Transformers documentation
Qwen3-VL-Moe
Mô hình này được công bố trên HF papers vào ngày 19-02-2025 và được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 15-09-2025.
Qwen3-VL-Moe
Qwen3-VL là một dòng mô hình ngôn ngữ thị giác đa phương thức, bao gồm cả các biến thể dense và MoE, cũng như các phiên bản Instruct và Thinking. Nền tảng từ các phiên bản tiền nhiệm, Qwen3-VL mang lại những cải thiện đáng kể trong khả năng hiểu thị giác, đồng thời duy trì các khả năng văn bản thuần túy mạnh mẽ. Các bước tiến chính về kiến trúc bao gồm: MRope được tăng cường với bố cục xen kẽ để mô hình hóa không gian-thời gian tốt hơn, tích hợp DeepStack để khai thác hiệu quả các đặc trưng đa cấp từ Vision Transformer (ViT), và cải thiện khả năng hiểu video thông qua căn chỉnh thời gian dựa trên văn bản—tiến hóa từ T-RoPE sang căn chỉnh mốc thời gian văn bản để định vị thời gian chính xác hơn. Những đổi mới này cùng nhau giúp Qwen3-VL đạt được hiệu suất vượt trội trong các tác vụ đa phương thức phức tạp.
Cách sử dụng mô hình
from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration
model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained(
"Qwen/Qwen3-VL-Moe",
device_map="auto",
attn_implementation="sdpa"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-Moe")
messages = [
{
"role":"user",
"content":[
{
"type":"image",
"url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
},
{
"type":"text",
"text":"Describe this image."
}
]
}
]
inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
)
inputs.pop("token_type_ids", None)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)Qwen3VLMoeConfig
lớp transformers.Qwen3VLMoeConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 151655video_token_id: int = 151656vision_start_token_id: int = 151652vision_end_token_id: int = 151653tie_word_embeddings: bool = False )
Tham số
- text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung văn bản. - vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung thị giác. - image_token_id (
int, tùy chọn, mặc định là151655) — Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào. - video_token_id (
int, tùy chọn, mặc định là151656) — Chỉ số token video được dùng làm ký tự thay thế cho các video đầu vào. - vision_start_token_id (
int, tùy chọn, mặc định là151652) — ID của token đánh dấu điểm bắt đầu của một đoạn thị giác trong chuỗi đầu vào đa phương tiện. - vision_end_token_id (
int, tùy chọn, mặc định là151653) — ID của token đánh dấu kết thúc một đoạn thị giác trong chuỗi đầu vào đa phương thức. - tie_word_embeddings (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạtied_weights_keyscủa mô hình hay không.
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Qwen3VLMoeModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Qwen3 Vl Moe 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 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.
Ví dụ:
>>> from transformers import Qwen3VLMoeForConditionalGeneration, Qwen3VLMoeConfig
>>> # Initializing a Qwen3-VL-MOE style configuration
>>> configuration = Qwen3VLMoeConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen3-VL-30B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen3VLMoeVisionConfig
lớp transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig
< 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 = Nonedepth: int = 27hidden_size: int = 1152hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh'intermediate_size: int = 4304num_heads: int = 16in_channels: int = 3patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16spatial_merge_size: int = 2temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2out_hidden_size: int = 3584num_position_embeddings: int = 2304deepstack_visual_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 16, 24)initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = None )
Tham số
- depth (
int, tùy chọn, mặc định là27) — Số lượng lớp Transformer trong bộ mã hóa thị giác. - hidden_size (
int, tùy chọn, mặc định là1152) — Kích thước của các biểu diễn ẩn. - hidden_act (
str, tùy chọn, mặc định làgelu_pytorch_tanh) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ,"gelu","relu","silu", v.v. - intermediate_size (
int, tùy chọn, mặc định là4304) — Kích thước của các biểu diễn MLP. - num_heads (
int, tùy chọn, mặc định là16) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer. - in_channels (
int, tùy chọn, mặc định là3) — Số lượng kênh đầu vào. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là16) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch. - spatial_merge_size (
int, tuỳ chọn, mặc định là2) — Kích thước của cửa sổ hợp nhất không gian được sử dụng để giảm số lượng token thị giác bằng cách hợp nhất các patch lân cận. - temporal_patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], tuỳ chọn, mặc định là2) — Kích thước patch theo thời gian được sử dụng trong nhúng patch 3D cho đầu vào video. - out_hidden_size (
int, tuỳ chọn, mặc định là 3584) — Kích thước ẩn đầu ra của mô hình thị giác. - num_position_embeddings (
int, tùy chọn, mặc định là 2304) — Chiều dài tối đa của chuỗi mà mô hình này có thể được sử dụng - deepstack_visual_indexes (
list[int], tùy chọn, mặc định là[8, 16, 24]) — Chỉ số của các lớp cho các embedding deepstack. - initializer_range (
float, tùy chọn, mặc định là0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số. - rope_parameters (
dict, tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị chorope_thetavà tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE vớimax_position_embeddingsdài hơn.
