# Cosmos3 Edge [Cosmos3 Edge](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Edge) est le modèle de raisonnement multimodal de la famille Cosmos3 d'NVIDIA. Transformers intègre uniquement la tour **Reasoner** ; le générateur de diffusion, le VAE, le planificateur et les autres composants de génération du point de contrôle restent des composants de Diffusers. Le raisonneur utilise une tour de langage dense, compatible Llama, composée de 28 blocs décodeurs, chacun contenant une attention et un MLP. Son encodeur visuel SigLIP2 accepte des patches de résolution variable empilés, utilise des limites de séquence pour maintenir l’indépendance des images et des images vidéo pendant l’attention visuelle, regroupe les patches spatialement en blocs de 2×2 et les projette dans le modèle de langage. Les entrées image et vidéo utilisent des identifiants de position rotative multimodaux ; les invites vidéo sont étendues en une portée visuelle horodatée par image vidéo échantillonnée. ## Utilisation ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model_id = "nvidia/Cosmos3-Edge" model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_id, device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id) 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", ).to(model.device) generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128) generated_ids = [output_ids[len(input_ids) :] for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)] print(processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)) ``` ## Cosmos3EdgeConfig[[transformers.Cosmos3EdgeConfig]] #### transformers.Cosmos3EdgeConfig[[transformers.Cosmos3EdgeConfig]] ```python transformers.Cosmos3EdgeConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: transformers.models.cosmos3_edge.configuration_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeTextConfig | dict | None = None, vision_config: transformers.models.cosmos3_edge.configuration_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeVisionConfig | dict | None = None, projector_hidden_size: int = 11520, image_token_id: int = 19, video_token_id: int = 18, vision_start_token_id: int = 20, vision_end_token_id: int = 21, tie_word_embeddings: bool = False) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/configuration_cosmos3_edge.py#L142) **Paramètres :** text_config (`Union[~models.cosmos3_edge.configuration_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeTextConfig, dict]`, *facultatif*) : L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de texte. vision_config (`Union[~models.cosmos3_edge.configuration_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeVisionConfig, dict]`, *facultatif*) : L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de vision. projector_hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 11520) : Taille cachée intermédiaire du MLP du projecteur vision-vers-langage. image_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `19`) : L'index du jeton d'image utilisé comme espace réservé pour les images d'entrée. video_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `18`) : L'index du jeton vidéo utilisé comme espace réservé pour les vidéos d'entrée. vision_start_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `20`) : ID du jeton qui marque le début d'un segment visuel dans la séquence d'entrée multimodale. vision_end_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `21`) : ID du jeton qui marque la fin d'un segment visuel dans la séquence d'entrée multimodale. tie_word_embeddings (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance `tied_weights_keys` du modèle. Il s’agit de la classe de configuration destinée à stocker la configuration d’un Cosmos3EdgeModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Cosmos3 Edge en fonction des arguments spécifiés, en définissant l’architecture du modèle. L’instanciation d’une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [nvidia/Cosmos3-Edge](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Edge) Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations. Exemple : ```python >>> from transformers import Cosmos3EdgeConfig, Cosmos3EdgeForConditionalGeneration >>> configuration = Cosmos3EdgeConfig() >>> model = Cosmos3EdgeForConditionalGeneration(configuration) ``` ## Cosmos3EdgeTextConfig[[transformers.Cosmos3EdgeTextConfig]] #### transformers.Cosmos3EdgeTextConfig[[transformers.Cosmos3EdgeTextConfig]] ```python transformers.Cosmos3EdgeTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 131072, hidden_size: int = 2048, intermediate_size: int = 9216, num_hidden_layers: int = 28, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int | None = 8, hidden_act: str = 'relu2', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 11, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int = 128) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/configuration_cosmos3_edge.py#L28) **Paramètres :** vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `131072`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`. hidden_size (`int`, *facultatif*, par défaut `2048`) : Dimension des représentations cachées. intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `9216`) : Dimension des représentations MLP. num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, par défaut `28`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `16`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. num_key_value_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8`) : C'est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA) ; si `num_key_value_heads=1`, il utilisera l'attention Multi Query (MQA) ; sinon, c'est la GQA qui est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes vers un checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine appartenant à ce groupe. Pour plus de détails, consultez [cet article](https://huggingface.co/papers/2305.13245). S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut est `num_attention_heads`. hidden_act (`str`, *facultatif*, valeur par défaut `relu2`) : Fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `131072`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé. initializer_range (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.02`) : L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour l'initialisation de toutes les matrices de poids. rms_norm_eps (`float`, *facultatif*, par défaut `1e-05`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms. use_cache (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). Pertinent uniquement si `config.is_decoder=True` ou si le modèle est un modèle génératif de type décodeur uniquement. pad_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire. bos_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `11`) : Identifiant de jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire. pretraining_tp (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Fonctionnalité expérimentale. Rang du parallélisme de tenseurs utilisé lors du pré-entraînement. Veuillez consulter [ce document](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) pour en savoir plus. Cette valeur est nécessaire pour garantir la reproductibilité exacte des résultats du pré-entraînement. Veuillez consulter [cette question](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232). tie_word_embeddings (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance `tied_weights_keys` du modèle. rope_parameters (`dict`, *facultatif*) : Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour `rope_theta` et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l'échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des `max_position_embeddings` plus longs. attention_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection de requête, de clé, de valeur et de sortie lors de l'auto-attention. attention_dropout (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. mlp_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches up_proj, down_proj et gate_proj des couches MLP. head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : La dimension des têtes d'attention. Si None, la valeur par défaut est hidden_size // num_attention_heads Il s’agit de la classe de configuration destinée à stocker la configuration d’un Cosmos3EdgeModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Cosmos3 Edge en fonction des arguments spécifiés, en définissant l’architecture du modèle. L’instanciation d’une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [nvidia/Cosmos3-Edge](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Edge) Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations. ```python >>> from transformers import Cosmos3EdgeTextModel, Cosmos3EdgeTextConfig >>> # Initializing a Cosmos3EdgeText cosmos3_edge_text-7b style configuration >>> configuration = Cosmos3EdgeTextConfig() >>> # Initializing a model from the cosmos3_edge_text-7b style configuration >>> model = Cosmos3EdgeTextModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## Cosmos3EdgeVisionConfig[[transformers.Cosmos3EdgeVisionConfig]] #### transformers.Cosmos3EdgeVisionConfig[[transformers.Cosmos3EdgeVisionConfig]] ```python transformers.Cosmos3EdgeVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 1152, intermediate_size: int = 4304, num_hidden_layers: int = 27, num_attention_heads: int = 16, num_channels: int = 3, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, num_patches: int = 256, spatial_merge_size: int = 2) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/configuration_cosmos3_edge.py#L119) **Paramètres :** hidden_size (`int`, *facultatif*, par défaut `1152`) : Dimension des représentations cachées. intermediate_size (`int`, *facultatif*, par défaut `4304`) : Dimension des représentations MLP. num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `27`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `16`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. num_channels (`int`, *facultatif*, par défaut `3`) : Le nombre de canaux d'entrée. patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `16`) : La taille (résolution) de chaque patch. hidden_act (`str`, *facultatif*, par défaut `gelu_pytorch_tanh`) : Fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. layer_norm_eps (`float`, *facultatif*, par défaut `1e-06`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation par couche. attention_dropout (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. num_patches (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 256) : Nombre de patches dans la grille d'incorporation positionnelle de référence apprise. spatial_merge_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2`) : La taille de la fenêtre de fusion spatiale utilisée pour réduire le nombre de jetons visuels en fusionnant les patches voisins. Il s’agit de la classe de configuration destinée à stocker la configuration d’un Cosmos3EdgeModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Cosmos3 Edge en fonction des arguments spécifiés, en définissant l’architecture du modèle. L’instanciation d’une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [nvidia/Cosmos3-Edge](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Edge) Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations. ## Cosmos3EdgeProcessor[[transformers.Cosmos3EdgeProcessor]] #### transformers.Cosmos3EdgeProcessor[[transformers.Cosmos3EdgeProcessor]] ```python transformers.Cosmos3EdgeProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/processing_cosmos3_edge.py#L33) **Paramètres :** image_processor (`Cosmos3EdgeImageProcessor`) : le processeur d'images est une entrée obligatoire. tokenizer (`tokenizer_class`) : Le tokenizer est une entrée obligatoire. video_processor (`Cosmos3EdgeVideoProcessor`) : le processeur vidéo est une entrée obligatoire. chat_template (`str`) : Un modèle Jinja pour convertir des listes de messages d'une conversation en une chaîne tokenisable. Construit un Cosmos3EdgeProcessor qui encapsule un processeur d’images, un tokenizer et un processeur de vidéos en un seul processeur. [Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) offre toutes les fonctionnalités de [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor), `tokenizer_class` et [Cosmos3EdgeVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor). Consultez [~Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor), `~tokenizer_class` et [~Cosmos3EdgeVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor) pour plus d’informations. #### __appel__[[transformers.Cosmos3EdgeProcessor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L669) **Paramètres :** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *facultatif*) : Image à prétraiter. Attend une image unique ou un lot d'images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 255. Si vous transmettez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez `do_rescale=False`. text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *facultatif*) : La séquence ou le lot de séquences à encoder. Chaque séquence peut être une chaîne de caractères ou une liste de chaînes (chaîne pré-tokenisée). Si vous transmettez une entrée pré-tokenisée, définissez `is_split_into_words=True` pour éviter toute ambiguïté avec les entrées en lot. videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *facultatif*) : Vidéo à prétraiter. S'attend à une vidéo unique ou à un lot de vidéos dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 255. Si vous transmettez des vidéos dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez `do_rescale=False`. audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *facultatif*) : L'audio ou le lot d'audios à préparer. Chaque audio peut être un tableau NumPy ou un tenseur PyTorch. Dans le cas d'un tableau NumPy/d'un tenseur PyTorch, chaque audio doit avoir la forme (C, T), où C est le nombre de canaux et T est la longueur en échantillons de l'audio. return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : Indique s'il faut retourner les identifiants de type de jeton multimodal indiquant les positions des jetons de substitution multimodaux. return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : Indique s'il faut retourner les décalages de caractères pour chaque emplacement multimodal et son remplacement. return_tensors (`str` ou [TensorType](/docs/transformers/main/fr/internal/file_utils#transformers.TensorType), *facultatif*) : Si défini, renverra des tenseurs d'un framework particulier. Les valeurs acceptables sont : - `'pt'` : Renvoie des objets `torch.Tensor` de PyTorch. - `'np'` : Renvoie des objets `np.ndarray` de NumPy. - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/fr/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *facultatif*) : Options de traitement supplémentaires pour chaque modalité (texte, images, vidéos, audio). Les paramètres spécifiques au modèle sont répertoriés ci-dessus ; consultez la classe TypedDict pour la liste complète des arguments pris en charge. #### apply_chat_template[[transformers.Cosmos3EdgeProcessor.apply_chat_template]] ```python apply_chat_template(conversation: list[dict[str, str]] | list[list[dict[str, str]]], chat_template: str | None = None, tools: list[dict] | None = None, documents: list[dict[str, str]] | None = None, add_generation_prompt: bool = False, continue_final_message: bool | str = False, return_assistant_tokens_mask: bool = False, tokenize: bool = False, return_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = 'auto', return_dict: bool = False, load_audio_from_video: bool = False, processor_kwargs: dict | None = None, sanitize_control_tokens: bool = False, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L2309) **Paramètres :** conversation (`Union[list[Dict, [str, str]], list[list[dict[str, str]]]]`) : La conversation à formater. chat_template (`Optional[str]`, *facultatif*) : Le modèle Jinja à utiliser pour formater la conversation. S'il n'est pas fourni, le modèle de discussion du tokeniseur est utilisé. sanitize_control_tokens (`bool`, par défaut `False`) : Indique s'il faut encoder les jetons de contrôle présents dans la conversation, les outils, les documents et les variables de modèle passées en tant que `**kwargs` en texte brut, afin que l'entrée de l'utilisateur ne puisse pas les écrire, ni les espaces réservés mm. Voir `apply_chat_template` du tokenizer. Nécessite `tokenize=True`. De manière similaire à la méthode `apply_chat_template` des tokenizers, cette méthode applique un modèle Jinja aux conversations d'entrée afin de les transformer en une seule chaîne tokenizable. L'entrée est attendue au format suivant, où le contenu de chaque message est une liste composée de texte et, le cas échéant, d'entrées image ou vidéo. Il est également possible de fournir une image, une vidéo, une URL ou un chemin local, qui sera utilisé pour former `pixel_values` lorsque `return_dict=True`. En l'absence de cette information, seul le texte formaté, éventuellement tokenisé, sera renvoyé. conversation = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"}, {"type": "text", "text": "Please describe this image in detail."}, ], }, ] ## Cosmos3EdgeImageProcessor[[transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor]] #### transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor[[transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor]] ```python transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/image_processing_cosmos3_edge.py#L85) **Paramètres :** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut redimensionner l'image. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, par défaut `{'shortest_edge' : 65536, 'longest_edge': 16777216}`) : Décrit les dimensions d'entrée maximales pour le modèle. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré si la taille est un entier. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, par défaut `3`) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir de l'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut rééchelonner l'image. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `0.00392156862745098`) : Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut normaliser l'image. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : La taille au format `{"height": int, "width" int}` à laquelle rembourrer les images. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Si `pad_size` n'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon retourne une liste de tenseurs. -- Construit un processeur d’images Cosmos3EdgeImageProcessor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. #### prétraiter[[transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/image_processing_cosmos3_edge.py#L102) **Paramètres :** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Image à prétraiter. Attend une image unique ou un lot d'images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 255. Si vous transmettez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut redimensionner l'image. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Décrit les dimensions d'entrée maximales du modèle. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré lorsque la taille est un entier. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir d'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut rééchelonner l'image. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*) : Facteur de redimensionnement à appliquer à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut normaliser l'image. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : La taille au format `{"height": int, "width" int}` à laquelle rembourrer les images. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Si `pad_size` n'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. patch_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut 14) : La taille de la tuile spatiale de l'encodeur visuel. temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut : 1) : La taille de la patch temporelle de l'encodeur visuel. merge_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut : 2) : La taille de fusion de l'encodeur visuel vers l'encodeur LLM. **Retourne :** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode __call__ (« pixel_values », etc.