidden_layers (
int, необязательный, по умолчанию18) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer. - num_attention_heads (
int, необязательный, по умолчанию16) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer. - num_key_value_heads (
int, необязательный, по умолчанию2) — Это количество ключевых и value-голов, используемых для реализации Grouped Query Attention. Еслиnum_key_value_heads=num_attention_heads, модель использует Multi Head Attention (MHA); еслиnum_key_value_heads=1— Multi Query Attention (MQA); в остальных случаях применяется GQA. При конвертации мультиголовного чекпоинта в GQA-чекпоинт каждая групповая ключевая и value-голова должна построиться путём усреднения (meanpooling) всех исходных голов в этой группе. Дополнительные сведения см. в этой статье. Если значение не указано, по умолчанию используетсяnum_attention_heads. - hidden_act (
str, необязательный, по умолчаниюsilu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например,"gelu","relu","silu"и т. д. - max_position_embeddings (
int, необязательный, по умолчанию131072) — Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта модель. - initializer_range (
float, необязательный, по умолчанию0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов. - rms_norm_eps (
float, необязательный, по умолчанию1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации rms. - use_cache (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Указывает, должен ли модель возвращать последние ключи/значения внимания (не используется во всех моделях). Актуально только еслиconfig.is_decoder=Trueили если модель является генеративной моделью только с декодером. - pad_token_id (
int, необязательный, по умолчанию0) — Идентификатор токена, используемого для дополнения (padding) в словаре. - bos_token_id (
int, необязательный, по умолчанию1) — Идентификатор токена, используемого для обозначения начала потока в словаре. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], необязательный, по умолчанию2) — Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре. - tie_word_embeddings (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингуtied_weights_keysмодели. - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], необязательный) — Словарь, содержащий параметры конфигурации для эмбеддингов RoPE. Словарь должен содержать значение дляrope_thetaи, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длиннымиmax_position_embeddings. - use_bias (
bool, необязательный, по умолчаниюFalse) — Использовать ли смещение (bias) в проекциях, например, в mlp и attention. - head_dim (
int, необязательный, по умолчанию128) — Размерность головы внимания. Если значение равно None, по умолчанию используется hidden_size // num_attention_heads
Это класс конфигурации для хранения настроек модели PaddleOCRVLModel. Он используется для создания модели Paddleocr Vl в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации PaddlePaddle/PaddleOCR-VL
Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.
Пример:
>>> from transformers import PaddleOCRTextModel, PaddleOCRTextConfig
>>> # Initializing a PaddleOCRText 0.3B style configuration
>>> configuration = PaddleOCRTextConfig()
>>> # Initializing a model from the 0.3B style configuration
>>> model = PaddleOCRTextModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configPaddleOCRTextModel
класс transformers.PaddleOCRTextModel
< source >( config: PaddleOCRTextConfig )
Параметры
- config (PaddleOCRTextConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Модель Paddleocr Vl Text, выводящая необработанные скрытые состояния (hidden-states) без какого-либо специализированного слоя (head) сверху.
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
< source >( 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'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().
- attention_mask (
torch.Tensorформы(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.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно этоpast_key_values, возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когдаuse_cache=Trueилиconfig.use_cache=True.В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если
past_key_valuesне переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.
Если используются
past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанныеinput_ids(те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы(batch_size, unprocessed_length), а не всеinput_idsформы(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. - use_cache (
bool, необязательный) — Если установлено вTrue, возвращаются состояния ключей и значенийpast_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см.past_key_values).
Возвращает
BaseModelOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPast или кортеж
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (PaddleOCRVLConfig) и входных данных.
Метод forward модели PaddleOCRTextModel 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.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.Если используется
past_key_values, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы(batch_size, 1, hidden_size).past_key_values (
Cache, необязательный, возвращается при передачеuse_cache=Trueили когдаconfig.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. входной параметрpast_key_values) для ускорения последовательного декодирования.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + 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.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) 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.
