Hugging Face's logo

Transformers documentation

Llama4

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2025-04-05.

Llama4

FlashAttention Tensor parallelism

Llama 4, do Meta phát triển, giới thiệu kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) tự hồi quy mới. Thế hệ này bao gồm hai mô hình:

  • Llama 4 Maverick có khả năng vượt trội với 17B tham số hoạt động trong tổng số ~400B, bao gồm 128 chuyên gia.
  • Llama 4 Scout hiệu quả cũng có 17B tham số hoạt động trên tổng số ~109B, chỉ sử dụng 16 chuyên gia.

Cả hai mô hình đều tận dụng early fusion cho khả năng đa phương thức bản địa, cho phép xử lý đầu vào văn bản và hình ảnh. Maverick và Scout đều được huấn luyện trên tối đa 40 nghìn tỷ token trên dữ liệu bao gồm 200 ngôn ngữ (với hỗ trợ fine-tuning cụ thể cho 12 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Ả Rập, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Đức và tiếng Hindi).

Để triển khai, Llama 4 Scout được thiết kế để dễ tiếp cận, có thể chạy trên một GPU cấp máy chủ duy nhất thông qua lượng tử hóa int4 4-bit hoặc 8-bit theo thời gian thực, trong khi Maverick có sẵn ở định dạng BF16 và FP8. Các mô hình này được phát hành theo Giấy phép Cộng đồng Llama 4 tùy chỉnh, có sẵn trên các kho lưu trữ mô hình.

Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint Llama gốc dưới tổ chức meta-llama.

Họ model Llama 4 có hai phiên bản: 109B và 402B tham số. Cả hai phiên bản này đều cực kỳ lớn và sẽ không chạy được trên thiết bị thông thường. Xem bên dưới để có một số ví dụ giúp giảm mức sử dụng bộ nhớ của model.

Để quá trình tải xuống nhanh hơn và ổn định hơn, chúng tôi khuyến nghị cài đặt phụ thuộc hf_xet như sau: pip install transformers[hf_xet]

Các ví dụ dưới đây minh họa cách tạo nội dung bằng Pipeline hoặc AutoModel. Chúng tôi cũng bổ sung một ví dụ cho thấy cách bật các thuộc tính phù hợp để kích hoạt việc tạo nội dung với ngữ cảnh rất dài, vì một số biến thể của Llama 4 có độ dài ngữ cảnh lên tới 10 triệu token.

Pipeline
AutoModel - Chỉ văn bản
AutoModel - Đa phương thức
AutoModel - Đa phương thức với nhiều hình ảnh
AutoModel - Ngữ cảnh dài

from transformers import pipeline


model_id = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"

messages = [
    {"role": "user", "content": "what is the recipe of mayonnaise?"},
]

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    device_map="auto",
)

output = pipe(messages, do_sample=False, max_new_tokens=200)
print(output[0]["generated_text"][-1]["content"])

Hiệu suất; cách khai thác tối đa llama 4

Các phương pháp Attention

Việc cập nhật hàm chú ý mặc định có thể cải thiện đáng kể hiệu suất tính toán cũng như mức sử dụng bộ nhớ. Tham khảo phần tổng quan về Giao diện Attention để có giải thích chi tiết về giao diện của chúng tôi.

Tại thời điểm phát hành, mô hình Llama 4 hỗ trợ các phương pháp chú ý sau: eager, flex_attention, sdpa. Chúng tôi khuyến nghị sử dụng flex_attention để đạt kết quả tốt nhất. Việc chuyển đổi cơ chế chú ý được thực hiện ở bước khởi tạo mô hình:

Flex Attention
SDPA
Eager

Việc thiết lập Flex Attention đảm bảo kết quả tốt nhất với ngữ cảnh rất dài mà mô hình có thể xử lý.

Cẩn thận: ví dụ bên dưới sử dụng cả device_map="auto" và flex-attention. Vui lòng sử dụng torchrun để chạy ví dụ này ở chế độ tensor-parallel.

Chúng tôi sẽ nỗ lực cho phép chạy với device_map="auto" và flex-attention mà không cần tensor-parallel trong tương lai.


from transformers import Llama4ForConditionalGeneration


model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    attn_implementation="flex_attention",
    device_map="auto",
)

Lượng tử hóa

Quantization giảm gánh nặng bộ nhớ của các mô hình lớn bằng cách biểu diễn trọng số ở độ chính xác thấp hơn. Tham khảo tổng quan về Quantization để biết các backend quantization khả dụng. Tại thời điểm phát hành, cả FBGEMM và LLM-Compressor đều được hỗ trợ; nhiều phương pháp quantization hơn sẽ được hỗ trợ trong những ngày sau khi phát hành.

