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GLM-4.6V

Transformers

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Este modelo foi publicado em HF papers em 2025-07-01 e contribuído para Hugging Face Transformers em 2025-11-15.

GLM-4.6V

Visão geral

O modelo GLM-V foi proposto em GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning.

O resumo do artigo é o seguinte:

Apresentamos o GLM-4.1V-Thinking, o GLM-4.5V e o GLM-4.6V, uma família de modelos de visão-linguagem (VLMs) projetada para avançar a compreensão e o raciocínio multimodais de uso geral. Neste relatório, compartilhamos nossas principais descobertas no desenvolvimento da estrutura de treinamento centrada no raciocínio. Primeiro, desenvolvemos um modelo de fundação de visão capaz, com potencial significativo, por meio de pré-treinamento em larga escala, o que, argumentavelmente, estabelece o limite superior para o desempenho final. Em seguida, propomos o Aprendizado por Reforço com Amostragem por Currículo (RLCS) para desbloquear todo o potencial do modelo, resultando em um aprimoramento abrangente de capacidades em uma ampla variedade de tarefas, incluindo resolução de problemas de STEM, compreensão de vídeo, reconhecimento de conteúdo, codificação, grounding, agentes baseados em GUI e interpretação de documentos longos. Em uma avaliação abrangente em 42 benchmarks públicos, o GLM-4.5V atinge desempenho de estado da arte em quase todas as tarefas entre os modelos de código aberto de tamanho semelhante e demonstra resultados competitivos ou até superiores em comparação com modelos de código fechado, como o Gemini-2.5-Flash, em tarefas desafiadoras, incluindo Coding e GUI Agents. Enquanto isso, o menor GLM-4.1V-9B-Thinking permanece altamente competitivo, alcançando resultados superiores aos do muito maior Qwen2.5-VL-72B em 29 benchmarks. Abrimos o código tanto do GLM-4.1V-9B-Thinking quanto do GLM-4.5V. Além disso, introduzimos a série GLM-4.6V, modelos multimodais de código aberto com uso nativo de ferramentas e uma janela de contexto de 128K. Uma breve visão geral está disponível neste URL https. O código, os modelos e mais informações são liberados em https://github.com/zai-org/GLM-V

Suporte ao Modelo

Este Model Processor suporta os seguintes modelos da zai-org:

Este modelo foi contribuído por Raushan Turganbay e Yuxuan Zhang.

Glm46VConfig

classe transformers.Glm46VConfig

< 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 = 151343video_token_id: int = 151344image_start_token_id: int = 151339image_end_token_id: int = 151340video_start_token_id: int = 151361video_end_token_id: int = 151362tie_word_embeddings: bool = False )

Parâmetros

text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — O objeto de configuração ou dicionário do backbone de texto.
vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — O objeto de configuração ou dicionário do backbone de visão.
image_token_id (int, opcional, padrão 151343) — O índice do token de imagem usado como marcador de posição para as imagens de entrada.
video_token_id (int, opcional, padrão 151344) — O índice do token de vídeo usado como marcador de posição para os vídeos de entrada.
image_start_token_id (int, opcional, padrão 151339) — O índice do token de início de imagem para codificar o início da imagem.
image_end_token_id (int, opcional, padrão 151340) — O índice do token de fim de imagem para codificar o fim da imagem.
video_start_token_id (int, opcional, padrão 151361) — O índice do token de início de vídeo para codificar o início do vídeo.
video_end_token_id (int, opcional, padrão 151362) — O índice do token de fim de vídeo para codificar o término do vídeo.
tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão False) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Glm46VModel. Ela é usada para instanciar um modelo Glm46V de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os valores padrão resultará em uma configuração semelhante à do zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking

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

>>> from transformers import Glm46VForConditionalGeneration, Glm46VConfig

>>> # Initializing a GLM-4.6V style configuration
>>> configuration = Glm46VConfig()

>>> # Initializing a model from the GLM-4.6V style configuration
>>> model = Glm4vForConditionalGeneration(configuration)

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

Glm46VImageProcessor

classe transformers.Glm46VImageProcessor

< source >

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

Parâmetros

do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 3) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional, padrão 256) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
Returns tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores. —

