Hugging Face's logo

Transformers documentation

Pixtral

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

Mô hình này được công bố trên HF papers vào ngày 2024-10-09 và được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2024-09-14.

Pixtral

Pixtral là một mô hình đa phương thức được huấn luyện để hiểu các hình ảnh tự nhiên và tài liệu. Nhờ các nhúng 2D RoPE, nó chấp nhận hình ảnh ở độ phân giải và tỷ lệ khung hình tự nhiên mà không cần thay đổi kích thước hoặc đệm. Ngoài ra, Pixtral có cửa sổ ngữ cảnh dài 128K token để xử lý một số lượng lớn hình ảnh. Pixtral kết hợp bộ mã hóa thị giác 400M với bộ giải mã 12B Mistral Nemo.

drawing Pixtral architecture. Taken from the blog post.

Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint Pixtral gốc dưới tổ chức Mistral AI.

Mô hình này được đóng góp bởi amyeroberts và ArthurZ. Nhấp vào các mô hình Pixtral ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng Pixtral cho các tác vụ thị giác và ngôn ngữ khác nhau.

AutoModel
import torch
from transformers import AutoProcessor, LlavaForConditionalGeneration

model_id = "mistral-community/pixtral-12b"
model = LlavaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

url_dog = "https://picsum.photos/id/237/200/300"
url_mountain = "https://picsum.photos/seed/picsum/200/300"

chat = [
    {
      "role": "user", "content": [
        {"type": "text", "content": "Can this animal"}, 
        {"type": "image", "url": url_dog}, 
        {"type": "text", "content": "live here?"}, 
        {"type": "image", "url" : url_mountain}
      ]
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(chat, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)
generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500)
output = processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]

Quantization giảm gánh nặng bộ nhớ của các mô hình lớn bằng cách biểu diễn trọng số ở độ chính xác thấp hơn. Tham khảo tổng quan về Quantization để biết thêm các backend quantization khả dụng.

Ví dụ bên dưới sử dụng bitsandbytes để lượng tử hóa mô hình xuống 4-bit.

import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoProcessor, BitsAndBytesConfig, LlavaForConditionalGeneration


model_id = "mistral-community/pixtral-12b"

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

model = LlavaForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

dog_url = "https://picsum.photos/id/237/200/300"
mountain_url = "https://picsum.photos/seed/picsum/200/300"
dog_image = Image.open(requests.get(dog_url, stream=True).raw)
mountain_image = Image.open(requests.get(mountain_url, stream=True).raw)

chat = [
    {
      "role": "user", "content": [
        {"type": "text", "text": "Can this animal"},
        {"type": "image"},
        {"type": "text", "text": "live here?"},
        {"type": "image"}
      ]
    }
]

prompt = processor.apply_chat_template(chat, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=prompt, images=[dog_image, mountain_image], return_tensors="pt").to(model.device)

inputs["pixel_values"] = inputs["pixel_values"].to(model.dtype)
inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}

generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
output = processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
print(output)

Ghi chú

  • Pixtral sử dụng PixtralVisionModel làm bộ mã hóa thị giác và MistralForCausalLM cho bộ giải mã ngôn ngữ.

  • Mô hình thay thế các token placeholder [IMG] bằng các embedding ảnh bên trong.

    "<s>[INST][IMG]\nWhat are the things I should be cautious about when I visit this place?[/INST]"

    Các token [IMG] được thay thế bằng một số lượng token [IMG] phụ thuộc vào chiều cao và chiều rộng của từng hình ảnh. Mỗi hàng của hình ảnh được phân tách bởi một token [IMG_BREAK] và mỗi hình ảnh được phân tách bởi một token [IMG_END]. Sử dụng phương thức ~Processor.apply_chat_template để xử lý các token này cho bạn.

PixtralVisionConfig

lớp transformers.PixtralVisionConfig

< >

( 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 = 1024intermediate_size: int = 4096num_hidden_layers: int = 24num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16hidden_act: str = 'gelu'attention_dropout: float | int = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneinitializer_range: float = 0.02 )

Tham số

  • hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 1024) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
  • intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 4096) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
  • num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 24) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
  • num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 16) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer.
  • num_channels (int, tùy chọn, mặc định là 3) — Số lượng kênh đầu vào.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là 1024) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi hình ảnh.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là 16) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch.
  • hidden_act (str, tùy chọn, mặc định là gelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
  • attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho rope_theta và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với max_position_embeddings dài hơn.
  • initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một PixtralVisionModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Pixtral theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của mistral-labs/pixtral-12b

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> from transformers import PixtralVisionModel, PixtralVisionConfig

>>> # Initializing a Pixtral-12B style configuration
>>> config = PixtralVisionConfig()

>>> # Initializing a model (with randomly initialized weights) from the configuration
>>> model = PixtralVisionModel(configuration)

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

MistralCommonBackend

lớp transformers.MistralCommonBackend

< >

( tokenizer_path: str | os.PathLike | pathlib.Pathmode: str | ValidationMode = 'test'model_max_length: int = 1000000000000000019884624838656padding_side: str = 'left'truncation_side: str = 'right'model_input_names: list[str] | None = Noneclean_up_tokenization_spaces: bool = False**kwargs )

Lớp để bọc các bộ phân từ mistral-common.

mistral-common là thư viện tokenizer chính thức cho các mô hình của Mistral AI. Để sử dụng, bạn cần cài đặt bằng lệnh:

pip install transformers[mistral-common]

Ngược lại, tokenizer sẽ quay về sử dụng cài đặt tokenizer của Transformers.

Để biết thêm thông tin về mistral-common, hãy xem mistral-common.

Lớp này là một lớp bao quanh mistral_common.tokens.tokenizers.mistral.MistralTokenizer. Nó cung cấp một giao diện tương thích với Hugging Face để thực hiện tokenize bằng bộ phân từ chính thức mistral-common và kế thừa từ lớp PreTrainedTokenizerBase.