Xem bên dưới để biết các ví dụ sử dụng cả hai:

Dưới đây là một ví dụ tải mô hình BF16 trong FP8 bằng cách tiếp cận FBGEMM:

FBGEMM
LLM-Compressor

from transformers import AutoTokenizer, FbgemmFp8Config, Llama4ForConditionalGeneration


model_id = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True).to(model.device)

model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    quantization_config=FbgemmFp8Config()
)

outputs = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=100)
outputs = tokenizer.batch_decode(outputs[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:])
print(outputs[0])

Offloading

Việc bật CPU-offloading có nghĩa là các thành phần của mô hình có thể được chuyển sang CPU thay vì GPU trong trường hợp bộ nhớ GPU khả dụng không đủ để nạp toàn bộ mô hình. Khi suy luận, các thành phần khác nhau sẽ được nạp/gỡ từ/vào GPU theo thời gian thực. Điều này đảm bảo rằng mô hình có thể được nạp trên các máy nhỏ hơn miễn là bộ nhớ CPU là đủ. Tuy nhiên, điều này cũng làm chậm quá trình suy luận do thêm chi phí truyền thông.

Để bật tính năng CPU-offloading, bạn chỉ cần chỉ định device_map thành auto khi tải mô hình:


from transformers import Llama4ForConditionalGeneration


model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

Llama4Config

lớp transformers.Llama4Config

< >

( 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 = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneboi_token_index: int = 200080eoi_token_index: int = 200081image_token_index: int = 200092tie_word_embeddings: bool = False )

Tham số

  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung thị giác.
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung văn bản.
  • boi_token_index (int, tùy chọn, mặc định là 200080) — Chỉ số token bắt đầu hình ảnh để bọc xung quanh prompt hình ảnh.
  • eoi_token_index (int, tùy chọn, mặc định là 200081) — Chỉ số token kết thúc hình ảnh để bao quanh prompt hình ảnh.
  • image_token_index (int, tùy chọn, mặc định là 200092) — Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.
  • tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Llama4ForConditionalGeneration. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Llama4 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

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

>>> from transformers import Llama4Model, Llama4Config

>>> # Initializing a Llama4 7B style configuration
>>> configuration = Llama4Config()

>>> # Initializing a model from the Llama4 7B style configuration
>>> model = Llama4Model(configuration)

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

Llama4TextConfig

lớp transformers.Llama4TextConfig

< >

( 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 = 202048hidden_size: int = 5120intermediate_size: int = 8192intermediate_size_mlp: int = 16384num_hidden_layers: int = 48num_attention_heads: int = 40num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0num_experts_per_tok: int = 1num_local_experts: int = 16moe_layers: list[int] | None = Noneinterleave_moe_layer_step: int = 1use_qk_norm: bool = Trueoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001router_jitter_noise: float = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneno_rope_layers: list[int] | None = Noneno_rope_layer_interval: int = 4attention_chunk_size: int | None = 8192layer_types: list[str] | None = Noneattn_temperature_tuning: bool = Truefloor_scale: int = 8192attn_scale: float = 0.1attention_bias: bool = False )