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *facultatif*) -- Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation. ## Cosmos3EdgeImageProcessorPil[[transformers.Cosmos3EdgeImageProcessorPil]] #### transformers.Cosmos3EdgeImageProcessorPil[[transformers.Cosmos3EdgeImageProcessorPil]] ```python transformers.Cosmos3EdgeImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/image_processing_pil_cosmos3_edge.py#L84) **Paramètres :** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut redimensionner l'image. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, par défaut `{'shortest_edge' : 65536, 'longest_edge': 16777216}`) : Décrit les dimensions d'entrée maximales pour le modèle. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré si la taille est un entier. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, par défaut `3`) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir de l'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut rééchelonner l'image. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `0.00392156862745098`) : Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut normaliser l'image. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : La taille au format `{"height": int, "width" int}` à laquelle rembourrer les images. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Si `pad_size` n'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon retourne une liste de tenseurs. -- Construit un processeur d’images Cosmos3EdgeImageProcessor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. #### prétraiter[[transformers.Cosmos3EdgeImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/image_processing_pil_cosmos3_edge.py#L101) **Paramètres :** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Image à prétraiter. Attend une image unique ou un lot d'images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 255. Si vous transmettez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut redimensionner l'image. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Décrit les dimensions d'entrée maximales du modèle. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré lorsque la taille est un entier. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir d'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut rééchelonner l'image. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*) : Facteur de redimensionnement à appliquer à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut normaliser l'image. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : La taille au format `{"height": int, "width" int}` à laquelle rembourrer les images. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Si `pad_size` n'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. patch_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut 14) : La taille de la tuile spatiale de l'encodeur visuel. temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut : 1) : La taille de la patch temporelle de l'encodeur visuel. merge_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut : 2) : La taille de fusion de l'encodeur visuel vers l'encodeur LLM. **Retourne :** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode __call__ (« pixel_values », etc.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *facultatif*) -- Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation. ## Cosmos3EdgeVideoProcessor[[transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor]] #### transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor[[transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor]] ```python transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor(**kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/video_processing_cosmos3_edge.py#L90) **Paramètres :** - ****kwargs** (`Cosmos3EdgeVideoProcessorInitKwargs`, *facultatif*) : Options de traitement supplémentaires pour chaque modalité (texte, images, vidéos, audio). Les paramètres spécifiques au modèle sont répertoriés ci-dessus ; consultez la classe TypedDict pour la liste complète des arguments pris en charge. Construit un processeur vidéo Cosmos3EdgeVideoProcessor. #### prétraiter[[transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor.preprocess]] ```python preprocess(videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]]], **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/video_processing_utils.py#L98) **Paramètres :** videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`) : Vidéo à prétraiter. S'attend à une vidéo unique ou à un lot de vidéos dont les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Si vous transmettez des vidéos dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut redimensionner l'image. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Décrit les dimensions d'entrée maximales du modèle. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré lorsque la taille est un entier. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir d'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut rééchelonner l'image. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*) : Facteur de redimensionnement à appliquer à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut normaliser l'image. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée. do_sample_frames (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut échantillonner des images de la vidéo avant le traitement ou traiter la vidéo entière. video_metadata (`Annotated[~video_utils.VideoMetadata | dict | list[dict | ~video_utils.VideoMetadata] | list[list[dict | ~video_utils.VideoMetadata]] | None, None]`, *kwargs*) : Métadonnées de la vidéo contenant des informations sur la durée totale, le fps et le nombre total d'images. Elles seront utilisées pour échantillonner des images à partir de la vidéo ou pour calculer des horodatages. Ne passez aucune métadonnée à moins de tenter de décoder manuellement la vidéo avant le traitement. fps (`Annotated[int | float | None, None]`, *kwargs*) : Nombre de cibles à échantillonner par seconde lorsque `do_sample_frames=True`. num_frames (`Annotated[int | None, None]`, *kwargs*) : Nombre maximal d'images à échantillonner lorsque `do_sample_frames=True`. return_metadata (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut renvoyer les métadonnées de la vidéo ou non. Les métadonnées de la vidéo sont un objet contenant des informations sur la durée de la vidéo, le nombre d'images par seconde, le backend de décodage, etc. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. **Retourne :** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode __call__ (« pixel_values », etc.