Transformers documentation
Qwen2MoE
Este modelo foi publicado no HF papers em 2024-07-15 e contribuído para o Hugging Face Transformers em 2024-03-27.
Qwen2MoE
Qwen2MoE é uma variante Mixture-of-Experts (MoE) do Qwen2, disponível como modelo base e como modelo de chat alinhado. Ele utiliza ativação SwiGLU, group query attention e uma mistura de sliding window attention e full attention. O tokenizer também pode ser adaptado para múltiplos idiomas e códigos.
A arquitetura MoE utiliza modelos reciclados a partir de modelos de linguagem densos. Por exemplo, o Qwen1.5-MoE-A2.7B é reciclado a partir do Qwen-1.8B. Ele possui 14,3 bilhões de parâmetros, mas apenas 2,7 bilhões de parâmetros são ativados durante a execução.
Você pode encontrar todos os checkpoints originais na coleção Qwen1.5.
Clique nos modelos Qwen2MoE na barra lateral à direita para ver mais exemplos de como aplicar o Qwen2MoE a diferentes tarefas de linguagem.
O exemplo abaixo demonstra como gerar texto com Pipeline, AutoModel e pela linha de comando.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B",
device_map=0
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Tell me about the Qwen2 model family."},
]
outputs = pipe(messages, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"][-1]['content'])from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat",
device_map="auto",
attn_implementation="sdpa"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat")
prompt = "Give me a short introduction to large language models."
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
cache_implementation="static",
max_new_tokens=512,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_k=50,
top_p=0.95
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)transformers chat Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat --dtype auto --attn_implementation flash_attention_2
A quantização reduz a carga de memória de modelos grandes ao representar os pesos em uma precisão menor. Consulte a visão geral de Quantização para mais backends de quantização disponíveis.
O exemplo abaixo usa bitsandbytes para quantizar os pesos em 8 bits.
# pip install -U flash-attn --no-build-isolation
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_8bit=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat",
device_map="auto",
quantization_config=quantization_config,
attn_implementation="flash_attention_2"
)
inputs = tokenizer("The Qwen2 model family is", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))Qwen2MoeConfig
classe transformers.Qwen2MoeConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 151936hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 5632num_hidden_layers: int = 24num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int | None = 16hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 32768initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneuse_sliding_window: bool = Falsesliding_window: int | None = 4096max_window_layers: int = 28attention_dropout: float | int = 0.0decoder_sparse_step: int = 1moe_intermediate_size: int = 1408shared_expert_intermediate_size: int = 5632num_experts_per_tok: int = 4num_experts: int = 60norm_topk_prob: bool = Falseoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001mlp_only_layers: list[int] | None = Noneqkv_bias: bool = Truelayer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )
Parâmetros
- vocab_size (
int, opcional, padrão151936) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelosinput_ids. - hidden_size (
int, opcional, padrão2048) — Dimensão das representações ocultas. - intermediate_size (
int, opcional, padrão5632) — Dimensão das representações do MLP. - num_hidden_layers (
int, opcional, padrão24) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer. - num_attention_heads (
int, opcional, padrão16) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer. - num_key_value_heads (
int, opcional, padrão16) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Senum_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); senum_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de key e value deve ser construído por meio do meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o valor padrão seránum_attention_heads. - hidden_act (
str, opcional, padrãosilu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo,"gelu","relu","silu", etc. - max_position_embeddings (
int, opcional, padrão32768) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado. - initializer_range (
float, opcional, padrão0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos. - rms_norm_eps (
float, opcional, padrão1e-06) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms. - use_cache (
bool, opcional, padrãoTrue) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas seconfig.is_decoder=Trueou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador. - tie_word_embeddings (
bool, opcional, padrãoFalse) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamentotied_weights_keysdo modelo. - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor pararope_thetae, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE commax_position_embeddingsmaiores. - use_sliding_window (
bool, opcional, padrãoFalse) — Se deve usar atenção com janela deslizante. - sliding_window (
int, opcional, padrão4096) — Tamanho da janela de atenção deslizante. SeNone, nenhuma janela deslizante é aplicada. - max_window_layers (
int, opcional, padrão28) — O número de camadas que usam atenção completa. As primeirasmax_window_layerscamadas usarão atenção completa, enquanto qualquer camada adicional subsequente usará SWA (Sliding Window Attention). - attention_dropout (
Union[float, int], opcional, padrão0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção. - decoder_sparse_step (
int, opcional, padrão 1) — A frequência da camada MoE. - moe_intermediate_size (
int, opcional, padrão1408) — Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados. - shared_expert_intermediate_size (
int, opcional, padrão 5632) — Tamanho intermediário do especialista compartilhado. - num_experts_per_tok (
int, opcional, padrão4) — Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento de escolha de token. - num_experts (
int, opcional, padrão60) — Número de especialistas roteados nas camadas MoE. - norm_topk_prob (
bool, opcional, padrãoFalse) — Indica se as pesos dos especialistas roteados devem ser normalizados. - output_router_logits (
bool, opcional, padrãoFalse) — Indica se os logits do roteador devem ser retornados pelo modelo. Ativar essa opção também permitirá que o modelo saída a perda auxiliar, incluindo a perda de balanceamento de carga e a perda z do roteador. - router_aux_loss_coef (
