# DeepSeek-OCR-2

## نظرة عامة

قُدِّم نموذج DeepSeek-OCR-2 في [Visual Causal Flow: A Novel Approach to OCR-Specialized Vision-Language Models](https://huggingface.co/papers/2601.20552) من قِبل فريق DeepSeek.

DeepSeek-OCR-2 هو نموذج لغة-رؤية متخصص في التعرف الضوئي على الحروف (OCR) مبني على بنية معمارية مميزة: حيث يغذي مُشفّر الرؤية SAM ViT-B مُشفّر الانتباه الهجين Qwen2، الذي يتصل عبر مُسقط MLP بنموذج اللغة DeepSeek-V2 من نوع مزيج الخبراء (MoE). وتتمثل إحدى الميزات الرئيسية للنموذج في آلية الانتباه الهجين، التي تطبّق انتباذاً ثنائي الاتجاه على رموز الصورة وانتباذاً سببياً على رموز الاستعلام، مما يتيح فهم المستندات بكفاءة ودقة.

 DeepSeek-OCR 2: التدفق السببي البصري.

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [thisisiron](https://huggingface.co/thisisiron).

## مثال على الاستخدام

### التعرف الضوئي على النصوص

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "deepseek-community/DeepSeek-OCR-2", device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")

image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/image_ocr.jpg"
inputs = processor(images=image, text="<image>\nFree OCR.", return_tensors="pt").to(model.device, dtype=model.dtype)

generate_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256)
processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True)
# "R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM\nName/Phone Ext. : (...)"
```

### التأريض عبر التحويل إلى Markdown

يتيح الرمز `<|grounding|>` إخراجاً واعياً بالإحداثيات باستخدام الوسوم `<|ref|>` و`<|det|>`.

```python
inputs = processor(
    images=image,
    text="<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown.",
    return_tensors="pt",
).to(model.device, dtype=model.dtype)

generate_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256)
processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=False)
# "<|ref|>title<|/ref|><|det|>[[330, 198, 558, 230]]<|/det|>\n# R&D QUALITY (...)"
```

## DeepseekOcr2Config[[transformers.DeepseekOcr2Config]]

#### transformers.DeepseekOcr2Config[[transformers.DeepseekOcr2Config]]

```python
transformers.DeepseekOcr2Config(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.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 128815, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/configuration_deepseek_ocr2.py#L264)

**المعاملات:**

vision_config (`dict` أو `DeepseekOcr2VisionConfig`، *اختياري*) : إعدادات لمشفّرات الرؤية. الافتراضي هو `DeepseekOcr2VisionConfig()`.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري النصي.

image_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128815`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كعنصر نائب لصور الإدخال.

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 DeepseekOcr2Model. تُستخدم لإنشاء نموذج Deepseek Ocr2 وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [deepseek-community/DeepSeek-OCR-2](https://huggingface.co/deepseek-community/DeepSeek-OCR-2)

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.

## DeepseekOcr2VisionConfig[[transformers.DeepseekOcr2VisionConfig]]

#### transformers.DeepseekOcr2VisionConfig[[transformers.DeepseekOcr2VisionConfig]]

```python
transformers.DeepseekOcr2VisionConfig(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, sam_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, encoder_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/configuration_deepseek_ocr2.py#L150)

**المعاملات:**

sam_config (`dict` أو `DeepseekOcr2SamVisionConfig`، *اختياري*) : إعدادات لمُشفِّر الرؤية الخاص بـ SAM. القيمة الافتراضية هي `DeepseekOcr2SamVisionConfig()`.

encoder_config (`dict` أو `DeepseekOcr2VisionEncoderConfig`، *اختياري*) : إعدادات مُشفِّر الرؤية الخاص بـ DeepSeek-OCR-2. القيمة الافتراضية هي `DeepseekOcr2VisionEncoderConfig()`.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج DeepseekOcr2Model. تُستخدم لإنشاء نموذج Deepseek Ocr2 وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [deepseek-community/DeepSeek-OCR-2](https://huggingface.co/deepseek-community/DeepSeek-OCR-2)

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.

## DeepseekOcr2SamVisionConfig[[transformers.DeepseekOcr2SamVisionConfig]]

#### transformers.DeepseekOcr2SamVisionConfig[[transformers.DeepseekOcr2SamVisionConfig]]