PaddleOCRVisionModel
forward
< source >( pixel_values: Tensorgrid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )
Параметры
- pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, image_channels, patch_size, patch_size)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. - grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временная, вертикальная и горизонтальная размеры формы признаков каждого изображения в LLM.
PaddleOCRVLImageProcessor
класс transformers.PaddleOCRVLImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.paddleocr_vl.image_processing_paddleocr_vl.PaddleOCRVLImageProcessorKwargs'> )
Параметры
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, нужно ли изменять размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, по умолчанию{'shortest_edge' -- 147456, 'longest_edge': 2359296}): Определяет максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюFalse) — 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 примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, по умолчанию3) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, по умолчанию0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - 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. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.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"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.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. - min_pixels (
int, kwargs, optional, по умолчанию384 * 384) — Минимальное количество пикселей изображения для его масштабирования. - max_pixels (
int, kwargs, optional, по умолчанию1536 * 1536) — Максимальное количество пикселей изображения, до которого выполняется изменение размера. - patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 14) — Пространственный размер патча в визуальном энкодере. - temporal_patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 1) — Размер временного патча в визуальном энкодере. - merge_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Размер слияния (merge size) для визуального энкодера и энкодера LLM.
Создаёт процессор изображений PaddleOCRVLImageProcessor.
preprocess
< source >( 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.paddleocr_vl.image_processing_paddleocr_vl.PaddleOCRVLImageProcessorKwargs'> ) → ~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, установитеdo_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 примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - 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, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - 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. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.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"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.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. - min_pixels (
int, kwargs, optional, по умолчанию384 * 384) — Минимальное количество пикселей изображения для его масштабирования. - max_pixels (
int, kwargs, optional, по умолчанию1536 * 1536) — Максимальное количество пикселей изображения, до которого выполняется изменение размера. - patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 14) — Пространственный размер патча в визуальном энкодере. - temporal_patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 1) — Размер временного патча в визуальном энкодере. - merge_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Размер слияния (merge size) для визуального энкодера и энкодера LLM.
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.
PaddleOCRVLImageProcessorPil
класс transformers.PaddleOCRVLImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.paddleocr_vl.image_processing_pil_paddleocr_vl.PaddleOCRVLImageProcessorKwargs'> )
Параметры
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, нужно ли изменять размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, по умолчанию{'shortest_edge' -- 147456, 'longest_edge': 2359296}): Определяет максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюFalse) — 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 примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, по умолчанию3) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, по умолчанию0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - 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. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.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"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.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. - min_pixels (
int, kwargs, optional, по умолчанию384 * 384) — Минимальное количество пикселей изображения для его масштабирования. - max_pixels (
int, kwargs, optional, по умолчанию1536 * 1536) — Максимальное количество пикселей изображения, до которого выполняется изменение размера. - patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 14) — Пространственный размер патча в визуальном энкодере. - temporal_patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 1) — Размер временного патча в визуальном энкодере. - merge_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Размер слияния (merge size) для визуального энкодера и энкодера LLM.
Создаёт процессор изображений PaddleOCRVLImageProcessor.
preprocess
< source >( 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.paddleocr_vl.image_processing_pil_paddleocr_vl.PaddleOCRVLImageProcessorKwargs'> ) → ~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, установитеdo_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 примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - 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, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - 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. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.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"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.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. - min_pixels (
int, kwargs, optional, по умолчанию384 * 384) — Минимальное количество пикселей изображения для его масштабирования. - max_pixels (
int, kwargs, optional, по умолчанию1536 * 1536) — Максимальное количество пикселей изображения, до которого выполняется изменение размера. - patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 14) — Пространственный размер патча в визуальном энкодере. - temporal_patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 1) — Размер временного патча в визуальном энкодере. - merge_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Размер слияния (merge size) для визуального энкодера и энкодера LLM.
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.
PaddleOCRVLModel
класс transformers.PaddleOCRVLModel
< source >( config: PaddleOCRVLConfig )
Параметры
- config (PaddleOCRVLConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().
Модель Paddleocr Vl без дополнительных слоёв, выводящая необработанные скрытые состояния.
