Hugging Face's logo

Transformers documentation

Inkling 2 Small

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Эта модель была добавлена в Hugging Face Transformers 11.11.2026.

Inkling 2 Small

Inkling 2 Small — это мультимодальная модель от Thinking Machines Lab, которая принимает на вход текст и изображения и генерирует текстовый вывод. Модель предназначена для работы с английским и другими языками, а также с кодом на множестве языков программирования. Она сохраняет декодер Inkling с обученным относительным вниманием, короткими каузальными свёртками и слоями mixture-of-experts, а также добавляет блок-внимательные остаточные связи, гейтованное внимание с обученным sink и динамические свёртки ключей/значений. Языковой каркас состоит из 48 декодерных слоёв mixture-of-experts, каждый из которых маршрутизирует токены к 8 из 384 экспертов. Общее количество параметров модели составляет 594 млрд, из которых активно используются 17 млрд. Изображения кодируются визуальным трансформером на основе Perception Encoder и проецируются в эмбеддинги языковой модели, причём на каждый патч размером 40x40 пикселей приходится один эмбеддинг.

Модель выпущена с двумя контрольными точками:

Оба контрольных пункта содержат квантованные слои. Inkling-2-Small имеет квантованные слои декодера в форматах NVFP4 и MXFP8. Inkling-2-Small-MXFP8 содержит только квантованные слои в формате MXFP8. В настоящее время поддерживается только контрольный пункт Inkling-2-Small-MXFP8.

Ресурсы

Пайплайн
AutoModel
import torch

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "image-text-to-text", model="thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "What animal is in this image, and where is it?"},
        ],
    },
]

output = pipe(messages, max_new_tokens=1024, return_full_text=False, skip_special_tokens=False)
print(output[0]["generated_text"])
# <|message_model|><|content_thinking|>The user is asking to identify the animal and location in the image. Need answer based on visible content. The animal looks like a Pallas's cat (Otocolobus manul), also called manul:
# ...
# <|end_message|><|message_model|><|content_text|>The animal is a **Pallas’s cat** (also called a **manul**). It’s walking through **snow** in front of birch logs, likely in a **zoo or enclosed habitat**. The exact geographic location can’t be determined from the image alone; in the wild they’re native to parts of **Central Asia**.<|end_message|><|content_model_end_sampling|>

Примечания

  • Attention выполняется только в режиме eager, поскольку каждый слой добавляет относительное смещение позиции и sink.

Inkling2Config

класс transformers.Inkling2Config

< >

( 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: transformers.models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2TextConfig | dict | None = Nonevision_config: transformers.models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2VisionConfig | dict | None = Noneimage_token_id: int = 200054 )

Параметры

  • text_config (Union[~models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2TextConfig, dict], необязательный) — Объект конфигурации или словарь текстового бэкбона.
  • vision_config (Union[~models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2VisionConfig, dict], необязательный) — Объект конфигурации или словарь для визуального бэкбона.
  • image_token_id (int, необязательный, по умолчанию 200054) — Индекс токена для плейсхолдеров изображений, каждый из которых заменяется одной особенностью изображения.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Inkling2Model. Он используется для создания модели Inkling2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации модели thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Inkling2TextConfig

класс transformers.Inkling2TextConfig

< >

( 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 = 201024unpadded_vocab_size: int = 200058hidden_size: int = 4608num_hidden_layers: int = 48num_attention_heads: int = 48num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128swa_num_attention_heads: int = 48swa_num_key_value_heads: int = 8swa_head_dim: int = 128sliding_window_size: int = 1024d_rel: int = 16rel_extent: int = 1024log_scaling_n_floor: int = 128000log_scaling_alpha: float = 0.1layer_types: list[str] | None = Nonemax_position_embeddings: int = 1048576rms_norm_eps: float = 1e-06conv_kernel_size: int = 4hidden_act: str = 'silu'moe_intermediate_size: int = 2304n_routed_experts: int = 384num_experts_per_tok: int = 8route_scale: float = 8.0attention_dropout: float = 0.0initializer_range: float = 0.02pad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | None = 200006qk_l2_clip_threshold: float = 22.627416997969522rel_l2_clip_threshold: float = 8.0n_layers_per_attn_res_block: int = 6mlp_gate_softcap: float = 4.0mlp_up_softcap: float = 25.0final_logit_softcapping: float = 30.0scoring_func: str = 'sigmoid'use_cache: bool = True )

