# Aria [Aria](https://huggingface.co/papers/2410.05993) هو نموذج متعدد الوسائط من نوع مزيج الخبراء (MoE). يهدف هذا النموذج إلى نشر وصفة تدريب مفتوحة المصدر لإنشاء نموذج أصلي متعدد الوسائط من الصفر. يحتوي Aria على 3.9 مليار و3.5 مليار معلمات مفعّلة لكل رمز بصري ونصي على التوالي. يتم التعامل مع النص بواسطة مُفكِّك (decoder) من نوع مزيج الخبراء، بينما يتم التعامل مع المدخلات البصرية بواسطة مُشفِّر بصري خفيف. تم تدريب النموذج في أربع مراحل: ما قبل التدريب اللغوي، وما قبل التدريب متعدد الوسائط، وما قبل التدريب متعدد الوسائط للسياقات الطويلة، وما بعد التدريب متعدد الوسائط. يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية الخاصة بـ Aria تحت منظمة [Aria](https://huggingface.co/rhymes-ai?search_models=aria). > [!TIP] > انقر على نماذج Aria في الشريط الجانبي الأيمن لمزيد من الأمثلة حول كيفية تطبيق Aria على مهام متعددة الوسائط مختلفة. يُظهر المثال أدناه كيفية توليد النص بناءً على صورة باستخدام [Pipeline](/docs/transformers/main/ar/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) أو فئة [AutoModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModel). ```python from transformers import pipeline pipeline = pipeline( "image-to-text", model="rhymes-ai/Aria", device=0, ) pipeline( "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", text="What is shown in this image?" ) ``` ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "rhymes-ai/Aria", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained("rhymes-ai/Aria") messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ] }, ] inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device) inputs = inputs.to(model.device, torch.bfloat16) output = model.generate( **inputs, max_new_tokens=15, stop_strings=["<|im_end|>"], tokenizer=processor.tokenizer, do_sample=True, temperature=0.9, ) output_ids = output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:] response = processor.decode(output_ids, skip_special_tokens=True) print(response) ``` تقلل عملية التكميم العبء على الذاكرة في النماذج الكبيرة من خلال تمثيل الأوزان بدقة أقل. راجع نظرة عامة على [التكميم](../quantization/overview) للاطلاع على المزيد من واجهات التكميم المتاحة. يستخدم المثال أدناه [torchao](../quantization/torchao) لاختزال الأوزان إلى int4 فقط، مع نقطة التفتيش [rhymes-ai/Aria-sequential_mlp](https://huggingface.co/rhymes-ai/Aria-sequential_mlp). تحل هذه النقطة محل GEMM المجمّع بطبقات `torch.nn.Linear` لتسهيل عملية الاختزال. ```python # pip install torchao import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, TorchAoConfig quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "rhymes-ai/Aria-sequential_mlp", device_map="auto", quantization_config=quantization_config ) processor = AutoProcessor.from_pretrained( "rhymes-ai/Aria-sequential_mlp", ) messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ] }, ] inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device) inputs = inputs.to(model.device, torch.bfloat16) output = model.generate( **inputs, max_new_tokens=15, stop_strings=["<|im_end|>"], tokenizer=processor.tokenizer, do_sample=True, temperature=0.9, ) output_ids = output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:] response = processor.decode(output_ids, skip_special_tokens=True) print(response) ``` ## AriaImageProcessor[[transformers.AriaImageProcessor]] #### transformers.AriaImageProcessor[[transformers.AriaImageProcessor]] ```python transformers.AriaImageProcessor(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/image_processing_aria.py#L52) **المعاملات:** do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. max_image_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.max_image_size`) : الحد الأقصى لحجم الصورة. يجب أن يكون 490 أو 980. min_image_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.min_image_size`) : الحد الأدنى لحجم الصورة. سيتم تكبير الصور التي يقل حجمها عن هذا الحد في أي من أبعادها. split_resolutions (`list[list[int]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.split_resolutions`) : قائمة بالدقات الممكنة على شكل أزواج (الارتفاع، العرض) لتقسيم الصور عالية الدقة إلى قطع. split_image (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.split_image`) : ما إذا كان يجب تقسيم الصورة إلى بقع باستخدام أفضل دقة مطابقة من `split_resolutions`. ينشئ معالج صور AriaImageProcessor. #### preprocess[[transformers.AriaImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : علم مخصص للمطورين لإدخال مدخلات إضافية تشبه الصور والتي سيتم معالجتها مسبقًا أيضًا. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجة اسمية (kwarg). على سبيل المثال، يُعد `preprocess(images, masks=masks)` الخيار المفضل، لكنه يؤدي إلى مشاكل في أولوية الحجة لبعض النماذج. في تلك الحالات، يمكن استخدام `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` بدلاً منه. do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. **يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة. معالجة صورة أو دفعة من الصور مسبقًا. ## AriaImageProcessorPil[[transformers.AriaImageProcessorPil]] #### transformers.AriaImageProcessorPil[[transformers.AriaImageProcessorPil]] ```python transformers.AriaImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/image_processing_pil_aria.py#L53) **المعاملات:** do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. max_image_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.max_image_size`) : الحد الأقصى لحجم الصورة. يجب أن يكون 490 أو 980. min_image_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.min_image_size`) : الحد الأدنى لحجم الصورة. سيتم تكبير الصور التي يقل حجمها عن هذا الحد في أي من أبعادها. split_resolutions (`list[list[int]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.split_resolutions`) : قائمة بالدقات الممكنة على شكل أزواج (الارتفاع، العرض) لتقسيم الصور عالية الدقة إلى قطع. split_image (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.split_image`) : ما إذا كان يجب تقسيم الصورة إلى بقع باستخدام أفضل دقة مطابقة من `split_resolutions`. ينشئ معالج صور AriaImageProcessor. #### preprocess[[transformers.AriaImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : علم مخصص للمطورين لإدخال مدخلات إضافية تشبه الصور والتي سيتم معالجتها مسبقًا أيضًا. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجة اسمية (kwarg). على سبيل المثال، يُعد `preprocess(images, masks=masks)` الخيار المفضل، لكنه يؤدي إلى مشاكل في أولوية الحجة لبعض النماذج. في تلك الحالات، يمكن استخدام `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` بدلاً منه. do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. **يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة. معالجة صورة أو دفعة من الصور مسبقًا. ## AriaProcessor[[transformers.AriaProcessor]] #### transformers.AriaProcessor[[transformers.AriaProcessor]] ```python transformers.AriaProcessor(image_processor = None, tokenizer: transformers.models.auto.tokenization_auto.AutoTokenizer | str = None, chat_template: str | None = None, size_conversion: dict[float | int, int] | None = None) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/processing_aria.py#L63) **المعاملات:** image_processor (`AriaImageProcessor`) : معالج الصور هو مدخل إلزامي. tokenizer (`TokenizersBackend`، *اختياري*) : مُجزِّئ الرموز (tokenizer) هو مدخل مطلوب. chat_template (`str`، *اختياري*) : قالب Jinja لتحويل قوائم الرسائل في المحادثة إلى نص قابل للتحوّل إلى رموز. size_conversion (`Dict`، *اختياري*) : قاموس يحدد تحويلات الأحجام للصور. ينشئ AriaProcessor الذي يجمع معالج الصور ومعالج الرموز (tokenizer) في معالج واحد. يوفر [AriaProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) جميع وظائف [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) و[TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend). راجع [~AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) و[~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) لمزيد من المعلومات. #### __call__[[transformers.AriaProcessor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L653) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *اختياري*) : الصورة التي سيتم معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا مررت مدخلات مُجزَّأة مسبقًا، فاضبط `is_split_into_words=True` لتجنب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات. 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]]]`، *اختياري*) : الفيديو المراد معالجته مسبقًا. يتوقع إدخال فيديو واحد أو دفعة من الفيديوهات بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر فيديوهات بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`، *اختياري*) : الصوت أو مجموعة الأصوات التي يجب تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy/متجه PyTorch، يجب أن يكون شكل كل صوت (C, T)، حيث C هو عدد القنوات، وT هو طول العينة للصوت. return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي: - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy. - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs)، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة. ## AriaTextConfig[[transformers.AriaTextConfig]] #### transformers.AriaTextConfig[[transformers.AriaTextConfig]] ```python transformers.AriaTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 32000, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 4096, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 2048, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 2, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int | None = None, moe_num_experts: int = 8, moe_topk: int = 2, moe_num_shared_experts: int = 2) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/configuration_aria.py#L31) **المعاملات:** vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32000`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`. hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد التمثيلات المخفية. intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد تمثيلات MLP. num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer. num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer. num_key_value_heads (`int`, *اختياري*) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تفتيش متعددة الرؤوس إلى نقطة تفتيش GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورقة](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فسيتم افتراض `num_attention_heads`. hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك. max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2048`) : الحد الأقصى لطول التسلسل الذي قد يُستخدم به هذا النموذج. initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان. rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-06`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms. use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط. pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات. bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات. pretraining_tp (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : ميزة تجريبية. ترتيب توازي الموترات (Tensor parallelism) المستخدم أثناء التدريب المسبق. يُرجى الرجوع إلى [هذا المستند](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) لفهم المزيد حولها. هذه القيمة ضرورية لضمان إعادة إنتاج نتائج التدريب المسبق بدقة. يُرجى الرجوع إلى [هذه المشكلة](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232). tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج. rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`، *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، وبشكل اختياري معاملات تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول. attention_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي. attention_dropout (`Union[int, float]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة dropout لاحتمالات الانتباه. mlp_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات up_proj و down_proj و gate_proj ضمن طبقات MLP. head_dim (`int`، *اختياري*) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فسيتم افتراض hidden_size // num_attention_heads moe_num_experts (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 8) : عدد الخبراء في طبقة MoE. moe_topk (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : عدد الخبراء الأوائل الذين يتم توجيه كل رمز إليهم. moe_num_shared_experts (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : عدد الخبراء المشتركين. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج AriaModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Aria وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [rhymes-ai/Aria](https://huggingface.co/rhymes-ai/Aria) ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات. ## AriaConfig[[transformers.AriaConfig]] #### transformers.AriaConfig[[transformers.AriaConfig]] ```python transformers.AriaConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.models.aria.configuration_aria.AriaTextConfig | None = None, vision_feature_layer: int | list[int] = -1, projector_patch_to_query_dict: dict | None = None, image_token_index: int = 9, initializer_range: float = 0.02, tie_word_embeddings: bool = False) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/configuration_aria.py#L112) **المعاملات:** vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري البصري. text_config (`Union[dict, ~models.aria.configuration_aria.AriaTextConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري النصي. vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `-1`) : فهرس الطبقة التي يتم اختيارها لاستخراج ميزة الرؤية. إذا تم تقديم عدة فهارس، فسيتم دمج ميزات الرؤية المقابلة لتلك الفهارس لتكوين ميزات الرؤية. projector_patch_to_query_dict (`dict`، *اختياري*) : تعيين لحجم البقع إلى أبعاد الاستعلام. image_token_index (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `9`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كعلامة مؤقتة للصور المدخلة. initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان. tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج AriaModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Aria وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [rhymes-ai/Aria](https://huggingface.co/rhymes-ai/Aria) ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات. ## AriaTextModel[[transformers.AriaTextModel]] #### transformers.AriaTextModel[[transformers.AriaTextModel]] ```python transformers.AriaTextModel(config: AriaTextConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L626) **المعاملات:** config ([AriaTextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaTextConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج. نموذج Aria Text الخام الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى. يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك). هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك. #### forward[[transformers.AriaTextModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L642) **المعاملات:** input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`. [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج. use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`). **يعيد:** `MoeModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` `MoeModelOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (في حال تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعدادات ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) والمدخلات. تُعيد طريقة [AriaTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaTextModel) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج. - **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان `config.is_encoder_decoder=True`) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_probs=True` و`config.add_router_probs=True` أو عند `config.output_router_probs=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. قيمات التوجيه الخام (بعد تطبيق دالة softmax) التي تحسبها وحدات التوجيه في نماذج مزيج الخبراء (MoE)، وتُستخدم هذه القيم لحساب الخسارة المساعدة في نماذج مزيج الخبراء. ## AriaModel[[transformers.AriaModel]] #### transformers.AriaModel[[transformers.AriaModel]] ```python transformers.AriaModel(config: AriaConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L835) **المعاملات:** config ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج. نموذج Aria الذي يتكون من هيكل بصري ونموذج لغوي، دون رأس لنمذجة اللغة. يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك). هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك. #### forward[[transformers.AriaModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L897) **المعاملات:** input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor). راجع [AriaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (يستخدم [AriaProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) لمعالجة الصور). pixel_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, height, width)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على قيم البكسلات المعبأة. قيم القناع المختارة في `[0, 1]`: - 1 للبكسلات الحقيقية (أي **غير المقنّعة**)، - 0 للبكسلات المعبأة (أي **المقنّعة**). [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`. [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج. use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`، *اختياري*) : قاموس حيث تكون المفاتيح هي الأنماط المدعومة والقيم هي المخرجات المُرمّزة لذلك النمط. كل مخرَج مُرمّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (`pooler_output`، *اختياري*: `last_hidden_states`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `pooler_output` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) وهو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة في تضمينات النص. **يعيد:** `AriaModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` `AriaModelOutputWithPast` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [AriaModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج. إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج. - **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج من قِبل مُشفِّر الرؤية بعد إسقاط حالة الإخفاء الأخيرة. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.add_router_probs=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. قيمات التوجيه (Router logits) للنموذج، وهي مفيدة لحساب الخسارة المساعدة (auxiliary loss) لنماذج مزيج الخبراء (Mixture of Experts). #### get_image_features[[transformers.AriaModel.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, vision_feature_layer: int | list[int] = -1, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L843) **المعاملات:** pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع الصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor). راجع [AriaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([AriaProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) يستخدم [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) لمعالجة الصور). pixel_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, height, width)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على قيم البكسلات المعبّأة. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للبكسلات الحقيقية (أي **غير المقنّعة**)، - 0 للبكسلات المعبّأة (أي **المقنّعة**). [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `-1`) : فهرس الطبقة التي يتم اختيارها لاستخراج ميزة الرؤية. إذا تم تقديم عدة فهارس، فسيتم دمج ميزات الرؤية المقابلة لتلك الفهارس لتكوين ميزات الرؤية. **يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) والمدخلات. يحصل على حالات الإخفاء الأخيرة للصور من برج الرؤية ويطبّق الإسقاط متعدد الوسائط. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج. - **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. #### get_placeholder_mask[[transformers.AriaModel.get_placeholder_mask]] ```python get_placeholder_mask(input_ids: LongTensor, inputs_embeds: Tensor, image_features: Tensor) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L873) يحصل على قناع العلامات الوهمية متعددة الوسائط من `input_ids` أو `inputs_embeds`، ويتحقق من أن عدد رموز العلامات الوهمية يساوي طول الميزات متعددة الوسائط. إذا اختلفت الأطوال، يتم رفع خطأ. ## AriaTextForCausalLM[[transformers.AriaTextForCausalLM]] #### transformers.AriaTextForCausalLM[[transformers.AriaTextForCausalLM]] ```python transformers.AriaTextForCausalLM(config: AriaTextConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L702) **المعاملات:** config ([AriaTextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaTextConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج. نموذج Aria لنمذجة اللغة السببية. يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك). هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك. #### forward[[transformers.AriaTextForCausalLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L717) **المعاملات:** input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`. [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج. labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب). **يعيد:** `MoeCausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` `MoeCausalLMOutputWithPast` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعدادات ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) والمدخلات. تُعيد طريقة [AriaTextForCausalLM](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaTextForCausalLM) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي). - **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax). - **aux_loss** (`torch.Tensor`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.output_router_logits=True`، وفي حال تدريب النموذج لموجّهه باستخدام خسارة توازن الأحمال) -- خسارة مساعدة لتوازن الأحمال الخاصة بالوحدات المتناثرة. تُعيد النماذج التي توازن خبرائها باستخدام انحياز الموجّه بدلاً من ذلك (DeepSeek-V3 والهندسات المشتقة منه) قيمة `None` هنا مع الاستمرار في إرجاع `router_logits`. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.output_router_logits=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة متناثرة) بأبعاد `(batch_size * sequence_length, num_experts)`. قيمات التوجيه الخام (logits) التي يحسبها موجّهات MoE. يمكن استخدامها لحساب خسارة موازنة الحمل أو لفحص كيفية توزيع الرموز على الخبراء. - **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. مثال: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, AriaTextForCausalLM >>> model = AriaTextForCausalLM.from_pretrained("meta-aria_text/AriaText-2-7b-hf") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-aria_text/AriaText-2-7b-hf") >>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?" >>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") >>> # 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] "Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you." ``` ## AriaForConditionalGeneration[[transformers.AriaForConditionalGeneration]] #### transformers.AriaForConditionalGeneration[[transformers.AriaForConditionalGeneration]] ```python transformers.AriaForConditionalGeneration(config: AriaConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L979) **المعاملات:** config ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج. نموذج Aria لمهام التوليد الشرطي. تجمع هذه النموذج بين برج الرؤية ومشغل متعدد الوسائط ونموذج لغوي لأداء مهام تتضمن مدخلات من الصور والنص