```python
transformers.DeepseekOcr2SamVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, output_channels: int = 256, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 1e-10, qkv_bias: bool = True, mlp_ratio: float = 4.0, use_abs_pos: bool = True, use_rel_pos: bool = True, window_size: int = 14, global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11), mlp_dim: int | None = None, downsample_channels: list[int] | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/configuration_deepseek_ocr2.py#L30)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : بُعد التمثيلات المخفية.

output_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256) : عدد قنوات الإخراج في عنق SAM.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : حجم (دقة) كل صورة.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم (دقة) كل رقعة.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

layer_norm_eps (`float`, *اختياري*, الافتراضي هو `1e-06`) : قيمة إيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

initializer_range (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `1e-10`) : انحراف المعيار لـ truncated_normal_initializer لتهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

qkv_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إضافة انحياز إلى الاستعلامات والمفاتيح والقيم.

mlp_ratio (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4.0`) : نسبة بُعد MLP المخفي إلى بُعد التضمين.

use_abs_pos (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام تضمينات الموضع المطلق.

use_rel_pos (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز الموضع النسبي في طبقات الانتباه الذاتي.

window_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 14) : حجم النافذة لطبقات الانتباه النافذي.

global_attn_indexes (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[2, 5, 8, 11]`) : فهارس طبقات المُشفِّر التي تستخدم الانتباه العام (غير النافذ).

mlp_dim (`int`، *اختياري*) : بُعد طبقة MLP في كل كتلة من مشفّرات الرؤية. القيمة الافتراضية هي `hidden_size * mlp_ratio`.

downsample_channels (`list[int]`، *اختياري*) : أبعاد القنوات لطبقات عنق التصفية متعددة المقاييس. القيمة الافتراضية هي `[512, 896]`.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج DeepseekOcr2Model. تُستخدم لإنشاء نموذج Deepseek Ocr2 وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [deepseek-community/DeepSeek-OCR-2](https://huggingface.co/deepseek-community/DeepSeek-OCR-2)

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.

## DeepseekOcr2VisionEncoderConfig[[transformers.DeepseekOcr2VisionEncoderConfig]]

#### transformers.DeepseekOcr2VisionEncoderConfig[[transformers.DeepseekOcr2VisionEncoderConfig]]

```python
transformers.DeepseekOcr2VisionEncoderConfig(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 = 151936, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 22016, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 32, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 32768, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, use_sliding_window: bool = False, sliding_window: int | None = 4096, max_window_layers: int = 28, layer_types: list[str] | None = None, attention_dropout: float | int = 0.0, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/configuration_deepseek_ocr2.py#L78)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `151936`) : 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 `22016`) : 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*، القيمة الافتراضية `32`) : يمثل هذا 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 تحقق متعددة الرؤوس إلى نقطة تحقق GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية ضمن تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجعوا [هذا الورق](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستعتمد القيمة الافتراضية `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*، الافتراضي هو `32768`) : أقصى طول تسلسل 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.

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.

use_sliding_window (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام الانتباه بنافذة منزلقة.

sliding_window (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : حجم نافذة الانتباه النافذة المنزلقة. إذا كانت `None`، فلا تُطبَّق نافذة منزلقة.

max_window_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `28`) : عدد الطبقات التي تستخدم الانتباه الكامل. ستستخدم أول `max_window_layers` طبقات الانتباه الكامل، بينما ستستخدم أي طبقة إضافية بعد ذلك الانتباه النافذي المنزلق (SWA).

layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : قائمة تُقرن صراحةً كل فهرس طبقة بنوعها. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليدها تلقائيًا بناءً على قيم الإعداد.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

pad_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز (Token id) المستخدم للتعبئة (padding) في المفردات.

bos_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج DeepseekOcr2Model. تُستخدم لإنشاء نموذج Deepseek Ocr2 وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [deepseek-community/DeepSeek-OCR-2](https://huggingface.co/deepseek-community/DeepSeek-OCR-2)

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.

مثال:

```python
>>> from transformers import DeepseekOcr2Config

>>> config = DeepseekOcr2Config()
>>> encoder_config = config.vision_config.encoder_config
```

## DeepseekOcr2TextConfig[[transformers.DeepseekOcr2TextConfig]]

#### transformers.DeepseekOcr2TextConfig[[transformers.DeepseekOcr2TextConfig]]