Параметры

  • vocab_size (int, необязательный, по умолчанию 201024) — Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в input_ids.
  • unpadded_vocab_size (int, необязательный, по умолчанию 200058) — Количество строк матрицы разэмбеддинга, содержащих реальные токены. Логиты за её пределами отбрасываются.
  • hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 4608) — Размерность скрытых представлений.
  • num_hidden_layers (int, необязательный, по умолчанию 48) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer.
  • num_attention_heads (int, необязательный, по умолчанию 48) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer.
  • num_key_value_heads (int, необязательный, по умолчанию 8) — Это количество ключевых и value-голов, используемых для реализации Grouped Query Attention. Если num_key_value_heads=num_attention_heads, модель использует Multi Head Attention (MHA); если num_key_value_heads=1 — Multi Query Attention (MQA); в остальных случаях применяется GQA. При конвертации мультиголовного чекпоинта в GQA-чекпоинт каждая групповая ключевая и value-голова должна конструироваться путем усреднения (meanpooling) всех исходных голов в этой группе. Дополнительные подробности — в этой статье. Если значение не указано, по умолчанию используется num_attention_heads.
  • head_dim (int, необязательный, по умолчанию 128) — Размерность головы внимания. Если значение равно None, по умолчанию используется hidden_size // num_attention_heads
  • swa_num_attention_heads (int, необязательный, по умолчанию 48) — Количество головок внимания в слоях со скользящим окном.
  • swa_num_key_value_heads (int, необязательный, по умолчанию 8) — Количество ключевых/значимых головок в слоях со скользящим окном.
  • swa_head_dim (int, необязательный, по умолчанию 128) — Размерность заголовков запросов и ключей в слоях со скользящим окном.
  • sliding_window_size (int, необязательный, по умолчанию 1024) — Размер скользящего окна внимания, используемого слоями, для которых запись в layer_types равна "hybrid_sliding".
  • d_rel (int, необязательный, по умолчанию 16) — Размерность на каждую голову для относительных состояний, которые смешиваются в смещение относительного позиционного кодирования.
  • rel_extent (int, необязательный, по умолчанию 1024) — Расстояние назад, в токенах, на которое распространяется смещение относительного положения в слоях полного внимания.
  • log_scaling_n_floor (int, необязательный, по умолчанию 128000) — Позиция, начиная с которой запросы и относительные состояния масштабируются логарифмически в слоях полного внимания.
  • log_scaling_alpha (float, необязательный, по умолчанию 0.1) — Сила логарифмического масштабирования, управляемого параметром log_scaling_n_floor.
  • layer_types (list[str], необязательный) — Список, в котором явно указывается тип слоя для каждого индекса слоя. Если не задан, будет автоматически сгенерирован на основе значений конфигурации.
  • max_position_embeddings (int, необязательный, по умолчанию 1048576) — Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта модель.
  • rms_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-06) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации rms.
  • conv_kernel_size (int, необязательный, по умолчанию 4) — Размер свёрточного ядра.
  • hidden_act (str, необязательный, по умолчанию silu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, "gelu", "relu", "silu" и т. д.
  • moe_intermediate_size (int, необязательный, по умолчанию 2304) — Промежуточный размер MLP маршрутизированных экспертов.
  • n_routed_experts (int, необязательный, по умолчанию 384) — Количество маршрутизируемых экспертов.
  • num_experts_per_tok (int, необязательный, по умолчанию 8) — Количество экспертов, к которым маршрутизируется каждый токен. Это значение top-k для маршрутизации по выбору токена.
  • route_scale (float, необязательный, по умолчанию 8.0) — Коэффициент масштабирования для маршрутизированных экспертов.
  • attention_dropout (float, необязательный, по умолчанию 0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания.
  • initializer_range (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов.
  • pad_token_id (int, необязательный) — Идентификатор токена, используемого для выравнивания в словаре.
  • bos_token_id (int, необязательный) — Идентификатор токена, используемого для обозначения начала потока в словаре.
  • eos_token_id (int, необязательный, по умолчанию 200006) — Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.
  • qk_l2_clip_threshold (float, необязательный, по умолчанию 22.627416997969522) — Максимальная L2-норма каждого вектора заголовка запроса и ключа. Более длинные векторы масштабируются до этой нормы.
  • rel_l2_clip_threshold (float, необязательный, по умолчанию 8.0) — Максимальная L2-норма каждого вектора относительного состояния.
  • n_layers_per_attn_res_block (int, необязательный, по умолчанию 6) — Количество декодерных слоев, суммируемых в один блок, прежде чем этот блок станет источником остатков внимания.
  • mlp_gate_softcap (float, необязательный, по умолчанию 4.0) — Softcap, применяемый к линейной части проекции gate экспертов.
  • mlp_up_softcap (float, необязательный, по умолчанию 25.0) — Softcap, применяемый к проекции up экспертов.
  • final_logit_softcapping (float, необязательный, по умолчанию 30.0) — Softcap, применяемый к выходным логитам.
  • scoring_func (str, необязательный, по умолчанию "sigmoid") — Функция активации, преобразующая логиты роутера в оценки экспертов.
  • use_cache (bool, необязательный, по умолчанию True) — Указывает, должен ли модель возвращать последние ключи/значения внимания (не используется во всех моделях). Актуально только если config.is_decoder=True или если модель является генеративной моделью только с декодером.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Inkling2Model. Он используется для создания модели Inkling2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации модели thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Inkling2VisionConfig

