Transformers documentation
GLM-V
Эта модель была опубликована в HF papers 01.07.2025 и добавлена в Hugging Face Transformers 25.06.2025.
GLM-V
Обзор
Модель GLM-V была предложена в GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning.
Аннотация из статьи следующая:
Мы представляем GLM-4.1V-Thinking, GLM-4.5V и GLM-4.6V — семейство мультимодальных моделей (VLM), предназначенных для развития универсального понимания и рассуждений. В этом отчете мы делимся ключевыми результатами разработки тренировочного фреймворка, ориентированного на рассуждения. Сначала мы создали мощную базовую визуальную модель с значительным потенциалом посредством крупномасштабного предобучения, что, по сути, задает верхнюю границу для итоговой производительности. Затем мы предлагаем метод обучения с подкреплением с курсовым отбором (RLCS), чтобы раскрыть весь потенциал модели, что приводит к всестороннему улучшению возможностей в широком спектре задач, включая решение задач STEM, понимание видео, распознавание контента, программирование, привязку (grounding), GUI-агентов и интерпретацию длинных документов. В ходе комплексной оценки на 42 публичных бенчмарках GLM-4.5V демонстрирует наилучшие результаты среди открытых моделей сопоставимого размера практически по всем задачам и показывает конкурентоспособные, а в некоторых случаях превосходящие результаты по сравнению с закрытыми моделями, такими как Gemini-2.5-Flash, на сложных задачах, включая программирование и GUI-агентов. При этом более компактная модель GLM-4.1V-9B-Thinking остается высококонкурентной, превосходя значительно более крупную Qwen2.5-VL-72B на 29 бенчмарках. Мы открыли исходный код как GLM-4.1V-9B-Thinking, так и GLM-4.5V. Кроме того, мы представляем серию GLM-4.6V — открытые мультимодальные модели с нативным использованием инструментов и окном контекста 128K. Краткий обзор доступен по ссылке https. Код, модели и дополнительная информация опубликованы на https://github.com/zai-org/GLM-V
Поддержка модели
Этот тип модели поддерживает следующие модели от zai-org:
- GLM-4.1V-9B-Base
- GLM-4.1V-9B-Thinking
- GLM-4.6V-Flash
- AutoGLM-Phone-9B
- AutoGLM-Phone-9B-Multilingual
- Глиф
- WebVIA-Agent
- UI2Code_N
Эта модель была предоставлена Raushan Turganbay и Yuxuan Zhang.
Использование
Приведённый ниже пример показывает, как генерировать текст на основе изображения с помощью Pipeline или класса AutoModel.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="image-text-to-text",
model="THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking",
device=0,
)
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."},
]
}
]
pipe(text=messages, max_new_tokens=20, return_full_text=False)from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGeneration
model = Glm4vForConditionalGeneration.from_pretrained(
"THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking",
device_map="auto",
attn_implementation="sdpa"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking")
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,
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)Использование GLM-4.1V с видео на входе аналогично использованию с изображением. Модель может обрабатывать видеоданные и генерировать текст на основе содержимого видео.