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Qwen3VLMoeModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Qwen3 Vl Moe 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 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
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.
Qwen3VLMoeTextConfig
lớp transformers.Qwen3VLMoeTextConfig
< 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 = 16hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 128000initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0decoder_sparse_step: int = 1moe_intermediate_size: int = 1408num_experts_per_tok: int = 4num_experts: int = 60output_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001mlp_only_layers: list[int] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonehead_dim: int | None = None )
Tham số
- vocab_size (
int, tuỳ chọn, mặc định là151936) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởiinput_ids. - hidden_size (
int, tùy chọn, mặc định là2048) — Kích thước của các biểu diễn ẩn. - intermediate_size (
int, tùy chọn, mặc định là5632) — Kích thước của các biểu diễn MLP. - num_hidden_layers (
int, tùy chọn, mặc định là24) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. - num_attention_heads (
int, tùy chọn, mặc định là16) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer. - num_key_value_heads (
int, tùy chọn, mặc định là16) — Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếunum_key_value_heads=num_attention_heads, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếunum_key_value_heads=1mô 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 lànum_attention_heads. - hidden_act (
str, tùy chọn, mặc định làsilu) — 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 là128000) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng. - initializer_range (
float, tùy chọn, mặc định là0.02) — 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 là1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms. - use_cache (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — 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 nếuconfig.is_decoder=Truehoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder. - tie_word_embeddings (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạtied_weights_keyscủa mô hình hay không. - 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 chorope_thetavà tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE vớimax_position_embeddingsdài hơn. - attention_bias (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không. - attention_dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý. - decoder_sparse_step (
int, tùy chọn, mặc định là 1) — Tần suất của lớp MoE. - moe_intermediate_size (
int, tùy chọn, mặc định là1408) — Kích thước trung gian của các MLP chuyên gia được định tuyến. - num_experts_per_tok (
int, tùy chọn, mặc định là4) — Số lượng chuyên gia để định tuyến mỗi token. Đây là giá trị top-k cho việc định tuyến chọn token. - num_experts (
int, tùy chọn, mặc định là60) — Số lượng chuyên gia được định tuyến trong các lớp MoE. - output_router_logits (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — 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 là0.001) — 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. - mlp_only_layers (
List[int], tùy chọn, mặc định là[]) — Chỉ định các lớp sử dụng Qwen3VLMoeMLP thay vì Qwen3VLMoeSparseMoeBlock Danh sách chứa chỉ số lớp, từ 0 đến num_layers-1 nếu có num_layers lớp Nếumlp_only_layersrỗng,decoder_sparse_stepsẽ được sử dụng để xác định độ thưa. - pad_token_id (
int, tùy chọn) — Token id được sử dụng để đệm trong từ vựng. - bos_token_id (
int, tùy chọn) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], tùy chọn) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng. - head_dim (
int, tùy chọn) — Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Qwen3VLMoeModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Qwen3 Vl Moe 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 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
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 Qwen3VLMoeForConditionalGeneration, Qwen3VLMoeConfig
>>> # Initializing a Qwen3VLMoe style configuration
>>> configuration = Qwen3VLMoeConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen3-VL-30B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen3VLMoeVisionModel
forward
< source >( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → torch.Tensor
Tham số
- hidden_states (
torch.Tensorcó hình dạng(seq_len, hidden_size)) — Trạng thái ẩn cuối cùng của mô hình. - grid_thw (
torch.Tensorcó hình dạng(num_images_or_videos, 3)) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của mỗi hình ảnh trong LLM.
Trả về
torch.Tensor
hidden_states.
Qwen3VLMoeTextModel
lớp transformers.Qwen3VLMoeTextModel
< source >( config: Qwen3VLMoeTextConfig )
Tham số
- config (Qwen3VLMoeTextConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.
Phần văn bản của Qwen3VLMoe, không phải là mô hình chỉ thuần văn bản, vì DeepStack tích hợp các đặc trưng thị giác vào các trạng thái ẩn ban đầu.
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
< 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 = Nonevisual_pos_masks: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedeepstack_visual_embeds: list[torch.Tensor] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- input_ids (
torch.LongTensorcó 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.
- attention_mask (
torch.Tensorcó 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.