Tham số

  • vocab_size (int, tuỳ chọn, mặc định là 202048) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
  • hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 5120) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
  • intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 8192) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
  • intermediate_size_mlp (int, tùy chọn, mặc định là 16384) — Kích thước trung gian của các lớp MLP dày đặc. Giá trị lớn hơn làm tăng khả năng xử lý và tính toán của FFN.
  • num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 48) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
  • num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 40) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.
  • num_key_value_heads (int, tùy chọn, mặc định là 8) — Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu num_key_value_heads=num_attention_heads, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu num_key_value_heads=1 mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại sẽ sử dụng GQA. Khi chuyển đổi checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem bài báo này. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là num_attention_heads.
  • head_dim (int, tùy chọn, mặc định là 128) — Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads
  • hidden_act (str, tùy chọn, mặc định là silu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
  • max_position_embeddings (int, tùy chọn, mặc định là 131072) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
  • initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
  • rms_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms.
  • use_cache (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu config.is_decoder=True hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.
  • pad_token_id (int, tùy chọn) — Token id được sử dụng để đệm trong từ vựng.
  • bos_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 1) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 2) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.
  • tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.
  • attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
  • num_experts_per_tok (int, tuỳ chọn, mặc định là 1) — Số lượng chuyên gia để định tuyến mỗi token. Đây là giá trị top-k cho việc định tuyến chọn token.
  • num_local_experts (int, tuỳ chọn, mặc định là 16) — Số lượng chuyên gia cục bộ trên mỗi thiết bị. num_experts phải chia hết cho num_local_experts.
  • moe_layers (list[int], tùy chọn) — Danh sách các chỉ số lớp sử dụng MoE. Ghi đè interleave_moe_layer_step khi được đặt.
  • interleave_moe_layer_step (int, tuỳ chọn, mặc định là 1) — Khoảng cách giữa các lớp MoE khi moe_layers là None. Giá trị lớn hơn nghĩa là có ít lớp MoE hơn.
  • use_qk_norm (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa L2 các truy vấn/chìa khóa trên các lớp RoPE hay không. Có thể ổn định sự chú ý khi được bật.
  • output_router_logits (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Xác định xem có nên trả về router logits từ mô hình hay không. Bật tùy chọn này cũng cho phép mô hình xuất ra tổn thất bổ trợ, bao gồm tổn thất cân bằng tải và router z-loss.
  • router_aux_loss_coef (float, tùy chọn, mặc định là 0.001) — Hệ số của tổn thất cân bằng tải phụ. Được sử dụng để phạt việc định tuyến chuyên gia không đồng đều trong các mô hình MoE.
  • router_jitter_noise (float, tùy chọn, mặc định là 0.0) — Lượng nhiễu cần thêm vào logits của router trong quá trình huấn luyện để cân bằng tải tốt hơn.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho rope_theta và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với max_position_embeddings dài hơn.
  • no_rope_layers (list[int], tùy chọn) — Danh sách có độ dài ít nhất bằng số lượng lớp trong mô hình. Một 1 tại vị trí chỉ số cho biết lớp tương ứng sẽ sử dụng RoPE, còn một 0 cho biết đó là lớp NoPE.
  • no_rope_layer_interval (int, tùy chọn, mặc định là 4) — Nếu no_rope_layers là None, nó sẽ được tạo bằng cách sử dụng một lớp NoPE mỗi no_rope_layer_interval lớp.
  • attention_chunk_size (int, tùy chọn, mặc định là 8192) — Kích thước chunk cho phép tính attention. Giá trị nhỏ hơn sẽ áp đặt attention cục bộ hơn và giảm bộ nhớ.
  • layer_types (list[str], tùy chọn) — Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với kiểu lớp tương ứng. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.
  • attn_temperature_tuning (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Liệu có mở rộng động nhiệt độ chú ý cho từng token truy vấn dựa trên độ dài chuỗi hay không. Được khuyến nghị cho các chuỗi dài (ví dụ: >32k token) để duy trì kết quả đầu ra ổn định.
  • floor_scale (int, tùy chọn, mặc định là 8192) — Thang cơ sở (theo token) để điều chỉnh nhiệt độ chú ý. Giá trị lớn hơn sẽ trì hoãn việc mở rộng sang các vị trí dài hơn.
  • attn_scale (float, tùy chọn, mặc định là 0.1) — Độ mạnh của việc điều chỉnh nhiệt độ chú ý. Giá trị lớn hơn sẽ tăng mức độ mở rộng tại các vị trí dài.
  • attention_bias (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Llama4ForConditionalGeneration. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Llama4 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

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

Ví dụ:

Llama4VisionConfig

lớp transformers.Llama4VisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 768hidden_act: str = 'gelu'num_hidden_layers: int = 34num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3intermediate_size: int = 5632vision_output_dim: int = 7680image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 448patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14norm_eps: float = 1e-05vision_feature_select_strategy: str = 'default'initializer_range: float = 0.02pixel_shuffle_ratio: float = 0.5projector_input_dim: int = 4096projector_output_dim: int = 4096multi_modal_projector_bias: bool = Falseprojector_dropout: float | int = 0.0attention_dropout: float | int = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None )