from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGeneration
processor = AutoProcessor.from_pretrained("THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking")
model = Glm4vForConditionalGeneration.from_pretrained(
pretrained_model_name_or_path="THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking",
device_map="auto"
)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "video",
"url": "https://test-videos.co.uk/vids/bigbuckbunny/mp4/h264/720/Big_Buck_Bunny_720_10s_10MB.mp4",
},
{
"type": "text",
"text": "describe this video",
},
],
}
]
inputs = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True,
return_tensors="pt", padding=True).to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024, do_sample=True, temperature=1.0)
output_text = processor.decode(generated_ids[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(output_text)Glm4vConfig
класс transformers.Glm4vConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 151343video_token_id: int = 151344image_start_token_id: int = 151339image_end_token_id: int = 151340video_start_token_id: int = 151341video_end_token_id: int = 151342tie_word_embeddings: bool = False )
Параметры
- text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Объект конфигурации или словарь конфигурации текстового бэкбона. - vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Объект конфигурации или словарь конфигурации визуального бэкбона. - image_token_id (
int, необязательный, по умолчанию151343) — Индекс токена изображения, используемый как плейсхолдер для входных изображений. - video_token_id (
int, необязательный, по умолчанию151344) — Индекс токена видео, используемый в качестве плейсхолдера для входных видео. - image_start_token_id (
int, необязательный, по умолчанию 151339) — Индекс токена начала изображения, используемый для кодирования начала изображения. - image_end_token_id (
int, необязательный, по умолчанию 151340) — Индекс токена, кодирующего конец изображения. - video_start_token_id (
int, необязательный, по умолчанию 151341) — Индекс токена начала видео для кодирования начала видео. - video_end_token_id (
int, необязательный, по умолчанию 151342) — Индекс токена конца видео для кодирования окончания видео. - tie_word_embeddings (
bool, необязательный, по умолчаниюFalse) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингуtied_weights_keysмодели.
Это класс конфигурации для хранения настроек модели Glm4vModel. Он используется для создания модели Glm4V в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking
Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.
>>> from transformers import Glm4vForConditionalGeneration, Glm4vConfig
>>> # Initializing a GLM-4.1V style configuration
>>> configuration = Glm4vConfig()
>>> # Initializing a model from the GLM-4.1V style configuration
>>> model = Glm4vForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGlm4vVisionConfig
класс transformers.Glm4vVisionConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonedepth: int = 24hidden_size: int = 1536hidden_act: str = 'silu'attention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0num_heads: int = 12in_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 336patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14rms_norm_eps: float = 1e-05spatial_merge_size: int = 2temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2out_hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 13696initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = None )
Параметры
- depth (
int, необязательный, по умолчанию24) — Количество слоёв Transformer в визуальном энкодере. - hidden_size (
int, необязательный, по умолчанию1536) — Размерность скрытых представлений. - hidden_act (
str, необязательный, по умолчаниюsilu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например,"gelu","relu","silu"и т. д. - attention_bias (
bool, необязательный, по умолчаниюFalse) — Использовать ли смещение (bias) в слоях проекции query, key, value и output при само-внимании. - attention_dropout (
Union[float, int], необязательный, по умолчанию0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания. - num_heads (
int, необязательный, по умолчанию12) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer. - in_channels (
int, необязательный, по умолчанию3) — Количество входных каналов. - image_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], необязательный, по умолчанию336) — Размер (разрешение) каждого изображения. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], необязательный, по умолчанию14) — Размер (разрешение) каждого патча. - rms_norm_eps (
float, необязательный, по умолчанию1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации rms. - spatial_merge_size (
int, необязательный, по умолчанию2) — Размер пространственного окна слияния, используемого для уменьшения количества визуальных токенов путём объединения соседних патчей. - temporal_patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], необязательный, по умолчанию2) — Размер временного патча, используемого в 3D-эмбеддинге патчей для видеовходов. - out_hidden_size (
int, необязательный, по умолчанию 4096) — Размер выходного скрытого слоя визуальной модели. - intermediate_size (
int, необязательный, по умолчанию13696) — Размерность представлений MLP. - initializer_range (
float, необязательный, по умолчанию0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов. - rope_parameters (
dict, необязательный) — Словарь, содержащий параметры конфигурации для эмбеддингов RoPE. В словаре должно быть указано значение дляrope_thetaи, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длиннымиmax_position_embeddings.
Это класс конфигурации для хранения настроек модели Glm4vModel. Он используется для создания модели Glm4V в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking
Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.