класс transformers.Inkling2VisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1024intermediate_size: int | None = Nonenum_hidden_layers: int = 23num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3patch_size: int = 20hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-05attention_dropout: float | int = 0.0mlp_ratio: float = 4.0layer_scale_init_value: float = 0.1rope_parameters: dict | None = Nonespatial_merge_size: int = 2posemb_grid_size: int = 32projection_hidden_dim: int = 4096projector_bias: bool = Falsetext_hidden_size: int = 4608initializer_range: float = 0.02 )

Параметры

  • hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 1024) — Размерность скрытых представлений.
  • intermediate_size (int, необязательный) — Размерность представлений MLP.
  • num_hidden_layers (int, необязательный, по умолчанию 23) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer.
  • num_attention_heads (int, необязательный, по умолчанию 16) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer.
  • num_channels (int, необязательный, по умолчанию 3) — Количество входных каналов.
  • patch_size (int, необязательный, по умолчанию 20) — Размер (разрешение) каждого патча.
  • hidden_act (str, необязательный, по умолчанию gelu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, "gelu", "relu", "silu" и т. д.
  • layer_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации.
  • attention_dropout (Union[float, int], необязательный, по умолчанию 0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания.
  • mlp_ratio (float, необязательный, по умолчанию 4.0) — Соотношение скрытого размера MLP к размеру эмбеддинга.
  • layer_scale_init_value (float, необязательный, по умолчанию 0.1) — Масштаб, используемый в слоях само-внимания. 0.1 для базовой модели, 1e-6 для крупной. Установите 0, чтобы отключить масштабирование слоя.
  • rope_parameters (dict, необязательный) — Словарь, содержащий параметры конфигурации для эмбеддингов RoPE. В словаре должно быть указано значение для rope_theta и, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длинными max_position_embeddings.
  • spatial_merge_size (int, необязательный, по умолчанию 2) — Сторона, в единицах исходных патчей, квадрата патч-фич, объединяемых в один токен языковой модели.
  • posemb_grid_size (int, необязательный, по умолчанию 32) — Размер стороны обучаемой сетки позиционных эмбеддингов, интерполируемой до нативной сетки патчей каждого изображения.
  • projection_hidden_dim (int, необязательный, по умолчанию 4096) — Размер скрытого слоя MLP, проецирующего объединённые признаки патчей в языковую модель.
  • projector_bias (bool, необязательный, по умолчанию False) — Использует ли проекционный MLP смещения.
  • text_hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 4608) — Размер скрытого слоя языковой модели, в который проецируются признаки изображения.
  • initializer_range (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Inkling2Model. Он используется для создания модели Inkling2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации модели thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Inkling2PreTrainedModel

класс transformers.Inkling2PreTrainedModel

< >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Параметры

  • config (PreTrainedConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

( *args**kwargs )

Мок-значение для пути с точками (например, torch.float32): цепочки доступа к атрибутам и вызовы работают как пропускные декораторы, repr возвращает путь с точками, а использование в качестве базового класса подставляет обычный базовый класс type (PEP 560 __mro_entries__), благодаря чему реальные дочерние классы сохраняют обычный метакласс, а inspect.signature читает их реальный __init__, а не мок-объект.