Constrói um processador de imagem Glm46VImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, opcional): Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opcional): O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

pré-processamento

< 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.glm46v.image_processing_glm46v.Glm46VImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parâmetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
patch_size (int, kwargs, opcional, padrão 14) — O tamanho do patch espacial do codificador de visão.
temporal_patch_size (int, kwargs, opcional, padrão 2) — O tamanho do patch temporal do codificador de visão.
merge_size (int, kwargs, opcional, padrão 2) — O tamanho de mesclagem do codificador de visão para o codificador LLM.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

Glm46VVideoProcessor

classe transformers.Glm46VVideoProcessor

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.glm46v.video_processing_glm46v.Glm46VVideoProcessorInitKwargs'> )

Parâmetros

**kwargs (Glm46VVideoProcessorInitKwargs, opcional) — Opções de processamento adicionais para cada modalidade (texto, imagens, vídeos, áudio). Os parâmetros específicos do modelo estão listados acima; consulte a classe TypedDict para a lista completa de argumentos suportados.

Constrói um processador de vídeo Glm46VVideoProcessor.

pré-processamento

< source >

( videos: 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]]]**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.VideosKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parâmetros

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]]]) — Vídeo a ser pré-processado. Espera um único vídeo ou um lote de vídeos com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar vídeos com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
do_sample_frames (bool, kwargs, opcional) — Se deve amostrar quadros do vídeo antes do processamento ou processar o vídeo inteiro.
video_metadata (Annotated[~video_utils.VideoMetadata | dict | list[dict | ~video_utils.VideoMetadata] | list[list[dict | ~video_utils.VideoMetadata]] | None, None], kwargs) — Metadados do vídeo contendo informações sobre a duração total, fps e o número total de quadros. Será usado para amostrar quadros do vídeo ou calcular timestamps. Não passe nenhum metadado, a menos que você esteja tentando decodificar o vídeo manualmente antes do processamento
fps (Annotated[int | float | None, None], kwargs) — Quantidade de quadros-alvo a amostrar por segundo quando do_sample_frames=True.
num_frames (Annotated[int | None, None], kwargs) — Número máximo de quadros a amostrar quando do_sample_frames=True.
return_metadata (bool, kwargs, opcional) — Se deve retornar ou não os metadados do vídeo. Os metadados do vídeo são um objeto contendo informações sobre a duração do vídeo, fps, backend de decodificação, etc.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

Glm46VImageProcessorPil

classe transformers.Glm46VImageProcessorPil

< source >

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

Parâmetros

do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 3) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
Returns tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores. —

Constrói um processador de imagem Glm46VImageProcessor.

pré-processamento

< 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.glm46v.image_processing_pil_glm46v.Glm46VImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parâmetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
patch_size (int, kwargs, opcional, padrão 14) — O tamanho do patch espacial do codificador de visão.
temporal_patch_size (int, kwargs, opcional, padrão 2) — O tamanho do patch temporal do codificador de visão.
merge_size (int, kwargs, opcional, padrão 2) — O tamanho de mesclagem do codificador de visão para o codificador LLM.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

Glm46VProcessor

classe transformers.Glm46VProcessor

< source >

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

Parâmetros

image_processor (Glm46VImageProcessor) — O processador de imagem é uma entrada obrigatória.
tokenizer (tokenizer_class) — O tokenizer é uma entrada obrigatória.
video_processor (Glm46VVideoProcessor) — O processador de vídeo é uma entrada obrigatória.
chat_template (str) — Um modelo Jinja para converter listas de mensagens em um chat em uma string tokenizável.

Constrói um Glm46VProcessor que encapsula um processador de imagem, um tokenizador e um processador de vídeo em um único processador.

Glm46VProcessor oferece todas as funcionalidades de Glm46VImageProcessor, tokenizer_class e Glm46VVideoProcessor. Consulte ~Glm46VImageProcessor, ~tokenizer_class e ~Glm46VVideoProcessor para mais informações.