Пример:
>>> from transformers import Glm4vVisionConfig, Glm4vVisionModel
>>> # Initializing a Glm4vVisionConfig GLM-4.1V-9B style configuration
>>> configuration = Glm4vVisionConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the GLM-4.1V-9B configuration
>>> model = Glm4vVisionModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGlm4vTextConfig
класс transformers.Glm4vTextConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 151552hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 13696num_hidden_layers: int = 40num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = 2hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 32768initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Trueattention_dropout: float | int = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonepad_token_id: int | None = None )
Параметры
- vocab_size (
int, необязательный, по умолчанию151552) — Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены вinput_ids. - hidden_size (
int, необязательный, по умолчанию4096) — Размерность скрытых представлений. - intermediate_size (
int, необязательный, по умолчанию13696) — Размерность представлений MLP. - num_hidden_layers (
int, необязательный, по умолчанию40) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer. - num_attention_heads (
int, необязательный, по умолчанию32) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer. - num_key_value_heads (
int, необязательный, по умолчанию2) — Это количество ключевых и value-голов, используемых для реализации Grouped Query Attention. Еслиnum_key_value_heads=num_attention_heads, модель использует Multi Head Attention (MHA); еслиnum_key_value_heads=1— Multi Query Attention (MQA); в остальных случаях применяется GQA. При конвертации мультиголовного чекпоинта в GQA-чекпоинт каждая групповая ключевая и value-голова должна построиться путём усреднения (meanpooling) всех исходных голов в этой группе. Дополнительные сведения см. в этой статье. Если значение не указано, по умолчанию используетсяnum_attention_heads. - hidden_act (
str, необязательный, по умолчаниюsilu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например,"gelu","relu","silu"и т. д. - max_position_embeddings (
int, необязательный, по умолчанию32768) — Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта модель. - initializer_range (
float, необязательный, по умолчанию0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов. - rms_norm_eps (
float, необязательный, по умолчанию1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации rms. - use_cache (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Указывает, должен ли модель возвращать последние ключи/значения внимания (не используется во всех моделях). Актуально только еслиconfig.is_decoder=Trueили если модель является генеративной моделью только с декодером. - attention_dropout (
Union[float, int], необязательный, по умолчанию0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания. - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], необязательный) — Словарь, содержащий параметры конфигурации для эмбеддингов RoPE. Словарь должен содержать значение дляrope_thetaи, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длиннымиmax_position_embeddings. - pad_token_id (
int, необязательный) — Идентификатор токена, используемого для выравнивания в словаре.
Это класс конфигурации для хранения настроек модели Glm4vModel. Он используется для создания модели Glm4V в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking
Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.
Пример:
>>> from transformers import Glm4vTextModel, Glm4vConfig
>>> # Initializing a GLM-4.1V style configuration
>>> configuration = Glm4vConfig()
>>> # Initializing a model from the GLM-4.1V style configuration
>>> model = Glm4vTextModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGlm4vImageProcessor
класс transformers.Glm4vImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
Параметры
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, нужно ли изменять размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, по умолчанию{'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): Определяет максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюFalse) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, по умолчанию3) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, по умолчанию0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате{"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:"channels_first"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение'pt', иначе возвращает список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional, по умолчанию256) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. - Returns stacked tensors if set to
'pt', otherwise returns a list of tensors. —
Создаёт процессор изображений Glm4vImageProcessor.
disable_grouping (bool, kwargs, optional):
Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками.
Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на
эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, optional):
Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных.
Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.glm4v.image_processing_glm4v.Glm4vImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Параметры
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установитеdo_rescale=False. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате{"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:"channels_first"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение'pt', иначе возвращает список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. - patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 14) — Пространственный размер патча в визуальном энкодере. - temporal_patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Размер временного патча в визуальном энкодере. - merge_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Размер слияния (merge size) для визуального энкодера и энкодера LLM.
Возвращает
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.
Glm4vVideoProcessor
класс transformers.Glm4vVideoProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.glm4v.video_processing_glm4v.Glm4vVideoProcessorInitKwargs'> )
Создает видео-процессор Glm4vVideoProcessor.
get_num_of_video_patches
< source >( num_frames: intheight: intwidth: intvideos_kwargs = None ) → int
Параметры
- num_frames (
int) — Количество кадров во входном видео. - height (
int) — Высота входного видео. - width (
int) — Ширина входного видео. - videos_kwargs (
dict, необязательный) — Любые kwargs для переопределения значений по умолчанию в видео-процессоре.