معاً. يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك). هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك. #### forward[[transformers.AriaForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L1007) **المعاملات:** input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor). راجع [AriaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (يستخدم [AriaProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) لمعالجة الصور). pixel_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, height, width)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على قيم البكسلات المعبأة. قيم القناع المختارة في `[0, 1]`: - 1 للبكسلات الحقيقية (أي **غير المقنّعة**)، - 0 للبكسلات المعبأة (أي **المقنّعة**). [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`. [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج. labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو `model.image_token_id` (حيث `model` هو مثيل من `AriaForConditionalGeneration`). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `model.image_token_id` (أي أنها مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`، *اختياري*) : قاموس حيث تكون المفاتيح هي الأنماط المدعومة والقيم هي المخرجات المُرمّزة لذلك النمط. كل مخرَج مُرمّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (`pooler_output`، *اختياري*: `last_hidden_states`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `pooler_output` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) وهو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة في تضمينات النص. **يعيد:** `AriaCausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` `AriaCausalLMOutputWithPast` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعدادات ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [AriaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaForConditionalGeneration) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي). - **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل من مخرجات الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لكل من مخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج من قِبل مُشفِّر الرؤية بعد إسقاط حالة الإخفاء الأخيرة. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.add_router_probs=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحد لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. قيمات التوجيه (Router logits) للنموذج، وهي مفيدة لحساب الخسارة المساعدة (auxiliary loss) لنماذج مزيج الخبراء (Mixture of Experts). مثال: ```python >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> import torch >>> from PIL import Image >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, AutoModel >>> from transformers.image_utils import load_image >>> # Note that passing the image urls (instead of the actual pil images) to the processor is also possible >>> image1 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg") >>> image2 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/skyline_chicago.jpg") >>> image3 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Rhymes-AI/Aria") >>> model = AutoModel.from_pretrained("Rhymes-AI/Aria", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") >>> # Create inputs >>> messages = [ ... { ... "role": "user", ... "content": [ ... {"type": "image"}, ... {"type": "text", "text": "In this image, we can see the city of New York, and more specifically the Statue of Liberty."}, ... {"type": "image"}, ... {"type": "text", "text": "What can we see in this image?"}, ... ] ... }, ... { ... "role": "user", ... "content": [ ... {"type": "image"}, ... {"type": "text", "text": "In which city is that bridge located?"}, ... ] ... } ... ] >>> prompts = [processor.apply_chat_template([message], add_generation_prompt=True) for message in messages] >>> images = [[image1, image2], [image3]] >>> inputs = processor(text=prompts, images=images, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device) >>> # Generate >>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256) >>> generated_texts = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True) >>> print(generated_texts[0]) Assistant: There are buildings, trees, lights, and water visible in this image. >>> print(generated_texts[1]) Assistant: The bridge is in San Francisco. ``` #### get_image_features[[transformers.AriaForConditionalGeneration.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, vision_feature_layer: int | list[int] = -1, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L992) **المعاملات:** pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع الصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor). راجع [AriaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([AriaProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) يستخدم [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) لمعالجة الصور). pixel_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, height, width)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على قيم البكسلات المعبّأة. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للبكسلات الحقيقية (أي **غير المقنّعة**)، - 0 للبكسلات المعبّأة (أي **المقنّعة**). [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `-1`) : فهرس الطبقة التي يتم اختيارها لاستخراج ميزة الرؤية. إذا تم تقديم عدة فهارس، فسيتم دمج ميزات الرؤية المقابلة لتلك الفهارس لتكوين ميزات الرؤية. **يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) والمدخلات. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج. - **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. مثال: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, AriaForConditionalGeneration >>> model = AriaForConditionalGeneration.from_pretrained("rhymes-ai/Aria") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("rhymes-ai/Aria") >>> 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] ```