Tham số

  • hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 768) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
  • hidden_act (str, tùy chọn, mặc định là gelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
  • num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 34) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
  • num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 16) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer.
  • num_channels (int, tùy chọn, mặc định là 3) — Số lượng kênh đầu vào.
  • intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 5632) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
  • vision_output_dim (int, tùy chọn, mặc định là 7680) — Kích thước của đầu ra mô hình thị giác. Bao gồm đầu ra của bộ mã hóa transformer với các lớp trung gian và bộ mã hóa transformer toàn cục.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là 448) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi hình ảnh.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là 14) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch.
  • norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
  • vision_feature_select_strategy (str, tùy chọn, mặc định là default) — Chiến lược chọn đặc trưng được sử dụng để chọn đặc trưng thị giác từ bộ khung thị giác.
  • initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
  • pixel_shuffle_ratio (float, tùy chọn, mặc định là 0.5) — Tỷ lệ pixel-shuffle để giảm mẫu các token patch. Giá trị nhỏ hơn tạo ra ít token hơn (mức giảm mẫu cao hơn).
  • projector_input_dim (int, tùy chọn, mặc định là 4096) — Chiều rộng của MLP bộ thích ứng thị giác trước khi pixel shuffle. Giá trị lớn hơn làm tăng sức chứa và lượng tính toán.
  • projector_output_dim (int, tuỳ chọn, mặc định là 4096) — Chiều rộng đầu ra của bộ thích ứng thị giác. Giá trị lớn hơn sẽ tạo ra các đặc trưng hình ảnh có chiều cao hơn.
  • multi_modal_projector_bias (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng bias trong bộ chiếu đa phương thức hay không.
  • projector_dropout (float, tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout bên trong MLP của bộ thích ứng thị giác. Giá trị cao hơn sẽ thêm nhiều quy tắc hóa hơn.
  • attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho rope_theta và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với max_position_embeddings dài hơn.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Llama4ForConditionalGeneration. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Llama4 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