Возвращает
int
Количество видеопатчей на видео.
Утилита, возвращающая количество видеопатчей для заданного размера видео.
Преобразует каждое видео в плоскую структуру с формой (seq_len, patch_dim), чтобы можно было объединять пиксели с динамической формой.
resize
< source >( videos: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )
Динамически изменять размер в зависимости от соотношения сторон входного видео.
sample_frames
< source >( metadata: VideoMetadatafps: int | float | None = None**kwargs ) → np.ndarray
Параметры
- metadata (
VideoMetadata) — Метаданные видео, содержащие информацию о общей длительности, частоте кадров (fps) и общем количестве кадров. - fps (
intилиfloat, необязательный) — Целевое количество кадров для выборки в секунду. По умолчаниюself.fps.
Возвращает
np.ndarray
Индексы для выборки кадров видео.
- preprocess
Glm4vImageProcessorPil
класс transformers.Glm4vImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
Параметры
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, нужно ли изменять размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, по умолчанию{'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): Определяет максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюFalse) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, по умолчанию3) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, по умолчанию0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате{"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:"channels_first"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение'pt', иначе возвращает список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, однако в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено в'pt', возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. - Returns stacked tensors if set to
'pt', otherwise returns a list of tensors. —
Создаёт процессор изображений Glm4vImageProcessor.
disable_grouping (bool, kwargs, optional):
Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками.
Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на
эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, optional):
Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных.
Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.glm4v.image_processing_pil_glm4v.Glm4vImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Параметры
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установитеdo_rescale=False. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате{"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:"channels_first"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение'pt', иначе возвращает список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. - patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 14) — Пространственный размер патча в визуальном энкодере. - temporal_patch_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Размер временного патча в визуальном энкодере. - merge_size (
int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Размер слияния (merge size) для визуального энкодера и энкодера LLM.
Возвращает
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.
Glm4vProcessor
класс transformers.Glm4vProcessor
< source >( image_processor = Nonetokenizer = Nonevideo_processor = Nonechat_template = None**kwargs )
Параметры
- image_processor (
Glm4vImageProcessor) — Обработчик изображений является обязательным входным параметром. - tokenizer (
TokenizersBackend) — Токенизатор является обязательным входным параметром. - video_processor (
Glm4vVideoProcessor) — Обработчик видео является обязательным входным параметром. - chat_template (
str) — Jinja-шаблон для преобразования списков сообщений в чате в строку, пригодную для токенизации.
Создаёт Glm4vProcessor, который объединяет процессор изображений, токенизатор и процессор видео в единый процессор.
Glm4vProcessor предоставляет все возможности Glm4vImageProcessor, TokenizersBackend и Glm4vVideoProcessor. Подробнее см. в ~Glm4vImageProcessor, ~TokenizersBackend и ~Glm4vVideoProcessor.
__call__
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )
Параметры
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], необязательный) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установитеdo_rescale=False. - text (
Union[str, list[str], list[list[str]]], необязательный) — Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предварительно токенизированная строка). Если вы передаёте предварительно токенизированный вход, установитеis_split_into_words=True, чтобы избежать неоднозначности с батчированными входами. - 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]]], необязательный) — Видео для предобработки. Ожидается одно видео или батч видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установитеdo_rescale=False. - audio (
Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], необязательный) — Аудио или пакет аудио, подлежащий подготовке. Каждое аудио может быть массивом NumPy или тензором PyTorch. В случае массива NumPy/тензора PyTorch каждое аудио должно иметь форму (C, T), где C — количество каналов, а T — длина выборки аудио. - return_tensors (
strили TensorType, необязательный) — Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения:'pt': возвращает объектыtorch.TensorPyTorch.'np': возвращает объекты NumPynp.ndarray.