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'> )

Parâmetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], opcional) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
text (Union[str, list[str], list[list[str]]], opcional) — A sequência ou lote de sequências a ser codificada. Cada sequência pode ser uma string ou uma lista de strings (string pré-tokenizada). Se você passar uma entrada pré-tokenizada, defina is_split_into_words=True para evitar ambiguidade com entradas em lote.
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]]], opcional) — Vídeo a ser pré-processado. Espera um único vídeo ou um lote de vídeos com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar vídeos com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], opcional) — O áudio ou lote de áudios a ser preparado. Cada áudio pode ser um array NumPy ou um tensor PyTorch. No caso de um array NumPy/tensor PyTorch, cada áudio deve ter a forma (C, T), onde C é o número de canais e T é o comprimento de amostras do áudio.
return_tensors (str ou TensorType, opcional) — Se definido, retornará tensors de um framework específico. Os valores aceitos são:
- 'pt': Retorna objetos torch.Tensor do PyTorch.
- 'np': Retorna objetos np.ndarray do NumPy.
**kwargs (ProcessingKwargs, opcional) — Opções de processamento adicionais para cada modalidade (texto, imagens, vídeos, áudio). Os parâmetros específicos do modelo estão listados acima; consulte a classe TypedDict para a lista completa de argumentos suportados.

Glm46VModel

classe transformers.Glm46VModel

< source >

( config: Glm46VConfig )

Parâmetros

config (Glm46VConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Glm46V puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum head específico no topo.

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

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

forward

< 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] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.
Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].
O que são IDs de posição?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

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

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Glm46VImageProcessor. Consulte Glm46VImageProcessor.call() para mais detalhes (Glm46VProcessor usa Glm46VImageProcessor para processar imagens).
pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Os tensores correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando Glm46VVideoProcessor. Veja Glm46VVideoProcessor.call() para detalhes (Glm46VProcessor usa Glm46VVideoProcessor para processar vídeos).
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.
mm_token_type_ids (torch.IntTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada correspondentes a cada modalidade. Por exemplo, texto (0), imagem (1), vídeo (2). Os ids de tipo de token multimodal podem ser obtidos usando AutoProcessor. Veja ProcessorMixin.call() para mais detalhes.
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

Retorna

BaseModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (Glm46VConfig) e das entradas.

O método forward do Glm46VModel substitui o método especial __call__.

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

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

Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

get_video_features

< source >

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

Parâmetros

pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)) — Os tensores correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando Glm46VVideoProcessor. Veja Glm46VVideoProcessor.call() para detalhes (Glm46VProcessor usa Glm46VVideoProcessor para processar vídeos).
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.

Retorna

BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithPooling ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (Glm46VConfig) e das entradas.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional através das camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para a família de modelos BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento através de uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

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)

Parâmetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Glm46VImageProcessor. Veja Glm46VImageProcessor.call() para detalhes (Glm46VProcessor usa Glm46VImageProcessor para processar imagens).
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.

Retorna

BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional através das camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para a família de modelos BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento através de uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

Glm46VForConditionalGeneration

classe transformers.Glm46VForConditionalGeneration

< source >

( config: Glm46VConfig )

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] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_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)

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.
Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].
O que são IDs de posição?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

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

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Glm46VImageProcessor. Consulte Glm46VImageProcessor.call() para mais detalhes (Glm46VProcessor usa Glm46VImageProcessor para processar imagens).
pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Os tensores correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando Glm46VVideoProcessor. Veja Glm46VVideoProcessor.call() para detalhes (Glm46VProcessor usa Glm46VVideoProcessor para processar vídeos).
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.
mm_token_type_ids (torch.IntTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada correspondentes a cada modalidade. Por exemplo, texto (0), imagem (1), vídeo (2). Os ids de tipo de token multimodal podem ser obtidos usando AutoProcessor. Veja ProcessorMixin.call() para mais detalhes.
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

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CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um CausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (Glm46VConfig) e das entradas.

O método forward de Glm46VForConditionalGeneration sobrescreve o método especial __call__.

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

loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

Exemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm46VForConditionalGeneration

>>> model = Glm46VForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ],
    },
]
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
>>> inputs = processor(text=[text], images=[image], vision_infos=[vision_infos])

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"The image shows a street scene with a red stop sign in the foreground. In the background, there is a large red gate with Chinese characters ..."

get_video_features

< source >

Parâmetros

pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes aos vídeos de entrada.
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.

Retorna

BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional através das camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para a família de modelos BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento através de uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

Exemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm46VForConditionalGeneration

>>> model = Glm46VForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")

>>> 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]

get_image_features

< source >

Parâmetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada.
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.

Retorna

BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional através das camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para a família de modelos BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento através de uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

Exemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm46VForConditionalGeneration

>>> model = Glm46VForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")

>>> 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]

Update on GitHub

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