Dưới đây là các khác biệt chính về hành vi so với lớp PythonBackend:

  • Cặp chuỗi không được hỗ trợ. Chữ ký đã được giữ lại để đảm bảo tính tương thích nhưng tất cả các đối số liên quan đến cặp chuỗi đều bị bỏ qua. Giá trị trả về cho các cặp được trả về dưới dạng None.
  • Tham số is_split_into_words không được hỗ trợ.
  • Không thể thêm token mới vào tokenizer. Các token đặc biệt được xử lý khác so với Transformers. Trong mistral-common, các token đặc biệt không bao giờ được mã hóa trực tiếp. Điều này có nghĩa là: tokenizer.encode("<s>") sẽ không trả về ID của token <s>. Thay vào đó, nó sẽ trả về một danh sách các ID tương ứng với việc phân tách chuỗi "<s>". Để biết thêm thông tin, hãy xem tài liệu mistral-common.

Nếu bạn có đề xuất để cải thiện lớp này, vui lòng mở một issue trên kho GitHub mistral-common nếu liên quan đến tokenizer hoặc trên kho GitHub Transformers nếu liên quan đến giao diện Hugging Face.

add_special_tokens

< >

( special_tokens_dict: dictreplace_extra_special_tokens: bool = True )

MistralCommonBackend không triển khai add_special_tokens theo thiết kế.

Nếu bạn muốn hành vi này được triển khai, vui lòng mở một issue trong các kho Transformers hoặc mistral-common để yêu cầu.

add_tokens

< >

( special_tokens_dict: dictreplace_extra_special_tokens: bool = True )

MistralCommonBackend không triển khai add_special_tokens theo thiết kế.

Nếu bạn muốn hành vi này được triển khai, vui lòng mở một issue trong các kho Transformers hoặc mistral-common để yêu cầu.

apply_chat_template

< >

( conversation: list[dict[str, str]] | list[list[dict[str, str]]]tools: list[dict | collections.abc.Callable] | None = Noneadd_generation_prompt: bool = Falsecontinue_final_message: bool = Falsetokenize: bool = Truepadding: bool | str | transformers.utils.generic.PaddingStrategy = Falsetruncation: bool = Falsemax_length: int | None = Nonereturn_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = Nonereturn_dict: bool = Truereasoning_effort: ReasoningEffort | None = None**kwargs ) → Union[str, list[int], list[str], list[list[int]], BatchEncoding]

Tham số

  • conversation (Union[List[Dict[str, str]], List[List[Dict[str, str]]]]) — Một danh sách các dict có các khóa “role” và “content”, đại diện cho lịch sử trò chuyện cho đến hiện tại.
  • tools (List[Union[Dict, Callable]], tuỳ chọn) — Một danh sách các công cụ (các hàm có thể gọi) mà mô hình có thể truy cập. Nếu template không hỗ trợ function calling, tham số này sẽ không có hiệu lực. Mỗi công cụ nên được truyền dưới dạng JSON Schema, cung cấp tên, mô tả và kiểu của các tham số cho công cụ đó. Xem hướng dẫn chat templating để biết thêm thông tin.
  • add_generation_prompt (bool, tùy chọn) — Tham số này không có tác dụng đối với MistralCommonBackend. Tuy nhiên, nó không thể được sử dụng đồng thời với continue_final_message để giữ cho API nhất quán. Nếu bất kỳ cuộc hội thoại nào kết thúc bằng một thông điệp của trợ lý, một lỗi sẽ được ném ra. Trong những trường hợp như vậy, hãy sử dụng continue_final_message thay thế.
  • continue_final_message (bool, tùy chọn) — Nếu được đặt, cuộc trò chuyện sẽ được định dạng sao cho tin nhắn cuối cùng trong cuộc trò chuyện là mở, không có token EOS nào. Mô hình sẽ tiếp tục tin nhắn này thay vì bắt đầu một tin nhắn mới. Điều này cho phép bạn “tiền nạp” một phần phản hồi của mô hình. Không thể sử dụng đồng thời với add_generation_prompt.
  • tokenize (bool, mặc định là True) — Có nên tokenize đầu ra hay không. Nếu False, đầu ra sẽ là một chuỗi.
  • padding (bool, str hoặc PaddingStrategy, tùy chọn, mặc định là False) — Chọn một chiến lược để đệm các chuỗi trả về (theo phía đệm và chỉ số đệm của mô hình) trong số các lựa chọn sau:
    • True hoặc 'longest': Lấp đầy đến trình tự dài nhất trong lô (hoặc không lấp đầy nếu chỉ có một trình tự được cung cấp).
    • 'max_length': Đệm (pad) đến độ dài tối đa được chỉ định bằng tham số max_length hoặc đến độ dài đầu vào tối đa mà mô hình chấp nhận được nếu tham số đó không được cung cấp.
    • False hoặc 'do_not_pad' (mặc định): Không đệm (tức là có thể xuất ra một lô với các chuỗi có độ dài khác nhau).
  • truncation (bool, mặc định là False) — Có nên cắt chuỗi tại độ dài tối đa hay không. Không có tác dụng nếu tokenize là False.
  • max_length (int, tùy chọn) — Độ dài tối đa (tính bằng token) để sử dụng cho việc đệm hoặc cắt bớt. Không có tác dụng nếu tokenize là False. Nếu không được chỉ định, thuộc tính max_length của tokenizer sẽ được sử dụng làm mặc định.
  • return_tensors (str hoặc TensorType, tùy chọn) — Nếu được đặt, sẽ trả về tensor của một framework cụ thể. Không có hiệu lực nếu tokenize là False. Các giá trị được chấp nhận là:
    • 'pt': Trả về các đối tượng torch.Tensor của PyTorch.
  • return_dict (bool, mặc định là False) — Có nên trả về một từ điển với các đầu ra có tên hay không. Không có tác dụng nếu tokenize là False. Nếu ít nhất một cuộc hội thoại chứa một hình ảnh, các giá trị pixel của nó sẽ được trả về trong khóa pixel_values và kích thước hình ảnh trong khóa image_sizes.
  • reasoning_effort (ReasoningEffort, tuỳ chọn) — Mức độ suy luận cần sử dụng cho chat completion với các model hỗ trợ tính năng này. Các giá trị có thể là:
    • ReasoningEffort.none: Mô hình sẽ không suy luận.
    • ReasoningEffort.high: Mô hình sẽ sử dụng phương pháp suy luận. Nếu không được chỉ định, mức độ suy luận mặc định sẽ được sử dụng.
  • kwargs (các đối số từ khóa bổ sung, tùy chọn) — Các đối số bổ sung được truyền đến phương thức ChatCompletionRequest.from_openai của mistral-common.