- **kwargs (ProcessingKwargs, optional) — Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict.
Glm4vVisionModel
forward
< source >( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → torch.Tensor
Метод forward модели Glm4vVisionModel переопределяет специальный метод __call__.
Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр
Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.
Glm4vTextModel
класс transformers.Glm4vTextModel
< source >( config: Glm4vTextConfig )
Параметры
- config (Glm4vTextConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация по файлу конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().
Модель Glm4V Text, выводящая «сырые» скрытые состояния без какого-либо специализированного слоя на выходе.
Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)
Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().
- attention_mask (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона[0, 1]:- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно этоpast_key_values, возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когдаuse_cache=Trueилиconfig.use_cache=True.В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если
past_key_valuesне переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.
Если используются
past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанныеinput_ids(те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы(batch_size, unprocessed_length), а не всеinput_idsформы(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. - use_cache (
bool, необязательный) — Если установлено вTrue, возвращаются состояния ключей и значенийpast_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см.past_key_values).
Возвращает
BaseModelOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)
BaseModelOutputWithPast или кортеж
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (None) и входных данных.
Метод Glm4vTextModel forward переопределяет специальный метод __call__.
Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр
Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.Если используется
past_key_values, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы(batch_size, 1, hidden_size).past_key_values (
Cache, необязательный, возвращается при передачеuse_cache=Trueили когдаconfig.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если
config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметрpast_key_values) для ускорения последовательного декодирования.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size).Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
Glm4vModel
класс transformers.Glm4vModel
< source >( config: Glm4vConfig )
Параметры
- config (Glm4vConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().
Модель Glm4V без дополнительных слоёв, выводящая необработанные скрытые состояния.
Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)
Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().
- attention_mask (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона[0, 1]:- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно этоpast_key_values, возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когдаuse_cache=Trueилиconfig.use_cache=True.В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если
past_key_valuesне переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.
Если используются
past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанныеinput_ids(те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы(batch_size, unprocessed_length), а не всеinput_idsформы(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. - pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью Glm4vImageProcessor. Подробности см. в Glm4vImageProcessor.call() (Glm4vProcessor использует Glm4vImageProcessor для обработки изображений). - pixel_values_videos (
torch.Tensorформы(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входному видео. Пиксельные значения для видео можно получить с помощью Glm4vVideoProcessor. Подробности см. в Glm4vVideoProcessor.call() (Glm4vProcessor использует Glm4vVideoProcessor для обработки видео). - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM. - video_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_videos, 3), необязательный) — Временное, вертикальное и горизонтальное размеры формы признаков каждого видео в LLM. - mm_token_type_ids (
torch.IntTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Индексы токенов входной последовательности, соответствующие каждой модальности. Например, текст (0), изображение (1), видео (2). Мультимодальные идентификаторы типов токенов можно получить с помощью AutoProcessor. Подробности см. в ProcessorMixin.call(). - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный:last_hidden_states, необязательный:hidden_states, необязательный:attentions)pooler_outputформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.
Возвращает
BaseModelOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPast или кортеж
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (Glm4vConfig) и входных данных.
Метод forward модели Glm4vModel переопределяет специальный метод __call__.
Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр
Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.Если используется
past_key_values, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы(batch_size, 1, hidden_size).past_key_values (
Cache, необязательный, возвращается при передачеuse_cache=Trueили когдаconfig.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если
config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметрpast_key_values) для ускорения последовательного декодирования.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size).Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
get_video_features
< source >( pixel_values_videos: Tensorvideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- pixel_values_videos (
torch.Tensorформы(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)) — Тензоры, соответствующие входному видео. Пиксельные значения для видео можно получить с помощью Glm4vVideoProcessor. Подробности см. в Glm4vVideoProcessor.call() (Glm4vProcessor использует Glm4vVideoProcessor для обработки видео). - video_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_videos, 3), необязательный) — Временное, вертикальное и горизонтальное размеры формы признаков каждого видео в LLM.