float, opcional, padrão 0.001) — O fator de perda auxiliar para a perda total. - mlp_only_layers (
list[int], opcional, padrão[]) — Indica quais camadas usam Qwen2MoeMLP em vez de Qwen2MoeSparseMoeBlock A lista contém o índice da camada, de 0 a num_layers-1, se houver num_layers camadas Semlp_only_layersestiver vazio,decoder_sparse_stepé usado para determinar a esparsidade. - qkv_bias (
bool, opcional, padrãoTrue) — Se deve adicionar um viés às queries, keys e values. - layer_types (
list[str], opcional) — Uma lista que mapeia explicitamente cada índice de camada com seu tipo de camada. Se não for fornecida, será gerada automaticamente com base nos valores de configuração. - pad_token_id (
int, opcional) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário. - bos_token_id (
int, opcional) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], opcional) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Qwen2MoeModel. Ela é usada para instanciar um modelo Qwen2 Moe de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B
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 Qwen2MoeModel, Qwen2MoeConfig
>>> # Initializing a Qwen2MoE style configuration
>>> configuration = Qwen2MoeConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen1.5-MoE-A2.7B" style configuration
>>> model = Qwen2MoeModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen2MoeModel
classe transformers.Qwen2MoeModel
< source >( config: Qwen2MoeConfig )
Parâmetros
- config (Qwen2MoeConfig) — 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 Qwen2 Moe puro, que produz estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.
Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)
Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Parâmetros
- input_ids (
torch.LongTensorde 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.
- attention_mask (
torch.Tensorde 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.
- position_ids (
torch.LongTensorde 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]. - 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 nopast_key_valuesretornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quandouse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum
past_key_valuesfor passado, DynamicCache será inicializado por padrão.O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.
Se
past_key_valuesforem usados, espera-se que o usuário insira apenas osinput_idsnão 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 osinput_idscom a forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passarinput_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices deinput_idsnos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. - use_cache (
bool, opcional) — Se definido comoTrue, os estados de chave-valorpast_key_valuessão retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (vejapast_key_values).
Retorna
MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)
Um MoeModelOutputWithPast ou uma tupla de
torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários
elementos, dependendo da configuração (Qwen2MoeConfig) e das entradas.
O método forward do Qwen2MoeModel substitui o método especial __call__.
Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de
Moduleem 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.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.past_key_values (
Cache, opcional, retornado quandouse_cache=Trueé passado ou quandoconfig.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 entradapast_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quandooutput_hidden_states=Trueé passado ou quandoconfig.output_hidden_states=True) — Tupla detorch.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 quandooutput_attentions=Trueé passado ou quandoconfig.output_attentions=True) — Tupla detorch.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.
router_logits (
tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quandooutput_router_probs=Trueeconfig.add_router_probs=Truesão passados ou quandoconfig.output_router_probs=True) — Tupla detorch.Tensor(um para cada camada) com forma(batch_size, sequence_length, num_experts).Logits brutos do roteador (pós-softmax) calculados pelos roteadores MoE; esses termos são usados para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.
Qwen2MoeForCausalLM
classe transformers.Qwen2MoeForCausalLM
< source >( config: Qwen2MoeConfig )
Parâmetros
- config (Qwen2MoeConfig) — 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 Qwen2 Moe para modelagem de linguagem causal.
Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)
Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Parâmetros
- input_ids (
torch.LongTensorde 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.
- attention_mask (
torch.Tensorde 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.
- position_ids (
torch.LongTensorde 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]. - 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 nopast_key_valuesretornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quandouse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum
past_key_valuesfor passado, DynamicCache será inicializado por padrão.O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.
Se
past_key_valuesforem usados, espera-se que o usuário insira apenas osinput_idsnão 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 osinput_idscom a forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passarinput_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices deinput_idsnos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. - labels (
torch.LongTensorde 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 deinput_ids). Tokens com índices definidos como-100são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em[0, ..., config.vocab_size]. - use_cache (
bool, opcional) — Se definido comoTrue, os estados de chave-valorpast_key_valuessão retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (vejapast_key_values). - output_router_logits (
bool, opcional) — Indica se os logits de todos os roteadores devem ser retornados. Eles são úteis para calcular a perda do roteador e não devem ser retornados durante a inferência. - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão0) — Se for umint, calcula os logits para os últimoslogits_to_keeptokens. Se for0, calcula os logits para todos osinput_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 umtorch.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).
Retorna
MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)
Um MoeCausalLMOutputWithPast ou uma tupla de
torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False), contendo vários
elementos dependendo da configuração (Qwen2MoeConfig) e das entradas.