Trả về

Union[str, list[int], list[str], list[list[int]], BatchEncoding]

Cuộc trò chuyện đã được token hóa cho đến hiện tại, bao gồm cả các token điều khiển. Đầu ra này đã sẵn sàng để truyền vào mô hình, trực tiếp hoặc thông qua các phương thức như generate().

Chuyển đổi một danh sách các từ điển có các khóa "role" và "content" thành một danh sách các id token.

batch_decode

< >

( sequences: typing.Union[list[int], list[list[int]], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor')]skip_special_tokens: bool = Falseclean_up_tokenization_spaces: bool | None = None**kwargs ) → list[str]

Tham số

  • sequences (Union[list[int], list[list[int]], np.ndarray, torch.Tensor]) — Danh sách các id đầu vào đã được token hóa. Có thể lấy được bằng cách sử dụng phương thức __call__.
  • skip_special_tokens (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có loại bỏ các token đặc biệt trong quá trình giải mã hay không.
  • clean_up_tokenization_spaces (bool, tùy chọn) — Có dọn dẹp khoảng trắng token hóa hay không. Nếu là None, mặc định sẽ là self.clean_up_tokenization_spaces.
  • kwargs (các đối số từ khóa bổ sung, tùy chọn) — Không được hỗ trợ bởi MistralCommonBackend.batch_decode. Sẽ gây ra lỗi nếu được sử dụng.

Trả về

list[str]

Danh sách các câu đã giải mã.

Chuyển đổi một danh sách các danh sách id token thành một danh sách các chuỗi bằng cách gọi decode.

Phương pháp này được cung cấp để đảm bảo tương thích ngược. Phương pháp decode hiện xử lý đầu vào dạng lô (batched) một cách bản địa, do đó bạn có thể sử dụng trực tiếp decode thay vì batch_decode.

build_inputs_with_special_tokens

< >

( token_ids_0: listtoken_ids_1: None = None ) → list[int]

Tham số

  • token_ids_0 (list[int]) — Danh sách các ID mà các token đặc biệt sẽ được thêm vào.
  • token_ids_1 (None, tùy chọn) — None, được giữ lại để khớp với chữ ký của Transformers.

Trả về

list[int]

Danh sách các ID đầu vào với các token đặc biệt phù hợp.

Xây dựng đầu vào mô hình từ một chuỗi bằng cách thêm các token đặc biệt.

Phương pháp này xây dựng động các đầu vào dựa trên mode của tokenizer:

  • "test": seq0 [EOS]
  • "finetuning": [BOS] seq0

convert_added_tokens

< >

( obj: tokenizers.AddedToken | typing.Anysave: bool = Falseadd_type_field: bool = True )

MistralCommonBackend không triển khai convert_added_tokens theo thiết kế.

Nếu bạn muốn hành vi này được triển khai, vui lòng mở một issue trong các kho Transformers hoặc mistral-common để yêu cầu.

create_token_type_ids_from_sequences

< >

( token_ids_0: listtoken_ids_1: None = None ) → list[int]

Tham số

  • token_ids_0 (list[int]) — Danh sách các ID.
  • token_ids_1 (None, tùy chọn) — None, được giữ lại để khớp với chữ ký của Transformers.

Trả về

list[int]

ID loại token theo mẫu được cấu hình.

Tạo một mask gồm các số 0 từ các token id đã thêm các token đặc biệt.

Được giữ nguyên để khớp với cách triển khai của Transformers.

decode

< >

( token_ids: typing.Union[int, list[int], list[list[int]], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor')]skip_special_tokens: bool = Falseclean_up_tokenization_spaces: bool | None = None**kwargs ) → Union[str, list[str]]

Tham số

  • token_ids (Union[int, list[int], list[list[int]], np.ndarray, torch.Tensor]) — Một chuỗi duy nhất hoặc một lô (danh sách các chuỗi) các id đầu vào đã được token hóa. Có thể lấy được bằng cách sử dụng phương thức __call__.
  • skip_special_tokens (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có loại bỏ các token đặc biệt trong quá trình giải mã hay không.
  • clean_up_tokenization_spaces (bool, tùy chọn) — Có dọn dẹp khoảng trắng token hóa hay không. Nếu là None, mặc định sẽ là self.clean_up_tokenization_spaces.
  • kwargs (các đối số từ khóa bổ sung, tùy chọn) — Không được hỗ trợ bởi MistralCommonBackend.decode. Sẽ gây ra lỗi nếu được sử dụng.

Trả về

Union[str, list[str]]

Chuỗi đã giải mã cho một chuỗi duy nhất, hoặc một danh sách các chuỗi đã giải mã cho một lô các chuỗi.

Chuyển đổi một chuỗi các id trong một chuỗi ký tự, sử dụng tokenizer và từ vựng với các tùy chọn để loại bỏ các token đặc biệt và dọn dẹp khoảng trắng trong token hóa.

encode

< >

( text: str | list[int]text_pair: None = Noneadd_special_tokens: bool = Truepadding: bool | str | transformers.utils.generic.PaddingStrategy = Falsetruncation: bool | str | transformers.tokenization_utils_base.TruncationStrategy | None = Nonemax_length: int | None = Nonestride: int = 0pad_to_multiple_of: int | None = Nonepadding_side: str | None = Nonereturn_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = Noneverbose: bool = Truereturn_offsets_mapping: typing.Literal[False] = Falsesplit_special_tokens: typing.Literal[False] = False**kwargs ) → list[int], torch.Tensor