Возвращает
BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж из
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (Glm4vConfig) и входных данных.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.pooler_output (
torch.Tensorформы(batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size).Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью Glm4vImageProcessor. Подробности см. в Glm4vImageProcessor.call() (Glm4vProcessor использует Glm4vImageProcessor для обработки изображений). - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM.
Возвращает
BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж из
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (Glm4vConfig) и входных данных.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.pooler_output (
torch.Tensorформы(batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size).Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
Glm4vForConditionalGeneration
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().
- attention_mask (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона[0, 1]:- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно этоpast_key_values, возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когдаuse_cache=Trueилиconfig.use_cache=True.В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если
past_key_valuesне переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.
Если используются
past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанныеinput_ids(те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы(batch_size, unprocessed_length), а не всеinput_idsформы(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. - labels (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне[0, ..., config.vocab_size]или быть равны -100 (см. docstringinput_ids). Токены с индексами, установленными в-100, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне[0, ..., config.vocab_size]. - pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью Glm4vImageProcessor. Подробности см. в Glm4vImageProcessor.call() (Glm4vProcessor использует Glm4vImageProcessor для обработки изображений). - pixel_values_videos (
torch.Tensorформы(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входному видео. Пиксельные значения для видео можно получить с помощью Glm4vVideoProcessor. Подробности см. в Glm4vVideoProcessor.call() (Glm4vProcessor использует Glm4vVideoProcessor для обработки видео). - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM. - video_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_videos, 3), необязательный) — Временное, вертикальное и горизонтальное размеры формы признаков каждого видео в LLM. - mm_token_type_ids (
torch.IntTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Индексы токенов входной последовательности, соответствующие каждой модальности. Например, текст (0), изображение (1), видео (2). Мультимодальные идентификаторы типов токенов можно получить с помощью AutoProcessor. Подробности см. в ProcessorMixin.call(). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], необязательный, по умолчанию0) — Если передано значение типаint, вычисляет logits для последнихlogits_to_keepтокенов. Если указано0, logits вычисляются для всехinput_ids(особый случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типаtorch.Tensor, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (один размер для batch и длины последовательности). - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный:last_hidden_states, необязательный:hidden_states, необязательный:attentions)pooler_outputформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.
Возвращает
CausalLMOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)
Объект CausalLMOutputWithPast или кортеж
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (Glm4vConfig) и входных данных.
Метод forward класса Glm4vForConditionalGeneration переопределяет специальный метод __call__.
Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр
Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.
loss (
torch.Tensorформы(1,), необязательный, возвращается, если заданlabels) — Потери языковой модели (для предсказания следующего токена).logits (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).past_key_values (
Cache, необязательный, возвращается при передачеuse_cache=Trueили когдаconfig.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход
past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size).Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
Пример:
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGeneration
>>> model = Glm4vForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
{"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
],
},
]
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
... image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
>>> inputs = processor(text=[text], images=[image], vision_infos=[vision_infos])
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"The image shows a street scene with a red stop sign in the foreground. In the background, there is a large red gate with Chinese characters ..."get_video_features
< source >( pixel_values_videos: Tensorvideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- pixel_values_videos (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Тензоры, соответствующие входным видео. - video_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_videos, 3), необязательный) — Временное, вертикальное и горизонтальное размеры формы признаков каждого видео в LLM.
Возвращает
BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж из
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (Glm4vConfig) и входных данных.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.pooler_output (
torch.Tensorформы(batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size).Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
Пример:
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGeneration
>>> model = Glm4vForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> messages = [
... {
... "role": "user", "content": [
... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
... ]
... },
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
... messages,
... tokenize=True,
... return_dict=True,
... return_tensors="pt",
... add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. - image_grid_thw (
torch.LongTensorформы(num_images, 3), необязательный) — Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM.
Возвращает
BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж из
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (Glm4vConfig) и входных данных.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.pooler_output (
torch.Tensorформы(batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size).Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
Пример:
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm4vForConditionalGeneration
>>> model = Glm4vForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> 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]