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *facultatif*) -- Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation. ## Cosmos3EdgeModel[[transformers.Cosmos3EdgeModel]] #### transformers.Cosmos3EdgeModel[[transformers.Cosmos3EdgeModel]] ```python transformers.Cosmos3EdgeModel(config: Cosmos3EdgeConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L757) **Paramètres :** config ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle Cosmos3 Edge brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. #### forward[[transformers.Cosmos3EdgeModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L1052) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l'aide de [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor). Voir [Cosmos3EdgeImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) utilise [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor) pour le traitement des images). pixel_values_videos (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant à la vidéo d’entrée. Les valeurs de pixels des vidéos peuvent être obtenues à l’aide de [Cosmos3EdgeVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor). Consultez [Cosmos3EdgeVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) pour plus de détails ([Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) utilise [Cosmos3EdgeVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor) pour le traitement des vidéos). image_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_images, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM. video_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_videos, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque vidéo dans le LLM. mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée correspondant à chaque modalité. Par exemple, texte (0), image (1), vidéo (2). Les identifiants de type de jeton multimodal peuvent être obtenus à l'aide de [AutoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). Consultez [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) pour plus de détails. mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *facultatif*) : Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (`pooler_output`, *facultatif* : `last_hidden_states`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `pooler_output` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence de fonctionnalités multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte. **Retourne :** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) et les entrées. La méthode forward du modèle [Cosmos3EdgeModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`. Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. Si `past_key_values` est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme `(batch_size, 1, hidden_size)` est renvoyée. - **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si `config.is_encoder_decoder=True`, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. #### get_image_features[[transformers.Cosmos3EdgeModel.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L945) **Paramètres :** pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs des pixels peuvent être obtenues à l’aide de [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor). Voir [Cosmos3EdgeImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) utilise [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor) pour le traitement des images). image_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_images, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM. **Retourne :** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) et les entrées. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, hidden_size)`) -- État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. #### get_video_features[[transformers.Cosmos3EdgeModel.get_video_features]] ```python get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L933) **Paramètres :** pixel_values_videos (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`) : Les tenseurs correspondant à la vidéo d’entrée. Les valeurs de pixels des vidéos peuvent être obtenues à l’aide de [Cosmos3EdgeVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor). Voir [Cosmos3EdgeVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) pour plus de détails ([Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) utilise [Cosmos3EdgeVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor) pour le traitement des vidéos). video_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_videos, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque vidéo dans le LLM. **Retourne :** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) et les entrées. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, hidden_size)`) -- État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. ## Cosmos3EdgeTextModel[[transformers.Cosmos3EdgeTextModel]] #### transformers.Cosmos3EdgeTextModel[[transformers.Cosmos3EdgeTextModel]] ```python transformers.Cosmos3EdgeTextModel(config: Cosmos3EdgeTextConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L627) **Paramètres :** config ([Cosmos3EdgeTextConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeTextConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle de texte Cosmos3 Edge brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. #### forward[[transformers.Cosmos3EdgeTextModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L647) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). **Retourne :** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) et les entrées. La méthode forward du modèle [Cosmos3EdgeTextModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeTextModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`. Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. Si `past_key_values` est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme `(batch_size, 1, hidden_size)` est renvoyée. - **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si `config.is_encoder_decoder=True`, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. ## Cosmos3EdgeVisionModel[[transformers.Cosmos3EdgeVisionModel]] #### transformers.Cosmos3EdgeVisionModel[[transformers.Cosmos3EdgeVisionModel]] ```python transformers.Cosmos3EdgeVisionModel(config: Cosmos3EdgeVisionConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L710) **Paramètres :** config ([Cosmos3EdgeVisionConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVisionConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Tour de vision SigLIP2 à résolution variable compacte utilisée par Cosmos3 Edge. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. #### forward[[transformers.Cosmos3EdgeVisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, grid_thw: LongTensor, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L723) **Paramètres :** pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs des pixels peuvent être obtenues à l’aide de [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor). Voir [Cosmos3EdgeImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) utilise [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor) pour le traitement des images). grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_images_or_videos, 3)`) : Dimensions de la grille de patches temporelle, de hauteur et de largeur pour chaque image ou vidéo empilée. **Retourne :** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) et les entrées. La méthode forward du modèle [Cosmos3EdgeVisionModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVisionModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`. Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, hidden_size)`) -- État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. ## Cosmos3EdgeForConditionalGeneration[[transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration]] #### transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration[[transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration]] ```python transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration(config: Cosmos3EdgeConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L1131) **Paramètres :** config ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle Cosmos3 Edge pour la génération de jetons conditionnée sur d'autres modalités (par exemple, la génération texte-image-vers-texte). Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. #### forward[[transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L1170) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être compris dans `[0, ..., config.vocab_size]` ou égaux à -100 (voir la docstring de `input_ids`). Les jetons dont l'indice est défini sur `-100` sont ignorés (masqués) ; la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est comprise dans `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l'aide de [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor). Voir [Cosmos3EdgeImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) utilise [Cosmos3EdgeImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor) pour le traitement des images). pixel_values_videos (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant à la vidéo d’entrée. Les valeurs de pixels des vidéos peuvent être obtenues à l’aide de [Cosmos3EdgeVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor). Consultez [Cosmos3EdgeVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) pour plus de détails ([Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) utilise [Cosmos3EdgeVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor) pour le traitement des vidéos). image_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_images, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM. video_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_videos, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque vidéo dans le LLM. mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée correspondant à chaque modalité. Par exemple, texte (0), image (1), vidéo (2). Les identifiants de type de jeton multimodal peuvent être obtenus à l'aide de [AutoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). Consultez [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) pour plus de détails. logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Si c'est un `int`, calcule les logits pour les `logits_to_keep` derniers jetons. Si c'est `0`, calcule les logits pour tous les `input_ids` (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut faire économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un `torch.Tensor`, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. C'est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *facultatif*) : Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (`pooler_output`, *facultatif* : `last_hidden_states`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `pooler_output` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence de fonctionnalités multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte. **Retourne :** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) et les entrées. La méthode forward de [Cosmos3EdgeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration) redéfinit la méthode spéciale `__call__`. Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. - **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant). - **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. Exemple : ```python >>> from transformers import AutoProcessor, Cosmos3EdgeForConditionalGeneration >>> model = Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct") >>> messages = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", }, {"type": "text", "text": "Describe the image."}, ], } ] >>> inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt" ) >>> # Generate >>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024) >>> 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)[0] >>> print(output_text) ``` #### get_image_features[[transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L1157) **Paramètres :** pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. image_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_images, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM. **Retourne :** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) et les entrées. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, hidden_size)`) -- État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. Exemple : ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, Cosmos3EdgeForConditionalGeneration >>> model = Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.from_pretrained("nvidia/Cosmos3-Edge") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("nvidia/Cosmos3-Edge") >>> 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_video_features[[transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.get_video_features]] ```python get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cosmos3_edge/modeling_cosmos3_edge.py#L1144) **Paramètres :** pixel_values_videos (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Les tenseurs correspondant aux vidéos d'entrée. video_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_videos, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque vidéo dans le LLM. **Retourne :** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig)) et les entrées. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, hidden_size)`) -- État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. Exemple : ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, Cosmos3EdgeForConditionalGeneration >>> model = Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.from_pretrained("nvidia/Cosmos3-Edge") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("nvidia/Cosmos3-Edge") >>> 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] ```