Tham số

  • text (str hoặc list[int]) — Chuỗi đầu tiên cần được mã hóa. Đây có thể là một chuỗi hoặc một danh sách các số nguyên (các id chuỗi đã được token hóa).
  • text_pair (None, tùy chọn) — Không được hỗ trợ bởi MistralCommonBackend.encode. Được giữ lại để khớp với chữ ký của PreTrainedTokenizerBase.encode.
  • add_special_tokens (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có thêm các token đặc biệt khi mã hóa các chuỗi hay không. Điều này sẽ sử dụng hàm PretrainedTokenizerBase.build_inputs_with_special_tokens bên dưới, hàm này xác định các token nào được thêm tự động vào các id đầu vào. Điều này hữu ích nếu bạn muốn thêm các token bos hoặc eos một cách tự động. Khi Tokenizer được nạp ở chế độ finetuning, nó sẽ thêm cả bos và eos. Ngược lại, ở chế độ “test”, nó chỉ thêm bos.
  • padding (bool, str hoặc PaddingStrategy, tùy chọn, mặc định là False) — Kích hoạt và kiểm soát padding. Chấp nhận các giá trị sau:
    • True hoặc 'longest': Lấp đầy (pad) đến độ dài của chuỗi dài nhất trong batch (hoặc không lấp đầy nếu chỉ cung cấp một chuỗi duy nhất).
    • 'max_length': Đệm (pad) đến độ dài tối đa được chỉ định bằng tham số max_length hoặc đến độ dài đầu vào tối đa mà mô hình chấp nhận được nếu tham số đó không được cung cấp.
    • False hoặc 'do_not_pad' (mặc định): Không đệm (tức là có thể xuất ra một lô với các chuỗi có độ dài khác nhau).
  • truncation (bool, str hoặc TruncationStrategy, tùy chọn, mặc định là False) — Kích hoạt và kiểm soát việc cắt ngắn. Chấp nhận các giá trị sau:
    • True hoặc 'longest_first': Cắt ngắn xuống độ dài tối đa được chỉ định bằng tham số max_length hoặc xuống độ dài đầu vào tối đa chấp nhận được của mô hình nếu tham số đó không được cung cấp.
    • False hoặc 'do_not_truncate' (mặc định): Không cắt bớt (tức là có thể xuất ra batch với độ dài chuỗi lớn hơn kích thước đầu vào tối đa cho phép của mô hình).
  • max_length (int, tuỳ chọn) — Kiểm soát độ dài tối đa được sử dụng bởi một trong các tham số cắt/giữ chỗ (truncation/padding).

    Nếu không được đặt hoặc được đặt thành None, tham số này sẽ sử dụng độ dài tối đa định trước của mô hình nếu một trong các tham số cắt/giữ chỗ yêu cầu độ dài tối đa. Nếu mô hình không có độ dài đầu vào tối đa cụ thể (như XLNet), việc cắt/giữ chỗ đến độ dài tối đa sẽ bị vô hiệu hóa.

  • stride (int, tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu được đặt thành một số cùng với max_length, các token tràn ra được trả về khi return_overflowing_tokens=True sẽ chứa một số token từ cuối của chuỗi bị cắt ngắn được trả về để tạo ra một phần chồng lấn giữa các chuỗi bị cắt ngắn và các chuỗi tràn ra. Giá trị của đối số này xác định số lượng token chồng lấn.
  • pad_to_multiple_of (int, tùy chọn) — Nếu được đặt, chuỗi sẽ được đệm đến một bội số của giá trị được cung cấp. Yêu cầu padding phải được kích hoạt. Điều này đặc biệt hữu ích để cho phép sử dụng Tensor Cores trên phần cứng NVIDIA có khả năng tính toán >= 7.5 (Volta).
  • padding_side (str, tùy chọn) — Bên mà mô hình cần được áp dụng padding. Nên chọn giữa [‘right’, ‘left’]. Giá trị mặc định được lấy từ thuộc tính lớp có cùng tên.
  • return_tensors (str hoặc TensorType, tùy chọn) — Nếu được đặt, sẽ trả về tensor thay vì danh sách các số nguyên Python. Các giá trị chấp nhận được là:
    • 'pt': Trả về các đối tượng torch.Tensor của PyTorch.
  • **kwargs — Không được hỗ trợ bởi MistralCommonBackend.encode. Sẽ gây ra lỗi nếu được sử dụng.

Trả về

list[int], torch.Tensor

Các id đã được token hóa của văn bản.

Chuyển đổi một chuỗi thành một dãy các id (số nguyên), sử dụng tokenizer và từ điển.

from_pretrained

< >

( pretrained_model_name_or_path: str | os.PathLike*init_inputsmode: str | ValidationMode = 'test'cache_dir: str | os.PathLike | None = Noneforce_download: bool = Falselocal_files_only: bool = Falsetoken: str | bool | None = Nonerevision: str = 'main'model_max_length: int = 1000000000000000019884624838656padding_side: str = 'left'truncation_side: str = 'right'model_input_names: list[str] | None = Noneclean_up_tokenization_spaces: bool = False**kwargs )

Tham số

  • pretrained_model_name_or_path (str hoặc os.PathLike) — Có thể là:
    • Một chuỗi, model id của một tokenizer có sẵn được lưu trữ trong một kho model trên huggingface.co.
    • Đường dẫn đến một thư mục chứa cấu hình tokenizer, ví dụ được lưu bằng phương thức MistralCommonBackend.tokenization_mistral_common.save_pretrained, chẳng hạn ./my_model_directory/.
  • mode (Union[str, ValidationMode], tuỳ chọn, mặc định là ValidationMode.test) — Chế độ kiểm tra cho MistralTokenizer tokenizer. Các giá trị có thể là:
    • "finetuning" hoặc ValidationMode.finetuning: Chế độ fine-tuning.
    • "test" hoặc ValidationMode.test: Chế độ kiểm thử. Nó thay đổi cách tokenizer xác thực đầu vào và chuẩn bị yêu cầu cho model.
  • cache_dir (str hoặc os.PathLike, tùy chọn) — Đường dẫn đến thư mục mà các tệp từ vựng tokenizer định nghĩa trước đã tải xuống sẽ được lưu đệm nếu không sử dụng bộ lưu đệm tiêu chuẩn.
  • force_download (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên buộc tải lại (re-download) các tệp từ vựng và ghi đè lên các phiên bản đã được lưu trong bộ nhớ đệm nếu chúng tồn tại hay không.
  • token (str hoặc bool, tùy chọn) — Token được sử dụng làm HTTP bearer authorization cho các tệp từ xa. Nếu True, sẽ sử dụng token được tạo ra khi chạy hf auth login (được lưu trong ~/.huggingface).
  • local_files_only (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên chỉ dựa vào các tệp cục bộ và không cố gắng tải xuống bất kỳ tệp nào hay không.
  • revision (str, tùy chọn, mặc định là "main") — Phiên bản mô hình cụ thể cần sử dụng. Nó có thể là tên nhánh, tên thẻ hoặc id commit, vì chúng tôi sử dụng hệ thống dựa trên git để lưu trữ các mô hình và các sản phẩm khác trên huggingface.co, do đó revision có thể là bất kỳ định danh nào được git cho phép.
  • max_length (int, tuỳ chọn) — Kiểm soát độ dài tối đa được sử dụng bởi một trong các tham số cắt/giữ chỗ (truncation/padding).