- position_ids (
torch.LongTensorcó 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]. - 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 gồmpast_key_valuesđược trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khiuse_cache=Truehoặcconfig.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_valuesđược sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhậpinput_idschưa 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 bộinput_idscó hình dạng(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyềninput_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 sốinput_idsthành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. - use_cache (
bool, tùy chọn) — Nếu đặt thànhTrue, các trạng thái key value củapast_key_valuessẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xempast_key_values). - visual_pos_masks (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, seqlen), tùy chọn) — Mặt nạ của các vị trí thị giác. - deepstack_visual_embeds (
list[torch.Tensor], tùy chọn) — Các embedding thị giác deepstack. Hình dạng là (num_layers, visual_seqlen, embed_dim). Đặc trưng được trích xuất từ các lớp encoder thị giác khác nhau và được đưa vào các trạng thái ẩn của decoder. Nó đến từ bài báo DeepStack(https://arxiv.org/abs/2406.04334).
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 (Qwen3VLMoeConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của Qwen3VLMoeTextModel 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
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ 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.Tensorcó 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 khiuse_cache=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.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=Truetrong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vàopast_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.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 khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.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 khioutput_router_probs=Truevàconfig.add_router_probs=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_router_probs=True) — Bộ batorch.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.
Qwen3VLMoeModel
lớp transformers.Qwen3VLMoeModel
< source >( config: Qwen3VLMoeConfig )
Tham số
- config (Qwen3VLMoeConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ 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 Qwen3 Vl Moe thuần túy, xuất 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
< source >( input_ids: LongTensor = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- input_ids (
torch.LongTensorcó 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.
- attention_mask (
torch.Tensorcó 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.
- position_ids (
torch.LongTensorcó 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]. - 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 gồmpast_key_valuesđược trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khiuse_cache=Truehoặcconfig.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_valuesđược sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhậpinput_idschưa 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 bộinput_idscó hình dạng(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyềninput_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 sốinput_idsthành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. - pixel_values (
torch.Tensorcó 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 dụngimage_processor_class. Xemimage_processor_class.__call__để biết chi tiết (Qwen3VLProcessor sử dụngimage_processor_classđể xử lý hình ảnh). - pixel_values_videos (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với video đầu vào. Giá trị pixel cho video có thể được lấy bằng cách sử dụng Qwen3VLVideoProcessor. Xem Qwen3VLVideoProcessor.call() để biết chi tiết (Qwen3VLProcessor sử dụng Qwen3VLVideoProcessor để xử lý video). - image_grid_thw (
torch.LongTensorcó hình dạng(num_images, 3), tùy chọn) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của từng hình ảnh trong LLM. - video_grid_thw (
torch.LongTensorcó hình dạng(num_videos, 3), tùy chọn) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của từng video trong LLM. - mm_token_type_ids (
torch.IntTensorcó shape(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào khớp với từng phương thức (modality). Ví dụ: văn bản (0), hình ảnh (1), video (2). Các id loại token đa phương thức có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoProcessor. Xem ProcessorMixin.call() để biết chi tiết. - 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_outputcó 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
BaseModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithPast 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 (Qwen3VLMoeConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của Qwen3VLMoeModel 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
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ 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.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.Nếu
past_key_valuesđược sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape(batch_size, 1, hidden_size)được xuất ra.past_key_values (
Cache, tùy chọn, được trả về khiuse_cache=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.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=Truetrong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vàopast_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.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 khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.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.
get_video_features
< source >( pixel_values_videos: Tensorvideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithDeepstackFeatures or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values_videos (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)) — Các tensor tương ứng với video đầu vào. Giá trị pixel cho video có thể được lấy bằng cách sử dụng Qwen3VLVideoProcessor. Xem Qwen3VLVideoProcessor.call() để biết chi tiết (Qwen3VLProcessor sử dụng Qwen3VLVideoProcessor để xử lý video). - video_grid_thw (
torch.LongTensorcó hình dạng(num_videos, 3), tùy chọn) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của từng video trong LLM.
Trả về
BaseModelOutputWithDeepstackFeatures hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithDeepstackFeatures 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 (Qwen3VLMoeConfig) và đầu vào.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó 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.Tensorcó 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 khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.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 khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.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.
deepstack_features (
List[torch.Tensor], tùy chọn) — Danh sách các hidden-states (feature maps) từ các lớp deepstack.
get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithDeepstackFeatures or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụngimage_processor_class. Xemimage_processor_class.__call__để biết chi tiết (Qwen3VLProcessor sử dụngimage_processor_classđể xử lý hình ảnh). - image_grid_thw (
torch.LongTensorcó hình dạng(num_images, 3), tùy chọn) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của từng hình ảnh trong LLM.
Trả về
BaseModelOutputWithDeepstackFeatures hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithDeepstackFeatures 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 (Qwen3VLMoeConfig) và đầu vào.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó 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.Tensorcó 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 khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.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 khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.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.
deepstack_features (
List[torch.Tensor], tùy chọn) — Danh sách các hidden-states (feature maps) từ các lớp deepstack.