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

Llama4Processor

lớp transformers.Llama4Processor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonepatch_size: int = 14pixel_shuffle_ratio: float = 0.5fake_image_token = '<|image|>'image_token = '<|image|>'start_of_image_token = '<|image_start|>'end_of_image_token = '<|image_end|>'patch_token = '<|patch|>'tile_x_separator_token = '<|tile_x_separator|>'tile_y_separator_token = '<|tile_y_separator|>'chat_template = '{{- bos_token }}\n{%- if custom_tools is defined %}\n {%- set tools = custom_tools %}\n{%- endif %}\n{%- if not tools_in_user_message is defined %}\n {%- set tools_in_user_message = true %}\n{%- endif %}\n{%- if not date_string is defined %}\n {%- if strftime_now is defined %}\n {%- set date_string = strftime_now("%d %b %Y") %}\n {%- else %}\n {%- set date_string = "26 Jul 2024" %}\n {%- endif %}\n{%- endif %}\n{%- if not tools is defined %}\n {%- set tools = none %}\n{%- endif %}\n\n{#- This block extracts the system message, so we can slot it into the right place. #}\n{%- if messages[0][\'role\'] == \'system\' %} \n {%- if messages[0][\'content\'] is string %}\n {%- set system_message = messages[0][\'content\']|trim %}\n {%- else %}\n {#- FIXME: The processor requires an array, always. #}\n {%- set system_message = messages[0][\'content\'][0][\'text\']|trim %}\n {%- endif %}\n {%- set messages = messages[1:] %}\n {%- set user_supplied_system_message = true %}\n{%- else %}\n {%- set system_message = "" %}\n {%- set user_supplied_system_message = false %}\n{%- endif %}\n\n{#- System message if the user supplied one #}\n{%- if user_supplied_system_message %}\n {{- "<|header_start|>system<|header_end|>\n\n" }}\n {%- if tools is not none %}\n {{- "Environment: ipython\n" }}\n {%- endif %}\n {%- if tools is not none and not tools_in_user_message %}\n {{- "You have access to the following functions. To call a function, please respond with JSON for a function call." }}\n {{- \'Respond in the format {"name": function name, "parameters": dictionary of argument name and its value}.\' }}\n {{- "Do not use variables.\n\n" }}\n {%- for t in tools %}\n {{- t | tojson(indent=4) }}\n {{- "\n\n" }}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- system_message }}\n {{- "<|eot|>" }}\n{%- endif %}\n\n{#- Custom tools are passed in a user message with some extra guidance #}\n{%- if tools_in_user_message and not tools is none %}\n {#- Extract the first user message so we can plug it in here #}\n {%- if messages | length != 0 %}\n {%- set first_user_message = messages[0][\'content\']|trim %}\n {%- set messages = messages[1:] %}\n {%- else %}\n {{- raise_exception("Cannot put tools in the first user message when there\'s no first user message!") }}\n{%- endif %}\n {{- \'<|header_start|>user<|header_end|>\n\n\' -}}\n {{- "Given the following functions, please respond with a JSON for a function call " }}\n {{- "with its proper arguments that best answers the given prompt.\n\n" }}\n {{- \'Respond in the format {"name": function name, "parameters": dictionary of argument name and its value}.\' }}\n {{- "Do not use variables.\n\n" }}\n {%- for t in tools %}\n {{- t | tojson(indent=4) }}\n {{- "\n\n" }}\n {%- endfor %}\n {{- first_user_message + "<|eot|>"}}\n{%- endif %}\n\n{%- for message in messages %}\n {%- if not (message.role == \'ipython\' or message.role == \'tool\' or \'tool_calls\' in message) %}\n {{- \'<|header_start|>\' + message[\'role\'] + \'<|header_end|>\n\n\' }}\n {%- if message[\'content\'] is string %}\n {{- message[\'content\'] }}\n {%- else %}\n {%- for content in message[\'content\'] %}\n {%- if content[\'type\'] == \'image\' %}\n {{- \'<|image|>\' }}\n {%- elif content[\'type\'] == \'text\' %}\n {{- content[\'text\'] }}\n {%- endif %}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- elif \'tool_calls\' in message and message.tool_calls|length > 0 %}\n {{- \'<|header_start|>assistant<|header_end|>\n\n\' -}}\n {{- \'<|python_start|>\' }}\n {%- if message[\'content\'] is string %}\n {{- message[\'content\'] }}\n {%- else %}\n {%- for content in message[\'content\'] %}\n {%- if content[\'type\'] == \'image\' %}\n {{- \'<|image|>\' }}\n {%- elif content[\'type\'] == \'text\' %}\n {{- content[\'text\'] }}\n {%- endif %}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- \'<|python_end|>\' }}\n {%- for tool_call in message.tool_calls %}\n {{- \'{"name": "\' + tool_call.function.name + \'", \' }}\n {{- \'"parameters": \' }}\n {{- tool_call.function.arguments | tojson }}\n {{- "}" }}\n {%- endfor %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- elif message.role == "tool" or message.role == "ipython" %}\n {{- "<|header_start|>ipython<|header_end|>\n\n" }}\n {%- if message.content is mapping or message.content is iterable %}\n {{- message.content | tojson }}\n {%- else %}\n {{- message.content }}\n {%- endif %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- if add_generation_prompt %}\n {{- \'<|header_start|>assistant<|header_end|>\n\n\' }}\n{%- endif %}\n'**kwargs )