    Nếu không được đặt hoặc được đặt thành None, tham số này sẽ sử dụng độ dài tối đa định trước của mô hình nếu một trong các tham số cắt/giữ chỗ yêu cầu độ dài tối đa. Nếu mô hình không có độ dài đầu vào tối đa cụ thể (như XLNet), việc cắt/giữ chỗ đến độ dài tối đa sẽ bị vô hiệu hóa.

  • padding_side (str, tùy chọn, mặc định là "left") — Bên mà mô hình cần được áp dụng padding. Nên chọn giữa [‘right’, ‘left’]. Giá trị mặc định được lấy từ thuộc tính lớp có cùng tên.
  • truncation_side (str, tùy chọn, mặc định là "right") — Bên mà mô hình cần áp dụng cắt bớt. Nên chọn giữa [‘right’, ‘left’].
  • model_input_names (List[str], tùy chọn) — Danh sách các đầu vào được chấp nhận bởi bước truyền thẳng (forward pass) của mô hình (ví dụ "token_type_ids" hoặc "attention_mask"). Giá trị mặc định được lấy từ thuộc tính lớp có cùng tên.
  • clean_up_tokenization_spaces (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Xác định xem mô hình có nên dọn dẹp các khoảng trắng đã được thêm vào khi tách văn bản đầu vào trong quá trình tokenization hay không.
  • kwargs (các đối số từ khóa bổ sung, tùy chọn) — Không được hỗ trợ bởi MistralCommonBackend.from_pretrained. Sẽ gây ra lỗi nếu được sử dụng.

Tạo một MistralCommonBackend từ một tokenizer có sẵn.

get_chat_template

< >

( chat_template: str | None = Nonetools: list[dict] | None = None )

MistralCommonBackend không triển khai get_chat_template theo thiết kế vì mistral-common không sử dụng chat templates.

get_special_tokens_mask

< >

( token_ids_0: listtoken_ids_1: None = Nonealready_has_special_tokens: bool = False ) → A list of integers in the range [0, 1]

Tham số

  • token_ids_0 (list[int]) — Danh sách các id của chuỗi.
  • token_ids_1 (None, tùy chọn) — None, được giữ lại để khớp với cách triển khai của Transformers.
  • already_has_special_tokens (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Danh sách token đã được định dạng với các token đặc biệt cho mô hình hay chưa.

Trả về

Một danh sách các số nguyên trong khoảng [0, 1]

1 cho token đặc biệt, 0 cho token chuỗi.

Lấy các id của chuỗi từ một danh sách token chưa được thêm token đặc biệt. Phương thức này được gọi khi thêm token đặc biệt bằng cách sử dụng các phương thức prepare_for_model hoặc encode_plus của tokenizer.

get_vocab

< >

( ) → Dict[str, int]

Trả về

Dict[str, int]

Từ vựng.

Trả về từ vựng dưới dạng từ điển ánh xạ từ token sang chỉ số.

Đây là một quá trình chuyển đổi có mất mát dữ liệu. Có thể có nhiều token id khác nhau giải mã thành cùng một chuỗi do các chuỗi byte UTF-8 không đầy đủ được chuyển đổi thành ký tự thay thế.

số_token_đặc_biệu_cần_thêm

< >

( pair: typing.Literal[False] = False ) → int

Tham số

  • pair (Literal[False], tùy chọn) — False, được giữ lại để khớp với chữ ký của Transformer.

Trả về

int

Số lượng token đặc biệt được thêm vào các chuỗi.

Trả về số lượng token được thêm vào khi mã hóa một chuỗi với các token đặc biệt.

Điều này mã hóa một đầu vào giả và kiểm tra số lượng token được thêm vào, do đó không hiệu quả. Không đặt điều này bên trong vòng lặp huấn luyện của bạn.

prepare_for_model

< >

( ids: listpair_ids: None = Noneadd_special_tokens: bool = Truepadding: bool | str | transformers.utils.generic.PaddingStrategy = Falsetruncation: bool | str | transformers.tokenization_utils_base.TruncationStrategy | None = Nonemax_length: int | None = Nonestride: int = 0pad_to_multiple_of: int | None = Nonepadding_side: str | None = Nonereturn_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = Nonereturn_token_type_ids: bool | None = Nonereturn_attention_mask: bool | None = Nonereturn_overflowing_tokens: bool = Falsereturn_special_tokens_mask: bool = Falsereturn_length: bool = Falseverbose: bool = Trueprepend_batch_axis: bool = Falsereturn_offsets_mapping: typing.Literal[False] = Falsesplit_special_tokens: typing.Literal[False] = False**kwargs ) → BatchEncoding