```python
transformers.DeepseekOcr2TextConfig(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 = 102400, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 11008, 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 = None, 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: float | None = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int | None = None, n_group: int | None = None, n_routed_experts: int = 64, output_router_logits: bool = False, n_shared_experts: int = 2, routed_scaling_factor: float = 1.0, topk_group: int | None = None, topk_method: str | None = 'greedy', num_experts_per_tok: int | None = None, moe_intermediate_size: int = 1407, mlp_layer_types: list[str] | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/configuration_deepseek_ocr2.py#L170)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `102400`) : 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 `11008`) : 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*) : معرّف الرمز (Token id) المستخدم للتعبئة (padding) 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 (`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

n_group (`int`، *اختياري*) : عدد المجموعات للتوجيه المختصّ الأعلى-ك (top-k) المجمّع.

n_routed_experts (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `64`) : عدد الخبراء الموجَّهين.

output_router_logits (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم التوجيه (router logits) أم لا. تمكين هذا الخيار سيتيح أيضًا للنموذج إخراج الخسارة المساعدة، بما في ذلك خسارة موازنة الحمل وخسارة توجيه z.

n_shared_experts (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : عدد الخبراء المشتركين.

routed_scaling_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1.0`) : معامل التوسيع أو الخبراء الموجَّهون.

topk_group (`int`، *اختياري*) : عدد المجموعات المختارة لكل رمز (لكل رمز، مع ضمان أن الخبراء المختارين يكونون ضمن `topk_group` مجموعات فقط).

topk_method (`str`، *اختياري*، الافتراضي `"greedy"`) : طريقة اختيار أفضل k خبير في طبقات MoE.

num_experts_per_tok (`int`، *اختياري*) : عدد الخبراء الذين يُوجَّه إليهم كل رمز. هذه هي قيمة top-k الخاصة بتوجيه اختيار الرموز.

moe_intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1407`) : الحجم الوسيط لشبكات MLP الخاصة بالخبراء الموجَّهين.

mlp_layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : نوع MLP (`"dense"` أو `"sparse"`) لكل طبقة فك الترميز، على سبيل المثال `["dense", "sparse", "sparse", ...]`.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج DeepseekOcr2Model. تُستخدم لإنشاء نموذج Deepseek Ocr2 وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [deepseek-community/DeepSeek-OCR-2](https://huggingface.co/deepseek-community/DeepSeek-OCR-2)

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.

## DeepseekOcr2ImageProcessor[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor]]

#### transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor]]

```python
transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.deepseek_ocr2.image_processing_deepseek_ocr2.DeepseekOcr2ImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/image_processing_deepseek_ocr2.py#L134)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 1024, 'width': 1024}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال 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.

crop_to_patches (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.crop_to_patches`) : ما إذا كان يجب قص الصورة إلى قطع. يمكن تجاوز ذلك عبر معامل `crop_to_patches` في طريقة `preprocess`.

min_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.min_patches`) : الحد الأدنى لعدد البقع التي سيتم استخراجها من الصورة. لا يؤثر إلا إذا تم تعيين `crop_to_patches` إلى `True`. يمكن تجاوز ذلك عبر معامل `min_patches` في طريقة `preprocess`.

max_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.max_patches`) : الحد الأقصى لعدد البقع (patches) التي سيتم استخراجها من الصورة. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `crop_to_patches` إلى `True`. يمكن تجاوز هذه القيمة بواسطة معامل `max_patches` في طريقة `preprocess`.

tile_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : حجم كل بلاطة محلية. يجب أن يتطابق مع حجم تضمين الاستعلام الخاص بالنموذج.

background_color (`list[int]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[127, 127, 127]`) : لون الخلفية للتعبئة.

ينشئ معالج صور DeepseekOcr2ImageProcessor.

#### crop_image_to_patches[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor.crop_image_to_patches]]

```python
crop_image_to_patches(images: torch.Tensor, min_patches: int, max_patches: int, tile_size: int, resample: PIL.Image.Resampling | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/image_processing_deepseek_ocr2.py#L154)

**المعاملات:**

images (`torch.Tensor`) : الصور التي سيتم قصّها، الشكل `(batch, channels, height, width)`.

min_patches (`int`) : الحد الأدنى لعدد البقع.

max_patches (`int`) : الحد الأقصى لعدد البقع.

tile_size (`int`) : حجم كل بلاطة.

resample (`PILImageResampling`، *اختياري*) : مرشح إعادة العينة لتغيير الحجم.

**يعيد:** `tuple[torch.Tensor, int]`

البقع المتراكمة `(batch, num_patches, channels, tile_size, tile_size)` وعدد البقع لكل صورة.

