Parametreler

• pretrained_model_name_or_path (str veya os.PathLike, isteğe bağlı) — Şu seçeneklerden biri olabilir:
  • Bir dize, Hub üzerinde barındırılan önceden eğitilmiş bir modelin model kimliği (örneğin google/ddpm-celebahq-256).
  • Model ağırlıklarının save_pretrained() ile kaydedildiği bir dizin (örneğin ./my_model_directory) yolunu belirtir.
• cache_dir (str | os.PathLike, isteğe bağlı) — Standart önbellek kullanılmıyorsa, indirilen önceden eğitilmiş model yapılandırmasının önbelleğe alındığı dizinin yolu.
• dtype (torch.dtype, isteğe bağlı) — Varsayılan torch.dtype değerini geçersiz kılar ve modeli başka bir dtype ile yükler.
• force_download (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Model ağırlıklarının ve yapılandırma dosyalarının (yeniden) indirilmesinin zorlanıp zorlanmayacağını belirler; önbellekteki sürümler varsa bunların üzerine yazar.
• proxies (dict[str, str], isteğe bağlı) — Protokole veya uç noktaya göre kullanılacak vekil sunucuların sözlüğü, örneğin {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Vekiller her istekte kullanılır.
• output_loading_info (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Eksik anahtarlar, beklenmeyen anahtarlar ve hata mesajlarını içeren bir sözlüğün de döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir.
• local_files_only(bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Yalnızca yerel model ağırlıkları ve yapılandırma dosyalarının yüklenip yüklenmeyeceğini belirtir. True olarak ayarlanırsa, model Hub'dan indirilmez.
• token (str veya bool, isteğe bağlı) — Uzak dosyalar için HTTP bearer yetkilendirmesi olarak kullanılacak jeton. True ise, diffusers-cli login ile oluşturulan jeton ( ~/.huggingface içinde saklanır) kullanılır.
• revision (str, isteğe bağlı, varsayılan "main") — Kullanılacak belirli model sürümü. Bir dal adı, etiket adı, commit kimliği veya Git tarafından izin verilen herhangi bir tanımlayıcı olabilir.
• subfolder (str, isteğe bağlı, varsayılan "") — Hub'da veya yerel olarak daha büyük bir model deposu içindeki bir model dosyasının alt klasör konumu.
• mirror (str, isteğe bağlı) — Çin'de bir model indirirken erişilebilirlik sorunlarını çözmek için kullanılacak ayna kaynağı. Kaynağın güncelliğini veya güvenliğini garanti etmiyoruz; daha fazla bilgi için lütfen ayna sitesine başvurun.
• device_map (str veya dict[str, int | str | torch.device], isteğe bağlı) — Her alt modülün nereye yerleştirileceğini belirten bir eşleme. Her parametre/buffer adı için tanımlanması gerekmez; belirli bir modül adı bir kez dahil edildiğinde, onun tüm alt modülleri aynı cihaza gönderilir. Varsayılan değer None, anlamına gelir, yani model CPU üzerinde yüklenecektir.

  🤗 Accelerate'in en optimize device_map'i otomatik olarak hesaplaması için device_map="auto" ayarlayın. Her seçenek hakkında daha fazla bilgi için cihaz haritası tasarımı bölümüne bakın.

• max_memory (Dict, isteğe bağlı) — Maksimum bellek için bir sözlük cihaz tanımlayıcısı. Ayarlanmazsa, varsayılan olarak her GPU için kullanılabilir maksimum bellek ve kullanılabilir CPU RAM'i olur.
• offload_folder (str veya os.PathLike, isteğe bağlı) — device_map değeri "disk" içeriyorsa ağırlıkların taşınacağı yol.
• offload_state_dict (bool, isteğe bağlı) — True ise, CPU state dict + checkpoint'in en büyük shard'ı sığmıyorsa CPU RAM'inin dolmasını önlemek için CPU state dict'i geçici olarak sabit diske taşır. Disk offload varsa varsayılan olarak True olur.
• low_cpu_mem_usage (bool, isteğe bağlı, varsayılan olarak torch sürümü >= 1.9.0 ise True, aksi halde False) — Modeli yalnızca önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleyerek ve ağırlıkları başlatmadan yüklemeyi hızlandırır. Bu, model yüklenirken (tepe bellek dahil) CPU belleğinde model boyutunun 1 katından fazlasını kullanmamaya da çalışır. Yalnızca PyTorch >= 1.9.0 için desteklenir. PyTorch'un daha eski bir sürümünü kullanıyorsanız, bu argümanı True olarak ayarlamak bir hata verecektir.
• variant (str, isteğe bağlı) — Ağırlıkları, "fp16" veya "ema" gibi belirli bir variant dosya adından yükler.
• use_safetensors (bool, isteğe bağlı, varsayılan None) — None olarak ayarlanırsa, safetensors ağırlıkları mevcut ve safetensors kütüphanesi yüklüyse indirilir. True olarak ayarlanırsa, model safetensors ağırlıklarından zorla yüklenir. False olarak ayarlanırsa, safetensors ağırlıkları yüklenmez.
• disable_mmap (‘bool’, isteğe bağlı, varsayılan ‘False’) — Bir Safetensors modeli yüklenirken mmap'in devre dışı bırakılıp bırakılmayacağı. Model bir ağ biriminde veya sabit diskte olduğunda, bu ortamın mmap'in sıklıkla konum değiştirme (seek) gerektiren doğasını iyi yönetememesi nedeniyle bu seçenek daha iyi performans gösterebilir.
• trust_remote_cocde (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Uzak kodun güvenilip güvenilmeyeceği

Parametreler

• pretrained_model_name_or_path_or_dict (str, os.PathLike, veya dict) — Şunlardan biri olabilir:
  • Hub'da barındırılan önceden eğitilmiş bir modelin model kimliği (örneğin google/ddpm-celebahq-256) olan bir dize
  • Model yapılandırma dosyası içeren bir dizin (örneğin ./my_model_directory) yoluna.
  • Bir yapılandırma sözlüğü.
• cache_dir (Union[str, os.PathLike], isteğe bağlı) — Standart önbellek kullanılmıyorsa, indirilen önceden eğitilmiş model yapılandırmasının önbelleğe alındığı dizinin yolu.
• force_download (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Model yapılandırmasının (yeniden) indirilmesinin zorlanıp zorlanmayacağı; önbellekte bir sürüm varsa bu sürümün geçersiz kılınması.
• proxies (Dict[str, str], isteğe bağlı) — Protokole veya uç noktaya göre kullanılacak vekil sunucuların sözlüğü.
• local_files_only(bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Yalnızca yerel model yapılandırma dosyalarının yüklenip yüklenmeyeceğini belirtir.
• token (str veya bool, isteğe bağlı) — Uzak dosyalar için HTTP bearer yetkilendirmesi olarak kullanılacak jeton.
• revision (str, isteğe bağlı, varsayılan "main") — Kullanılacak belirli model sürümü.
• trust_remote_code (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Uzak kodun güvenilip güvenilmeyeceğini belirtir.
• subfolder (str, isteğe bağlı, varsayılan "") — Hub'da veya yerel olarak daha büyük bir model deposu içindeki bir model dosyasının alt klasör konumu.