Tham số

  • ids (list[int]) — Các id đầu vào đã được token hóa của chuỗi đầu tiên.
  • pair_ids (None, tùy chọn) — Không được hỗ trợ bởi MistralCommonBackend. Được giữ lại để khớp với giao diện của PreTrainedTokenizerBase.
  • add_special_tokens (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có thêm các token đặc biệt khi mã hóa các chuỗi hay không. Điều này sẽ sử dụng hàm PretrainedTokenizerBase.build_inputs_with_special_tokens bên dưới, hàm này xác định các token nào được thêm tự động vào các id đầu vào. Điều này hữu ích nếu bạn muốn thêm các token bos hoặc eos một cách tự động. Khi Tokenizer được nạp ở chế độ finetuning, nó sẽ thêm cả bos và eos. Ngược lại, ở chế độ “test”, nó chỉ thêm bos.
  • padding (bool, str hoặc PaddingStrategy, tùy chọn, mặc định là False) — Kích hoạt và kiểm soát padding. Chấp nhận các giá trị sau:
    • True hoặc 'longest': Lấp đầy (pad) đến độ dài của chuỗi dài nhất trong batch (hoặc không lấp đầy nếu chỉ cung cấp một chuỗi duy nhất).
    • 'max_length': Đệm (pad) đến độ dài tối đa được chỉ định bằng tham số max_length hoặc đến độ dài đầu vào tối đa mà mô hình chấp nhận được nếu tham số đó không được cung cấp.
    • False hoặc 'do_not_pad' (mặc định): Không đệm (tức là có thể xuất ra một lô với các chuỗi có độ dài khác nhau).
  • truncation (bool, str hoặc TruncationStrategy, tùy chọn, mặc định là False) — Kích hoạt và kiểm soát việc cắt ngắn. Chấp nhận các giá trị sau:
    • True hoặc 'longest_first': Cắt ngắn xuống độ dài tối đa được chỉ định bằng tham số max_length hoặc xuống độ dài đầu vào tối đa chấp nhận được của mô hình nếu tham số đó không được cung cấp.
    • False hoặc 'do_not_truncate' (mặc định): Không cắt bớt (tức là có thể xuất ra batch với độ dài chuỗi lớn hơn kích thước đầu vào tối đa cho phép của mô hình).
  • max_length (int, tuỳ chọn) — Kiểm soát độ dài tối đa được sử dụng bởi một trong các tham số cắt/giữ chỗ (truncation/padding).

    Nếu không được đặt hoặc được đặt thành None, tham số này sẽ sử dụng độ dài tối đa định trước của mô hình nếu một trong các tham số cắt/giữ chỗ yêu cầu độ dài tối đa. Nếu mô hình không có độ dài đầu vào tối đa cụ thể (như XLNet), việc cắt/giữ chỗ đến độ dài tối đa sẽ bị vô hiệu hóa.

  • stride (int, tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu được đặt thành một số cùng với max_length, các token tràn ra được trả về khi return_overflowing_tokens=True sẽ chứa một số token từ cuối của chuỗi bị cắt ngắn được trả về để tạo ra một phần chồng lấn giữa các chuỗi bị cắt ngắn và các chuỗi tràn ra. Giá trị của đối số này xác định số lượng token chồng lấn.
  • pad_to_multiple_of (int, tùy chọn) — Nếu được đặt, chuỗi sẽ được đệm đến một bội số của giá trị được cung cấp. Yêu cầu padding phải được kích hoạt. Điều này đặc biệt hữu ích để cho phép sử dụng Tensor Cores trên phần cứng NVIDIA có khả năng tính toán >= 7.5 (Volta).
  • padding_side (str, tùy chọn) — Bên mà mô hình cần được áp dụng padding. Nên chọn giữa [‘right’, ‘left’]. Giá trị mặc định được lấy từ thuộc tính lớp có cùng tên.
  • return_tensors (str hoặc TensorType, tùy chọn) — Nếu được đặt, sẽ trả về tensor thay vì danh sách các số nguyên Python. Các giá trị chấp nhận được là:
    • 'pt': Trả về các đối tượng torch.Tensor của PyTorch.
  • return_token_type_ids (bool, tuỳ chọn) — Có trả về token type IDs hay không. Đối với MistralCommonBackend nó trả về một danh sách các số 0 có độ dài bằng độ dài của chuỗi, vì chỉ hỗ trợ một chuỗi.

    ID loại token là gì?

  • return_attention_mask (bool, tuỳ chọn) — Có trả về attention mask hay không. Nếu để mặc định, sẽ trả về attention mask theo mặc định của tokenizer cụ thể, được xác định bởi thuộc tính return_outputs .

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • return_overflowing_tokens (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có trả về các chuỗi token tràn hay không. Nếu một cặp chuỗi input ids (hoặc một batch các cặp) được cung cấp với truncation_strategy = longest_first hoặc True, một lỗi sẽ được ném thay vì trả về các token tràn.
  • return_special_tokens_mask (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có trả về thông tin mặt nạ (mask) cho các token đặc biệt hay không.
  • return_length (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có trả về độ dài của các đầu vào đã mã hóa hay không.
  • verbose (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có in thêm thông tin và cảnh báo hay không.
  • return_offsets_mapping (Literal[False], tùy chọn) — False, được giữ lại để khớp với chữ ký của Transformers.
  • split_special_tokens (Literal[False], tùy chọn) — False, được giữ lại để khớp với chữ ký của Transformers.
  • **kwargs — được truyền đến phương thức self.tokenize()

Trả về

BatchEncoding

Một BatchEncoding với các trường sau:

  • input_ids — Danh sách các id token để đưa vào mô hình.

    ID đầu vào là gì?

  • attention_mask — Danh sách các chỉ số chỉ định những token nào nên được mô hình chú ý đến (khi return_attention_mask=True hoặc nếu “attention_mask” nằm trong self.model_input_names).

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • overflowing_tokens — Danh sách các chuỗi token bị tràn (khi max_length được chỉ định và return_overflowing_tokens=True).

  • num_truncated_tokens — Số lượng token bị cắt bỏ (khi có chỉ định max_length và return_overflowing_tokens=True).

  • special_tokens_mask — Danh sách các số 0 và 1, trong đó 1 chỉ định các token đặc biệt được thêm vào và 0 chỉ định các token chuỗi thông thường (khi add_special_tokens=True và return_special_tokens_mask=True).