Tham số

  • image_processor (Llama4ImageProcessor) — Bộ xử lý ảnh là một đầu vào bắt buộc.
  • tokenizer (tokenizer_class) — Tokenizer là đầu vào bắt buộc.
  • patch_size (int, tùy chọn, mặc định là 28) — Kích thước của các mảnh ảnh (image patches) để token hóa.
  • pixel_shuffle_ratio (float, tùy chọn, mặc định là 0.5) — Tỷ lệ được sử dụng cho pixel shuffling khi xử lý hình ảnh. Tham số này kiểm soát hệ số giảm mẫu được áp dụng cho các mảnh hình ảnh. Tỷ lệ giảm mẫu thực tế được tính bằng 1 / (pixel_shuffle_ratio^2).
  • fake_image_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|image|>") — Token thay thế trong văn bản sẽ được thay thế bằng các token hình ảnh thực tế. Token này đóng vai trò là dấu hiệu cho biết hình ảnh nên được chèn vào đâu trong chuỗi văn bản.
  • image_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|image|>") — Token được sử dụng để biểu diễn một hình ảnh trong văn bản.
  • start_of_image_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|image_start|>") — Token đặc biệt đánh dấu sự bắt đầu của một chuỗi hình ảnh trong văn bản. Token này được thêm vào trước các chuỗi token hình ảnh để phân định ranh giới hình ảnh.
  • end_of_image_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|image_end|>") — Token đặc biệt đánh dấu kết thúc của một chuỗi hình ảnh trong văn bản. Token này được thêm vào các chuỗi token hình ảnh để phân định ranh giới hình ảnh.
  • patch_token (str, tuỳ chọn, mặc định là "<|patch|>") — Token được dùng để đại diện cho các patch ảnh riêng lẻ. Nhiều token patch được dùng để đại diện cho toàn bộ ảnh, với số lượng phụ thuộc vào kích thước ảnh và cấu hình patch.
  • tile_x_separator_token (str, tuỳ chọn, mặc định là "<|tile_x_separator|>") — Token được dùng để phân tách các tile (patch) theo chiều ngang trong một hình ảnh. Token này được chèn giữa các patch cùng hàng khi hình ảnh được chia thành nhiều tile.
  • tile_y_separator_token (str, tuỳ chọn, mặc định là "<|tile_y_separator|>") — Token được dùng để phân tách các tile (patch) theo chiều dọc trong một hình ảnh. Token này được chèn giữa các hàng patch khi hình ảnh được chia thành nhiều tile.
  • chat_template (str, mặc định là `{{- bos_token }‌}
  • {%- if custom_tools is defined %} — {%- set tools = custom_tools %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not tools_in_user_message is defined %} — {%- set tools_in_user_message = true %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not date_string is defined %} — {%- if strftime_now is defined %} {%- set date_string = strftime_now(“%d %b %Y”) %} {%- else %} {%- set date_string = “26 Jul 2024” %} {%- endif %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not tools is defined %} — {%- set tools = none %}
  • {%- endif %} —
  • {#- Khối này trích xuất thông báo hệ thống, để chúng ta có thể đặt nó vào đúng vị trí. #} —
  • {%- if messages[0]['role'] == ‘system’ %} — {%- if messages[0]['content'] is string %} {%- set system_message = messages[0]['content']|trim %} {%- else %} {#- FIXME: The processor requires an array, always. #} {%- set system_message = messages[0]['content'][0]['text']|trim %} {%- endif %} {%- set messages = messages[1:] %} {%- set user_supplied_system_message = true %}
  • {%- else %} — {%- set system_message = "" %} {%- set user_supplied_system_message = false %}
  • {%- endif %} —
  • {#- Tin nhắn hệ thống nếu người dùng đã cung cấp #} —
  • {%- if user_supplied_system_message %} — {{- ”<|header_start|>system<|header_end|>
  • ” }‌} — {%- if tools is not none %} {{- “Môi trường: ipython
  • ” }‌} — {%- endif %} {%- if tools is not none and not tools_in_user_message %} {{- “Bạn có quyền truy cập vào các hàm sau. Để gọi một hàm, vui lòng phản hồi bằng JSON cho một lời gọi hàm.” }‌} {{- ‘Phản hồi theo định dạng {“name”: tên hàm, “parameters”: từ điển của tên đối số và giá trị của nó}.’ }‌} {{- “Không sử dụng biến.
  • ” }‌} — {%- for t in tools %} {{- t | tojson(indent=4) }‌} {{- ”
  • ” }‌} — {%- endfor %} {%- endif %} {{- system_message }‌} {{- ”<|eot|>” }‌}
  • {%- endif %} —
  • {#- Các công cụ tùy chỉnh được truyền trong một thông báo người dùng kèm theo một số hướng dẫn bổ sung #} —
  • {%- if tools_in_user_message and not tools is none %} — {#- Trích xuất tin nhắn người dùng đầu tiên để chèn vào đây #} {%- if messages | length != 0 %} {%- set first_user_message = messages[0]['content']|trim %} {%- set messages = messages[1:] %} {%- else %} {{- raise_exception(“Cannot put tools in the first user message when there’s no first user message!”) }‌}
  • {%- endif %} — {{- ’<|header_start|>user<|header_end|>
  • ’ -}‌} — {{- “Với các hàm sau đây, vui lòng trả lời bằng một JSON cho một cuộc gọi hàm ” }‌} {{- “với các đối số phù hợp nhất để trả lời cho prompt đã cho.
  • ” }‌} — {{- ‘Trả lời theo định dạng {“name”: tên hàm, “parameters”: từ điển của tên đối số và giá trị của nó}.’ }‌} {{- “Không sử dụng biến.
  • ” }‌} — {%- for t in tools %} {{- t | tojson(indent=4) }‌} {{- ”
  • ” }‌} — {%- endfor %} {{- first_user_message + ”<|eot|>“}‌}
  • {%- endif %} —
  • {%- for message in messages %} — {%- if not (message.role == ‘ipython’ or message.role == ‘tool’ or ‘tool_calls’ in message) %} {{- ’<|header_start|>’ + message[‘role’] + ’<|header_end|>
  • ’ }‌} — {%- if message[‘content’] is string %} {{- message[‘content’] }‌} {%- else %} {%- for content in message[‘content’] %} {%- if content[‘type’] == ‘image’ %} {{- ’<|image|>’ }‌} {%- elif content[‘type’] == ‘text’ %} {{- content[‘text’] }‌} {%- endif %} {%- endfor %} {%- endif %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- elif ‘tool_calls’ in message and message.tool_calls|length > 0 %} {{- ’<|header_start|>assistant<|header_end|>
  • ’ -}‌} — {{- ’<|python_start|>’ }‌} {%- if message[‘content’] is string %} {{- message[‘content’] }‌} {%- else %} {%- for content in message[‘content’] %} {%- if content[‘type’] == ‘image’ %} {{- ’<|image|>’ }‌} {%- elif content[‘type’] == ‘text’ %} {{- content[‘text’] }‌} {%- endif %} {%- endfor %} {%- endif %} {{- ’<|python_end|>’ }‌} {%- for tool_call in message.tool_calls %} {{- ’{“name”: ”’ + tool_call.function.name + ’”, ’ }‌} {{- ‘“parameters”: ’ }‌} {{- tool_call.function.arguments | tojson }‌} {{- ”}” }‌} {%- endfor %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- elif message.role == “tool” or message.role == “ipython” %} {{- ”<|header_start|>ipython<|header_end|>
  • ” }‌} — {%- if message.content is mapping or message.content is iterable %} {{- message.content | tojson }‌} {%- else %} {{- message.content }‌} {%- endif %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- endif %}
  • {%- endfor %} —
  • {%- if add_generation_prompt %} — {{- ’<|header_start|>assistant<|header_end|>
  • ’ }‌} —
  • {%- endif %} —
  • `) — Một mẫu Jinja để chuyển đổi các danh sách tin nhắn trong một cuộc trò chuyện thành chuỗi có thể token hóa.