Qwen3VLMoeForConditionalGeneration
forward
< source >( input_ids: LongTensor = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Noneoutput_router_logits: 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'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- input_ids (
torch.LongTensorcó 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.
- attention_mask (
torch.Tensorcó 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.
- position_ids (
torch.LongTensorcó 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]. - 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 gồmpast_key_valuesđược trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khiuse_cache=Truehoặcconfig.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_valuesđược sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhậpinput_idschưa 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 bộinput_idscó hình dạng(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyềninput_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 sốinput_idsthành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. - labels (
torch.LongTensorcó 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 củainput_ids). Các token có chỉ số được đặt thành-100sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong[0, ..., config.vocab_size]. - pixel_values (
torch.Tensorcó 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 dụngimage_processor_class. Xemimage_processor_class.__call__để biết chi tiết (Qwen3VLProcessor sử dụngimage_processor_classđể xử lý hình ảnh). - pixel_values_videos (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với video đầu vào. Giá trị pixel cho video có thể được lấy bằng cách sử dụng Qwen3VLVideoProcessor. Xem Qwen3VLVideoProcessor.call() để biết chi tiết (Qwen3VLProcessor sử dụng Qwen3VLVideoProcessor để xử lý video). - image_grid_thw (
torch.LongTensorcó hình dạng(num_images, 3), tùy chọn) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của từng hình ảnh trong LLM. - video_grid_thw (
torch.LongTensorcó hình dạng(num_videos, 3), tùy chọn) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của từng video trong LLM. - mm_token_type_ids (
torch.IntTensorcó shape(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào khớp với từng phương thức (modality). Ví dụ: văn bản (0), hình ảnh (1), video (2). Các id loại token đa phương thức có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoProcessor. Xem ProcessorMixin.call() để biết chi tiết. - output_router_logits (
bool, tùy chọn) — Có trả về logits của tất cả các router hay không. Chúng hữu ích để tính toán router loss và không nên được trả về trong quá trình suy luận. - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là0) — Nếu làint, tính logits chologits_to_keeptoken cuối. Nếu là0, tính logits cho tất cảinput_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 làtorch.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_outputcó 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
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 (Qwen3VLMoeConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của Qwen3VLMoeForConditionalGeneration 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
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ 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.Tensorcó shape(1,), tùy chọn, được trả về khilabelsđược cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).logits (
torch.Tensorcó 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 khioutput_router_logits=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.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 vềNonetại đây trong khi vẫn trả vềrouter_logits.router_logits (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi truyềnoutput_router_logits=Truehoặc khiconfig.output_router_logits=True) — Bộ tuple củatorch.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 khiuse_cache=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.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 khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.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 khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.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 huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct", dtype="auto", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/qwen_vl_demo.jpeg",
},
{"type": "text", "text": "Describe this image in short."},
],
}
]
>>> # Preparation for inference
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt"
)
>>> inputs = inputs.to(model.device)
>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
>>> generated_ids_trimmed = [
out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
>>> processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"A woman in a plaid shirt sits on a sandy beach at sunset, smiling as she gives a high-five to a yellow Labrador Retriever wearing a harness. The ocean waves roll in the background."get_video_features
< source >( pixel_values_videos: Tensorvideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithDeepstackFeatures or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values_videos (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các video đầu vào. - video_grid_thw (
torch.LongTensorcó hình dạng(num_videos, 3), tùy chọn) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của từng video trong LLM.
Trả về
BaseModelOutputWithDeepstackFeatures hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithDeepstackFeatures 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 (Qwen3VLMoeConfig) và đầu vào.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó 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.Tensorcó 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 khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.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 khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.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.
deepstack_features (
List[torch.Tensor], tùy chọn) — Danh sách các hidden-states (feature maps) từ các lớp deepstack.
Ví dụ:
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> messages = [
... {
... "role": "user", "content": [
... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
... ]
... },
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
... messages,
... tokenize=True,
... return_dict=True,
... return_tensors="pt",
... add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithDeepstackFeatures or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. - image_grid_thw (
torch.LongTensorcó hình dạng(num_images, 3), tùy chọn) — Trục thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của từng hình ảnh trong LLM.
Trả về
BaseModelOutputWithDeepstackFeatures hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithDeepstackFeatures 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 (Qwen3VLMoeConfig) và đầu vào.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó 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.Tensorcó 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 khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple củatorch.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 khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.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.
deepstack_features (
List[torch.Tensor], tùy chọn) — Danh sách các hidden-states (feature maps) từ các lớp deepstack.
Ví dụ:
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> 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]