  • length — Độ dài của các đầu vào (khi return_length=True)

Chuẩn bị một chuỗi id đầu vào để có thể được sử dụng bởi mô hình. Nó thêm các token đặc biệt, cắt ngắn các chuỗi nếu vượt quá giới hạn trong khi tính đến các token đặc biệt và quản lý một cửa sổ trượt (với bước nhảy do người dùng định nghĩa) cho các token vượt quá.

save_chat_templates

< >

( save_directory: str | os.PathLiketokenizer_config: dictfilename_prefix: str | Nonesave_jinja_files: bool )

MistralCommonBackend không triển khai save_chat_templates theo thiết kế vì mistral-common không sử dụng chat templates.

save_pretrained

< >

( save_directory: str | os.PathLike | pathlib.Pathpush_to_hub: bool = Falsetoken: str | bool | None = Nonecommit_message: str | None = Nonerepo_id: str | None = Noneprivate: bool | None = Nonesave_format: str | None = None**kwargs ) → tuple[str, ...]

Tham số

  • save_directory (str | os.PathLike | Path) — Thư mục nơi tokenizer sẽ được lưu.
  • push_to_hub (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Đẩy lên HF Hub sau khi lưu.
  • token (str hoặc bool, tùy chọn) — Token để xác thực Hub.
  • commit_message (str, tùy chọn) — Thông báo commit khi đẩy lên.
  • repo_id (str, tùy chọn) — id của kho trên Hub.
  • private (bool, tuỳ chọn) — Cho biết kho có phải là kho riêng tư hay không.
  • save_format (str, tùy chọn) — "mistral" để lưu định dạng tekken gốc, "hf" cho định dạng HuggingFace. None giữ nguyên định dạng gốc.
  • kwargs (dict, tùy chọn) — Không được hỗ trợ — sẽ gây ra lỗi.

Trả về

tuple[str, ...]

Đường dẫn của các tệp đã lưu.

Lưu trạng thái tokenizer đầy đủ.

Khi save_format là "mistral" (hoặc None cho một bộ phân từ tekken), tệp bộ phân từ gốc (ví dụ: tekken.json) sẽ được ghi vào save_directory. Khi save_format là "hf", các tệp định dạng HF (tokenizer.json + tokenizer_config.json) sẽ được tạo ra thay thế.

save_vocabulary

< >

( save_directory: strfilename_prefix: str | None = None )

MistralCommonBackend không triển khai save_vocabulary theo thiết kế.

Điều này là do mistral-common được cấu hình bằng một tệp tokenizer duy nhất. Nếu bạn muốn lưu từ vựng, hãy cân nhắc sử dụng phương thức save_pretrained thay thế.

tokenize

< >

( text: strreturn_offsets_mapping: typing.Literal[False] = Falsesplit_special_tokens: typing.Literal[False] = False**kwargs ) → list[str]

Tham số

  • text (str) — Chuỗi cần được mã hóa.
  • return_offsets_mapping (Literal[False], tùy chọn) — False, được giữ lại để khớp với chữ ký của Transformers.
  • split_special_tokens (Literal[False], tùy chọn) — False, được giữ lại để khớp với chữ ký của Transformers.
  • **kwargs (các tham số từ khóa bổ sung) — Không được hỗ trợ bởi MistralCommonBackend.tokenize. Sẽ gây ra lỗi nếu được sử dụng.

Trả về

list[str]

Danh sách các token.

Chuyển đổi một chuỗi thành một chuỗi các token, sử dụng tokenizer.

Tách thành các từ cho từ điển dựa trên từ hoặc các phần tử con cho từ điển dựa trên phần tử con.

truncate_sequences

< >

( ids: listpair_ids: None = Nonenum_tokens_to_remove: int = 0truncation_strategy: str | transformers.tokenization_utils_base.TruncationStrategy = 'longest_first'stride: int = 0**kwargs ) → Tuple[list[int], None, list[int]]

Tham số

  • ids (list[int]) — Các id đầu vào đã được token hóa. Có thể lấy được từ một chuỗi bằng cách nối các phương thức tokenize và convert_tokens_to_ids.
  • pair_ids (None, tùy chọn) — Không được hỗ trợ bởi MistralCommonBackend. Được giữ lại để khớp với chữ ký của PreTrainedTokenizerBase.truncate_sequences.
  • num_tokens_to_remove (int, tùy chọn, mặc định là 0) — Số lượng token cần loại bỏ bằng chiến lược cắt ngắn.
  • truncation_strategy (str hoặc TruncationStrategy, tùy chọn, mặc định là 'longest_first') — Chiến lược cần tuân theo cho việc cắt ngắn. Có thể là:
    • 'longest_first': Cắt ngắn xuống độ dài tối đa được chỉ định bằng tham số max_length hoặc xuống độ dài đầu vào tối đa được chấp nhận cho mô hình nếu tham số đó không được cung cấp.
    • 'do_not_truncate' (mặc định): Không cắt bớt (tức là có thể xuất ra batch với độ dài chuỗi lớn hơn kích thước đầu vào tối đa cho phép của mô hình).
  • stride (int, tuỳ chọn, mặc định là 0) — Nếu được đặt thành một số dương, các token tràn được trả về sẽ chứa một số token từ chuỗi chính được trả về. Giá trị của đối số này xác định số lượng token bổ sung.

Trả về

Tuple[list[int], None, list[int]]

Các ids bị cắt ngắn và danh sách các token tràn ra. None được trả về để khớp với chữ ký của Transformers.

Cắt ngắn một cặp chuỗi tại chỗ theo chiến lược.

PixtralVisionModel

lớp transformers.PixtralVisionModel

< >

( config: PixtralVisionConfig )

Tham số

  • config (PixtralVisionConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.

Mô hình Pixtral cơ bản, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( pixel_values: Tensorimage_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

Tham số

  • pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PixtralImageProcessor. Xem PixtralImageProcessor.call() để biết chi tiết (PixtralProcessor sử dụng PixtralImageProcessor để xử lý hình ảnh).
  • image_sizes (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, 2), tùy chọn) — Kích thước của các hình ảnh trong batch, là (chiều cao, chiều rộng) cho mỗi hình ảnh.