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
< source >( input_ids: LongTensor = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: list[torch.Tensor] | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().
- attention_mask (
torch.Tensorформы(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.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
list[torch.Tensor], необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно этоpast_key_values, возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когдаuse_cache=Trueилиconfig.use_cache=True.В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если
past_key_valuesне переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.
Если используются
past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанныеinput_ids(те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы(batch_size, unprocessed_length), а не всеinput_idsформы(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. - use_cache (
bool, необязательный) — Если установлено вTrue, возвращаются состояния ключей и значенийpast_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см.past_key_values). - pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью PaddleOCRVLImageProcessor. Подробности см. в PaddleOCRVLImageProcessor.call() (PaddleOCRVLProcessor использует PaddleOCRVLImageProcessor для обработки изображений). - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM. - mm_token_type_ids (
torch.IntTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Индексы токенов входной последовательности, соответствующие каждой модальности. Например, текст (0), изображение (1), видео (2). Мультимодальные идентификаторы типов токенов можно получить с помощью AutoProcessor. Подробности см. в ProcessorMixin.call(). - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный:last_hidden_states, необязательный:hidden_states, необязательный:attentions)pooler_outputформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.
Возвращает
BaseModelOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPast или кортеж
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (PaddleOCRVLConfig) и входных данных.
Метод forward модели PaddleOCRVLModel 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.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.Если используется
past_key_values, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы(batch_size, 1, hidden_size).past_key_values (
Cache, необязательный, возвращается при передачеuse_cache=Trueили когдаconfig.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. входной параметрpast_key_values) для ускорения последовательного декодирования.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + 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.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) 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.
get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью PaddleOCRVLImageProcessor. Подробности см. в PaddleOCRVLImageProcessor.call() (PaddleOCRVLProcessor использует PaddleOCRVLImageProcessor для обработки изображений). - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM.
Возвращает
BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж из
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (PaddleOCRVLConfig) и входных данных.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.pooler_output (
torch.Tensorформы(batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + 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.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) 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.
get_placeholder_mask
< source >( input_ids: LongTensorinputs_embeds: Tensorimage_features: Tensor )
Получает маску мультимодальных плейсхолдеров из input_ids или inputs_embeds и проверяет, что количество токенов-плейсхолдеров равно длине мультимодальных признаков. Если длины различаются, возникает ошибка.
get_rope_index
< source >( input_ids: LongTensormm_token_type_ids: IntTensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs )
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length)) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполняющие токены (padding) игнорируются, если вы их предоставляете. - mm_token_type_ids (
torch.IntTensorформы(batch_size, sequence_length)) — Идентификаторы типов токенов, сопоставляющие каждую модальность с отдельным значением во входной последовательности, а именно: текст (0), изображение (1), видео (2). - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM. - video_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_videos, 3), необязательный) — Временное, вертикальное и горизонтальное размеры формы признаков каждого видео в LLM. - attention_mask (
torch.Tensorформы(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.
Вычисляет 3D-индекс rope на основе размеров изображения и видео. Утилита ожидает последовательность vision + text и завершится с ошибкой в противном случае. Для чисто текстовой последовательности используйте автоматически выводимые моделью position ids. В смешанной последовательности vision + text токены vision используют 3D RoPE (время, высота, ширина), а токены текста — стандартный 1D RoPE.
Пример: Временные патчи: 3; Патчи по высоте: 2; Патчи по ширине: 2 Каждый визуальный вход приводит к (время x высота × ширина) позициям. Здесь: 3 x 2 × 2 = 12 позиций всего.