Tạo một Llama4Processor đóng gói một bộ xử lý ảnh và một bộ phân từ thành một bộ xử lý duy nhất.

Llama4Processor cung cấp đầy đủ các chức năng của Llama4ImageProcessor và tokenizer_class. Xem ~Llama4ImageProcessor và ~tokenizer_class để biết thêm thông tin.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

Tham số

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

Llama4ImageProcessor

lớp transformers.Llama4ImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.llama4.image_processing_llama4.Llama4ImageProcessorKwargs'> )

Tham số

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'height' -- 336, 'width': 336}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 2) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.5, 0.5, 0.5]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, tuỳ chọn, mặc định là [0.5, 0.5, 0.5]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • max_patches (int, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 16) — Số lượng tối đa các patch được trích xuất từ ảnh. Có thể bị ghi đè bởi tham số max_patches trong phương thức preprocess.
  • resize_to_max_canvas (bool, kwargs, optional, mặc định là False) — Có nên resize ảnh sang kích thước canvas tối đa hay không. Nếu True, sẽ chọn canvas cho phép resize lớn nhất mà không bị biến dạng. Nếu False, sẽ downsample ít nhất có thể, bao gồm cả việc không resize, nhưng không bao giờ upsample, trừ khi ảnh nhỏ hơn kích thước patch.

Tạo một bộ xử lý ảnh Llama4ImageProcessor.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.llama4.image_processing_llama4.Llama4ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Tham số

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

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

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

Llama4ForConditionalGeneration

lớp transformers.Llama4ForConditionalGeneration

< >

( config: Llama4Config )

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = 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] = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = 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'> ) → Llama4CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng Llama4ImageProcessor. Xem Llama4ImageProcessor.call() để biết chi tiết (Llama4Processor sử dụng Llama4ImageProcessor để xử lý hình ảnh).
  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • vision_feature_select_strategy (str, tùy chọn) — Chiến lược chọn đặc trưng được sử dụng để chọn đặc trưng thị giác từ bộ khung thị giác. Có thể là "default" hoặc "full".
  • labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.vocab_size] hoặc -100 (xem docstring của input_ids). Các token có chỉ số được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
  • output_attentions (bool, tùy chọn) — Có trả về các tensor attentions của tất cả các lớp attention hay không. Xem attentions trong phần tensor được trả về để biết thêm chi tiết.
  • output_hidden_states (bool, tùy chọn) — Có trả về trạng thái ẩn (hidden states) của tất cả các lớp hay không. Xem hidden_states trong phần tensor trả về để biết thêm chi tiết.
  • return_dict (bool, tùy chọn) — Có nên trả về một ModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], tùy chọn) — Dict trong đó các khóa là các chế độ (modality) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple gồm (pooler_output, tùy chọn: last_hidden_states, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) pooler_output có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các đặc trưng đa phương tiện của bộ mã hóa đã được hợp nhất vào các nhúng văn bản.