Trả về

BaseModelOutputWithPooling hoặc tuple(torch.FloatTensor)

Một BaseModelOutputWithPooling hoặc một tuple của torch.FloatTensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PixtralVisionConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của PixtralVisionModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.

  • pooler_output (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, hidden_size)) — Trạng thái ẩn của lớp cuối cùng của token đầu tiên trong chuỗi (token phân loại) sau khi được xử lý thêm qua các lớp được sử dụng cho tác vụ tiền huấn luyện bổ trợ. Ví dụ, đối với các mô hình thuộc họ BERT, giá trị này trả về token phân loại sau khi được xử lý qua một lớp tuyến tính và một hàm kích hoạt tanh. Trọng số của lớp tuyến tính được huấn luyện từ mục tiêu dự đoán câu tiếp theo (phân loại) trong quá trình tiền huấn luyện.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

PixtralImageProcessor

lớp transformers.PixtralImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.pixtral.image_processing_pixtral.PixtralImageProcessorKwargs'> )

Tham số

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'longest_edge' -- 1024}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 3) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • patch_size (Union[dict[str, *kwargs*, int], int] tùy chọn, mặc định là {"height" -- 16, "width": 16}): Kích thước của các patch trong mô hình, được sử dụng để tính kích thước ảnh đầu ra.

Tạo một trình xử lý ảnh PixtralImageProcessor.

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.pixtral.image_processing_pixtral.PixtralImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Tham số

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • patch_size (Union[dict[str, *kwargs*, int], int] tùy chọn, mặc định là {"height" -- 16, "width": 16}): Kích thước của các patch trong mô hình, được sử dụng để tính kích thước ảnh đầu ra.

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.

PixtralImageProcessorPil

lớp transformers.PixtralImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.pixtral.image_processing_pil_pixtral.PixtralImageProcessorKwargs'> )

Tham số

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'longest_edge' -- 1024}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 3) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • patch_size (Union[dict[str, *kwargs*, int], int] tùy chọn, mặc định là {"height" -- 16, "width": 16}): Kích thước của các patch trong mô hình, được sử dụng để tính kích thước ảnh đầu ra.

Tạo một trình xử lý ảnh PixtralImageProcessor.

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.pixtral.image_processing_pil_pixtral.PixtralImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Tham số

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • patch_size (Union[dict[str, *kwargs*, int], int] tùy chọn, mặc định là {"height" -- 16, "width": 16}): Kích thước của các patch trong mô hình, được sử dụng để tính kích thước ảnh đầu ra.

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.

PixtralProcessor

lớp transformers.PixtralProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonepatch_size: int = 16spatial_merge_size: int = 1chat_template = Noneimage_token = '[IMG]'image_break_token = '[IMG_BREAK]'image_end_token = '[IMG_END]'**kwargs )

Tham số

  • image_processor (PixtralImageProcessor) — Bộ xử lý ảnh là một đầu vào bắt buộc.
  • tokenizer (MistralCommonBackend) — Tokenizer là một đầu vào bắt buộc.
  • patch_size (int, tùy chọn, mặc định là 16) — Kích thước patch từ vision tower.
  • spatial_merge_size (int, tùy chọn, mặc định là 1) — Hệ số giảm mẫu cho thao tác hợp nhất không gian.
  • chat_template (str) — Một mẫu Jinja để chuyển đổi các danh sách tin nhắn trong một cuộc trò chuyện thành chuỗi có thể token hóa.
  • image_token (str, tùy chọn, mặc định là "[IMG]") — Token đặc biệt được sử dụng để chỉ định vị trí của hình ảnh.
  • image_break_token (str, tùy chọn, mặc định là "[IMG_BREAK]") — Token đặc biệt được sử dụng để chỉ định kết thúc của một hàng pixel trong hình ảnh.
  • image_end_token (str, tùy chọn, mặc định là "[IMG_END]") — Token đặc biệt được sử dụng để chỉ định kết thúc của một đầu vào hình ảnh.

Tạo một PixtralProcessor đóng gói một bộ xử lý ảnh và một tokenizer thành một bộ xử lý duy nhất.

PixtralProcessor cung cấp đầy đủ các chức năng của PixtralImageProcessor và MistralCommonBackend. Xem ~PixtralImageProcessor và ~MistralCommonBackend để biết thêm thông tin.

__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] | 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'> )

Tham số

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], tuỳ chọn) — Hình ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một hình ảnh đơn lẻ hoặc một lô hình ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các hình ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
  • text (Union[str, list[str], list[list[str]]], tùy chọn) — Chuỗi hoặc lô các chuỗi cần được mã hóa. Mỗi chuỗi có thể là một chuỗi ký tự hoặc một danh sách các chuỗi ký tự (chuỗi đã được tách token trước). Nếu bạn truyền vào dữ liệu đầu vào đã được tách token trước, hãy đặt is_split_into_words=True để tránh nhầm lẫn với các đầu vào dạng lô.
  • 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]]], tuỳ chọn) — Video cần tiền xử lý. Kỳ vọng một video đơn hoặc một lô video có giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào video có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
  • audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], optional) — Âm thanh hoặc lô âm thanh cần được chuẩn bị. Mỗi âm thanh có thể là một mảng NumPy hoặc tensor PyTorch. Trong trường hợp là mảng NumPy/tensor PyTorch, mỗi âm thanh nên có hình dạng (C, T), trong đó C là số kênh và T là độ dài mẫu của âm thanh.
  • return_tensors (str hoặc TensorType, tùy chọn) — Nếu được đặt, sẽ trả về tensor của một framework cụ thể. Các giá trị chấp nhận được là:
    • 'pt': Trả về các đối tượng torch.Tensor của PyTorch.
    • 'np': Trả về các đối tượng np.ndarray của NumPy.
  • **kwargs (ProcessingKwargs, optional) — Các tùy chọn xử lý bổ sung cho từng modality (text, images, videos, audio). Các tham số cụ thể của model được liệt kê ở trên; xem lớp TypedDict để biết danh sách đầy đủ các đối số được hỗ trợ.
Update on GitHub

←Pix2Struct PP-DocLayoutV2→