ID временных позиций размещаются с шагом: interval = tokens_per_second * temporal_patch_size / fps
Если fps = 1; tokens_per_second = 25; temporal_patch_size = 2, временные идентификаторы увеличиваются на 50 для каждого временного патча: [0, 0, 0, 0, 50, 50, 50, 50, 100, 100, 100, 100]
ID высоты повторяются по строкам: [0, 0, 1, 1, ...] ID ширины чередуются по столбцам: [0, 1, 0, 1, ...] Текстовые токены используют стандартный 1D RoPE, а ID позиций последовательно увеличиваются с шагом 1
get_vision_position_ids
< source >( start_position: intgrid_thw: typing.Union[list[int, int, int], torch.Tensor]temp_merge_size: int = 1spatial_merge_size: int = 1time_interval: typing.Union[float, torch.Tensor] = 1.0device: typing.Union[str, torch.device, NoneType] = None ) → torch.LongTensor of shape (3, sequence_length)
Параметры
- start_position (
int) — Смещение, добавляемое ко всем вычисленным позиционным индексам. - grid_thw (
Sequence[int]илиtorch.Tensorформы(3,)) — Сетка (T, H, W), описывающая расположение признаков текущего изображения или видео после встраивания патчей. - temp_merge_size (
int, необязательный) — Коэффициент, на который уменьшается временное измерение в backbone. Размер временной сетки делится на это значение. По умолчанию равно 1. - spatial_merge_size (
int, необязательный) — Коэффициент, на который уменьшаются пространственные размеры (H и W) в backbone. Оба H и W делятся на это значение. По умолчанию равно 1. - time_interval (
floatили скалярныйtorch.Tensor, необязательный, по умолчанию 1.0) — Коэффициент интервала, применяемый перед квантованием индексов временных позиций. - device (
strилиtorch.device, необязательный) — Устройство, на котором выделяется результирующий тензор. ЕслиNone, используется текущее устройство по умолчанию.
Возвращает
torch.LongTensor формы (3, sequence_length)
Позиционные индексы для временного, вертикального и горизонтального измерений,
развёрнутые в последовательность и смещённые на start_position.
Вычисление 3D-позиционных индексов для визуальных токенов, полученных из одного изображения или видеовхода.
Позиции генерируются на основе входной сетки, заданной размерами по времени (T), высоте (H) и ширине (W). Временные и пространственные размеры могут быть уменьшены в соответствии с размерами слияния, используемыми в визуальном бэкбоне. Полученные позиции сдвигаются на start_position.
PaddleOCRVLProcessor
класс transformers.PaddleOCRVLProcessor
< source >( image_processor = Nonetokenizer = Nonechat_template = None**kwargs )
Параметры
- image_processor (PaddleOCRVLImageProcessor, необязательный) — Обработчик изображений является обязательным входным параметром.
- tokenizer (
LLamaTokenizerFast, необязательный) — Токенизатор является обязательным входным параметром. - chat_template (
str, необязательный) — шаблон Jinja, который используется для преобразования списков сообщений в чате в строку, пригодную для токенизации.
PaddleOCRVLProcessor предоставляет все возможности PaddleOCRVLImageProcessor и LLamaTokenizerFast. Подробнее см. в call() и decode().
__call__
< source >( 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] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )
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, установитеdo_rescale=False. - text (
Union[str, list[str], list[list[str]]], необязательный) — Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предварительно токенизированная строка). Если вы передаёте предварительно токенизированный вход, установитеis_split_into_words=True, чтобы избежать неоднозначности с батчированными входами. - videos (
Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]], необязательный) — Видео для предобработки. Ожидается одно видео или батч видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установитеdo_rescale=False. - audio (
Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], необязательный) — Аудио или пакет аудио, подлежащий подготовке. Каждое аудио может быть массивом NumPy или тензором PyTorch. В случае массива NumPy/тензора PyTorch каждое аудио должно иметь форму (C, T), где C — количество каналов, а T — длина выборки аудио. - return_tensors (
strили TensorType, необязательный) — Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения:'pt': возвращает объектыtorch.TensorPyTorch.'np': возвращает объекты NumPynp.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.
PaddleOCRVisionTransformer
forward
< source >( pixel_values: Tensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonegrid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )
Параметры
- pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, patch_size * patch_size * image_channels)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. - attention_mask (
torch.Tensor, необязательный) — Маска внимания (attention_mask), используемая в функции forward, с формой [batch_size X sequence_length], если не None. - grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временная, вертикальная и горизонтальная размеры формы признаков каждого изображения в LLM.