Trả về

Llama4CausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một Llama4CausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (Llama4Config) và đầu vào.

Phương thức forward của Llama4ForConditionalGeneration ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

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

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).

  • logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

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

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

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

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

  • image_hidden_states (torch.Tensor, tuỳ chọn) — Một torch.Tensor có kích thước (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra và sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi truyền output_router_logits=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp MoE) có hình dạng (batch_size * sequence_length, num_experts).

Ví dụ:

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

>>> model = LlavaForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-1.5-7b-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-1.5-7b-hf")

>>> prompt = "USER: <image>\nWhat's the content of the image? ASSISTANT:"
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

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

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=15)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"USER:  \nWhat's the content of the image? ASSISTANT: The image features a busy city street with a stop sign prominently displayed"

get_image_features

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Tham số

Trả về

BaseModelOutputWithPooling hoặc tuple(torch.Tensor)

Một BaseModelOutputWithPooling hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (Llama4Config) và đầu vào.

Lấy trạng thái ẩn cuối cùng của hình ảnh từ tháp thị giác và áp dụng phép chiếu.

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

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

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

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

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

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

Ví dụ:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Llama4ForConditionalGeneration

>>> model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained("meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E")

>>> 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]

Llama4ForCausalLM

lớp transformers.Llama4ForCausalLM

< >

( config: Llama4TextConfig )

forward

< >

( 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 = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.vocab_size] hoặc -100 (xem docstring của input_ids). Các token có chỉ số được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

Trả về

MoeCausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một MoeCausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (Llama4Config) và đầu vào.

Phương thức forward của Llama4ForCausalLM ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

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

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).

  • logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, tuỳ chọn, được trả về khi output_router_logits=True được truyền vào hoặc khi config.output_router_logits=True, và mô hình huấn luyện router của nó với tổn thất cân bằng tải) — Tổn thất phụ cân bằng tải cho các module thưa. Các mô hình cân bằng chuyên gia của chúng bằng router bias thay thế (DeepSeek-V3 và các kiến trúc phái sinh từ nó) sẽ trả về None tại đây trong khi vẫn trả về router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi truyền output_router_logits=True hoặc khi config.output_router_logits=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp thưa) có hình dạng (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits thô của router được tính toán bởi các router MoE. Chúng có thể được sử dụng để tính toán tổn thất cân bằng tải hoặc để kiểm tra cách các token được phân phối đến các chuyên gia.

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

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

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

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

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

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoTokenizer, Llama4ForCausalLM

>>> model = Llama4ForCausalLM.from_pretrained("meta-llama4/Llama4-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama4/Llama4-2-7b-hf")

>>> 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."

Llama4TextModel

lớp transformers.Llama4TextModel

< >

( config: Llama4TextConfig )

Tham số

  • config (Llama4TextConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Llama4 Text thuần túy, tạo ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

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

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

forward

< >

( 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)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

MoeModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một MoeModelOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (Llama4Config) và đầu vào.

Phương thức forward của Llama4TextModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

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

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

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu config.is_encoder_decoder=True trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

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

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

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

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

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_router_probs=True và config.add_router_probs=True được truyền vào hoặc khi config.output_router_probs=True) — Bộ ba torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits thô (sau softmax) được tính bởi các router MoE, các thuật ngữ này được sử dụng để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts.

Llama4VisionModel

lớp transformers.Llama4VisionModel

< >

( config: Llama4VisionConfig )

forward

< >

( pixel_values: Tensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs )

Ví dụ:

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

>>> checkpoint = "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision"
>>> model = MllamaVisionModel.from_pretrained(checkpoint)
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint)

>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> output = model(**inputs)

>>> print(output.last_hidden_state.shape)
torch.Size([1, 1, 4, 1025, 7680])
Update on GitHub

←LiLT LLaVA→