Inkling2TextModel

класс transformers.Inkling2TextModel

< >

( config: Inkling2TextConfig )

Параметры

  • config (Inkling2TextConfig) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. См. метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Модель Inkling2 Text в базовом виде, выводящая необработанные скрытые состояния без какого-либо специализированного слоя наверху.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

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)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.

    В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

    Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

    Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).

Возвращает

MoeModelOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (Inkling2Config) и входных данных.

Метод forward модели Inkling2TextModel переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметр past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается, если переданы output_router_probs=True и config.add_router_probs=True или если config.output_router_probs=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Сырые логиты роутера (после softmax), вычисляемые роутерами MoE; эти значения используются для вычисления вспомогательной функции потерь в моделях Mixture of Experts.

Inkling2ForCausalLM

класс transformers.Inkling2ForCausalLM

< >

( config: Inkling2TextConfig )

Параметры

  • config (Inkling2TextConfig) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. См. метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Модель Inkling2 для каузального моделирования языка.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

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'> ) → Inkling2CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.

    В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

    Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

    Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
  • labels (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Labels for computing the causal language modeling loss. Indices should be in [-100, 0, ..., config.vocab_size] (see input_ids docstring). Tokens with indices set to -100 are ignored (masked), the loss is only computed for the tokens with labels in [0, ..., config.vocab_size].

    Метки сдвигаются внутренне, так что для предсказания logits[..., :-1, :] используются labels[..., 1:]. Передавайте несдвинутые метки, соответствующие input_ids (то есть labels = input_ids). Не сдвигайте метки сами перед их передачей.

    Если метки уже сдвинуты (например, при последовательной параллельности), передайте их как аргумент shift_labels, и они будут использованы как есть. Для вычисления функции потерь всё равно необходимо передать labels.

  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], необязательный, по умолчанию 0) — Если передано значение типа int, вычисляет logits для последних logits_to_keep токенов. Если указано 0, logits вычисляются для всех input_ids (особый случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа torch.Tensor, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (один размер для batch и длины последовательности).

Возвращает

Inkling2CausalLMOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)

Inkling2CausalLMOutputWithPast или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (Inkling2Config) и входных данных.

Метод forward класса Inkling2ForCausalLM переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери языковой модели (для предсказания следующего токена).

  • logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_hidden_states=True или когда config.output_hidden_states=True) — Кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или когда config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, необязательный) — torch.Tensor размера (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_router_logits=True или при config.add_router_probs=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Логиты маршрутизатора модели, полезные для вычисления вспомогательной функции потерь для моделей Mixture of Experts.

Пример:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Inkling2ForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2ForCausalLM.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

>>> messages = [{"role": "user", "content": "Explain in one sentence why the sky is usually blue."}]
>>> inputs = tokenizer.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     add_generation_prompt=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
... ).to(model.device)
>>> input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

>>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> print(tokenizer.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))

Inkling2VisionModel

класс transformers.Inkling2VisionModel

< >

( config: Inkling2VisionConfig )

Параметры

  • config (Inkling2VisionConfig) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Модель Inkling2 без дополнительных компонентов, выводящая необработанные скрытые состояния без какого-либо специализированного слоя сверху.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

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

Параметры

  • pixel_values (torch.Tensor формы (num_image_tokens, patch_size * spatial_merge_size, patch_size * spatial_merge_size, num_channels)) — Патчи изображения в диапазоне [-1, 1], по одному на каждый токен изображения языковой модели, в порядке растра внутри каждого изображения.
  • image_grid_thw (torch.Tensor формы (num_images, 3)) — Временная, вертикальная и горизонтальная размеры каждого изображения, выраженные в токенах изображений языковой модели.

Возвращает

BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.Tensor)

Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (Inkling2Config) и входных данных.

Метод forward модели Inkling2VisionModel переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  • pooler_output (torch.Tensor формы (batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Inkling2Model

класс transformers.Inkling2Model

< >

( config: Inkling2Config )

Параметры

  • config (Inkling2Config) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Базовая модель Inkling2, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели без заголовка для моделирования языка.,

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: 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 = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Inkling2ModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • pixel_values (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью Inkling2ImageProcessor. Подробности см. в Inkling2ImageProcessor.call() (Inkling2Processor использует Inkling2ImageProcessor для обработки изображений).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor формы (num_images, 3), необязательный) — Временная, высотная и широтная размеры каждого изображения, выраженные в токенах изображений языковой модели.
  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.