O método forward de Qwen2MoeForCausalLM substitui o método especial __call__.
Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de
Moduleem 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.Tensorde forma(1,), opcional, retornado quandolabelsé fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).logits (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).aux_loss (
torch.Tensor, opcional, retornado quandooutput_router_logits=Trueé passado ou quandoconfig.output_router_logits=True, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) — Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornamNoneaqui, mas ainda retornamrouter_logits.router_logits (
tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quandooutput_router_logits=Trueé passado ou quandoconfig.output_router_logits=True) — Tupla detorch.Tensor(um para cada camada esparsa) com forma(batch_size * sequence_length, num_experts).Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.
past_key_values (
Cache, opcional, retornado quandouse_cache=Trueé passado ou quandoconfig.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 quandooutput_hidden_states=Trueé passado ou quandoconfig.output_hidden_states=True) — Tupla detorch.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 quandooutput_attentions=Trueé passado ou quandoconfig.output_attentions=True) — Tupla detorch.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 transformers import AutoTokenizer, Qwen2MoeForCausalLM
>>> model = Qwen2MoeForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Qwen2Moe-8x7B-v0.1")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Qwen2Moe-8x7B-v0.1")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."Qwen2MoeForSequenceClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.Tensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast
Parâmetros
- input_ids (
torch.LongTensorde 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.
- attention_mask (
torch.Tensorde 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.
- position_ids (
torch.LongTensorde 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]. - past_key_values (
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 nopast_key_valuesretornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quandouse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum
past_key_valuesfor passado, DynamicCache será inicializado por padrão.O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.
Se
past_key_valuesforem usados, espera-se que o usuário insira apenas osinput_idsnão 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 osinput_idscom a forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passarinput_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices deinput_idsnos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. - labels (
torch.LongTensorde forma(batch_size,), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de classificação/regressão de sequência. Os índices devem estar em[0, ..., config.num_labels - 1]. Seconfig.num_labels == 1, uma perda de regressão é calculada (perda de erro quadrático médio). Seconfig.num_labels > 1, uma perda de classificação é calculada (entropia cruzada). - use_cache (
bool, opcional) — Se definido comoTrue, os estados de chave-valorpast_key_valuessão retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (vejapast_key_values).
Retorna
SequenceClassifierOutputWithPast
O método forward da GenericForSequenceClassification substitui o método especial __call__.
Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de
Moduleem seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.
Qwen2MoeForTokenClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.Tensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → TokenClassifierOutput
Parâmetros
- input_ids (
torch.LongTensorde 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.
- attention_mask (
torch.Tensorde 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.
- position_ids (
torch.LongTensorde 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]. - past_key_values (
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 nopast_key_valuesretornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quandouse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum
past_key_valuesfor passado, DynamicCache será inicializado por padrão.O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.
Se
past_key_valuesforem usados, espera-se que o usuário insira apenas osinput_idsnão 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 osinput_idscom a forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passarinput_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices deinput_idsnos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. - labels (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de classificação de tokens. Os índices devem estar em[0, ..., config.num_labels - 1]. - use_cache (
bool, opcional) — Se definido comoTrue, os estados de chave-valorpast_key_valuessão retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (vejapast_key_values).
Retorna
TokenClassifierOutput
O método forward de GenericForTokenClassification sobrescreve o método especial __call__.
Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de
Moduleem seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.
Qwen2MoeForQuestionAnswering
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.Tensor | None = Nonestart_positions: torch.LongTensor | None = Noneend_positions: torch.LongTensor | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → QuestionAnsweringModelOutput
Parâmetros
- input_ids (
torch.LongTensorde 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.
- attention_mask (
torch.Tensorde 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.
- position_ids (
torch.LongTensorde 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]. - past_key_values (
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 nopast_key_valuesretornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quandouse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum
past_key_valuesfor passado, DynamicCache será inicializado por padrão.O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.
Se
past_key_valuesforem usados, espera-se que o usuário insira apenas osinput_idsnão 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 osinput_idscom a forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passarinput_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices deinput_idsnos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. - start_positions (
torch.LongTensorde forma(batch_size,), opcional) — Rótulos para a posição (índice) do início do trecho rotulado para o cálculo da perda de classificação de tokens. As posições são limitadas ao comprimento da sequência (sequence_length). Posições fora da sequência não são consideradas no cálculo da perda. - end_positions (
torch.LongTensorde forma(batch_size,), opcional) — Rótulos para a posição (índice) do final do trecho rotulado, para o cálculo da perda de classificação de tokens. As posições são limitadas ao comprimento da sequência (sequence_length). Posições fora da sequência não são consideradas no cálculo da perda.
Retorna
QuestionAnsweringModelOutput
O método GenericForQuestionAnswering forward sobrescreve o método especial __call__.
Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de
Moduleem seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.