    В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

    Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

    Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный: last_hidden_states, необязательный: hidden_states, необязательный: attentions) pooler_output формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.

Возвращает

Inkling2ModelOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)

Inkling2ModelOutputWithPast или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (Inkling2Config) и входных данных.

Метод forward модели Inkling2Model переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

    Если используется past_key_values, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы (batch_size, 1, hidden_size).

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметр past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, необязательный) — torch.Tensor размера (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_router_logits=True или при config.add_router_probs=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Логиты маршрутизатора модели, полезные для вычисления вспомогательной функции потерь для моделей Mixture of Experts.

Пример:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Inkling2Model

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2Model.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {
...                 "type": "image",
...                 "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
...             },
...             {"type": "text", "text": "What animal is in this image, and where is it?"},
...         ],
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     add_generation_prompt=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
... ).to(model.device)

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

Inkling2ForConditionalGeneration

класс transformers.Inkling2ForConditionalGeneration

< >

( config: Inkling2Config )

Параметры

  • config (Inkling2Config) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Базовая модель Inkling2, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели без заголовка для моделирования языка.,

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: 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] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Inkling2CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • pixel_values (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью Inkling2ImageProcessor. Подробности см. в Inkling2ImageProcessor.call() (Inkling2Processor использует Inkling2ImageProcessor для обработки изображений).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor формы (num_images, 3), необязательный) — Временная, высотная и широтная размеры каждого изображения, выраженные в токенах изображений языковой модели.
  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.

    В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

    Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

    Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне [0, ..., config.vocab_size] или быть равны -100 (см. docstring input_ids). Токены с индексами, установленными в -100, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], необязательный, по умолчанию 0) — Если передано значение типа int, вычисляет logits для последних logits_to_keep токенов. Если указано 0, logits вычисляются для всех input_ids (особый случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа torch.Tensor, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (один размер для batch и длины последовательности).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный: last_hidden_states, необязательный: hidden_states, необязательный: attentions) pooler_output формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.

Возвращает

Inkling2CausalLMOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)

Inkling2CausalLMOutputWithPast или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (Inkling2Config) и входных данных.

Метод forward класса Inkling2ForConditionalGeneration переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери языковой модели (для предсказания следующего токена).

  • logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_hidden_states=True или когда config.output_hidden_states=True) — Кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или когда config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, необязательный) — torch.Tensor размера (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_router_logits=True или при config.add_router_probs=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Логиты маршрутизатора модели, полезные для вычисления вспомогательной функции потерь для моделей Mixture of Experts.

Пример:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Inkling2ForConditionalGeneration

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {
...                 "type": "image",
...                 "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
...             },
...             {"type": "text", "text": "What animal is in this image, and where is it?"},
...         ],
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     add_generation_prompt=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
... ).to(model.device)
>>> input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

>>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))

Inkling2ImageProcessor

класс transformers.Inkling2ImageProcessor

< >

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

Параметры

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, по умолчанию {'height' -- 40, 'width': 40}): Определяет максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, по умолчанию 0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в 'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • Returns stacked tensors if set to 'pt', otherwise returns a list of tensors. —

Создает процессор изображений Inkling2.

disable_grouping (bool, kwargs, optional): Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, optional): Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

Inkling2Processor

класс transformers.Inkling2Processor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonechat_template = Noneimage_token = '<|unused_200054|>' )

Параметры

  • image_processor (Inkling2ImageProcessor) — Обработчик изображений является обязательным входным параметром.
  • tokenizer (tokenizer_class) — Токенизатор является обязательным входным параметром.
  • chat_template (str) — Jinja-шаблон для преобразования списков сообщений в чате в строку, пригодную для токенизации.
  • image_token (str, необязательный, по умолчанию "<|unused_200054|>") — Токен-заполнитель для каждого слота мягких токенов изображения, заменяемый признаками изображения.

Создаёт Inkling2Processor, который объединяет процессор изображений и токенизатор в единый процессор.

Inkling2Processor предоставляет все возможности Inkling2ImageProcessor и tokenizer_class. Подробнее см. в ~Inkling2ImageProcessor и ~tokenizer_class.

Update on GitHub

←Inkling InstructBLIP→