اقتصاص الدُفعات من الصور إلى رقع بناءً على التقطيع الأمثل.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/image_processing_deepseek_ocr2.py#L288)

يعيد عدد رقع الصور لحجم صورة معيّن (رقعة عامة واحدة + رقع محلية).

#### pad_to_square[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor.pad_to_square]]

```python
pad_to_square(images: torch.Tensor, background_color: int | tuple[int, int, int] = 0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/image_processing_deepseek_ocr2.py#L308)

**المعاملات:**

images (`torch.Tensor`) : الصور التي سيتم توسيطها. الشكل: (batch_size, num_channels, height, width) أو (num_channels, height, width).

background_color (`int` أو `tuple[int, int, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0) : اللون المستخدم للتعبئة. يمكن أن يكون عددًا صحيحًا للقناة الواحدة، أو مجموعة من الأعداد الصحيحة تمثل قنوات متعددة للصور متعددة القنوات. إذا تم تمريره كعدد صحيح في وضع القنوات المتعددة، فسيتم افتراض `0` للقنوات اللاحقة.

**يعيد:** `torch.Tensor`

الصور المُملّأة.

يضيف حشواً إلى الصورة لتحويلها إلى مربع بناءً على أطول حافة.

## DeepseekOcr2ImageProcessorPil[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessorPil]]

#### transformers.DeepseekOcr2ImageProcessorPil[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessorPil]]

```python
transformers.DeepseekOcr2ImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.deepseek_ocr2.image_processing_pil_deepseek_ocr2.DeepseekOcr2ImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/image_processing_pil_deepseek_ocr2.py#L142)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 1024, 'width': 1024}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال 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.

crop_to_patches (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.crop_to_patches`) : ما إذا كان يجب قص الصورة إلى قطع. يمكن تجاوز ذلك عبر معامل `crop_to_patches` في طريقة `preprocess`.

min_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.min_patches`) : الحد الأدنى لعدد البقع التي سيتم استخراجها من الصورة. لا يؤثر إلا إذا تم تعيين `crop_to_patches` إلى `True`. يمكن تجاوز ذلك عبر معامل `min_patches` في طريقة `preprocess`.

max_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.max_patches`) : الحد الأقصى لعدد البقع (patches) التي سيتم استخراجها من الصورة. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `crop_to_patches` إلى `True`. يمكن تجاوز هذه القيمة بواسطة معامل `max_patches` في طريقة `preprocess`.

tile_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : حجم كل بلاطة محلية. يجب أن يتطابق مع حجم تضمين الاستعلام الخاص بالنموذج.

background_color (`list[int]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[127, 127, 127]`) : لون الخلفية للتعبئة.

ينشئ معالج صور DeepseekOcr2ImageProcessor.

#### crop_image_to_patches[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessorPil.crop_image_to_patches]]

```python
crop_image_to_patches(image: ndarray, min_patches: int, max_patches: int, tile_size: int, resample: PILImageResampling | int | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/image_processing_pil_deepseek_ocr2.py#L162)

اقطع الصورة إلى قطع صغيرة (patches) وأعد قائمةً بالصور المقطوعة.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessorPil.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/image_processing_pil_deepseek_ocr2.py#L274)

**المعاملات:**

height (`int`) : ارتفاع الصورة المدخلة.

width (`int`) : عرض الصورة المدخلة.

images_kwargs (`dict`، *اختياري*) : أي معاملات إضافية لتجاوز القيم الافتراضية لمعالج الصور.

**يعيد:** `int`

عدد البقع لكل صورة.

أداة تُرجع عدد البُقع (patches) لحجم صورة معيّن.

#### pad_to_square[[transformers.DeepseekOcr2ImageProcessorPil.pad_to_square]]

```python
pad_to_square(image: ndarray, background_color: int | tuple[int, int, int] = 0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/image_processing_pil_deepseek_ocr2.py#L309)

**المعاملات:**

image (`np.ndarray`) : الصورة التي سيتم توسيطها. الشكل: (num_channels, height, width) - دائمًا channels_first في الخلفية.

background_color (`int` أو `tuple[int, int, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0) : اللون المستخدم للتعبئة.

**يعيد:** `np.ndarray`

الصورة المُحشوة.

يضيف حشواً إلى الصورة لتحويلها إلى مربع بناءً على أطول حافة.

## DeepseekOcr2Processor[[transformers.DeepseekOcr2Processor]]

#### transformers.DeepseekOcr2Processor[[transformers.DeepseekOcr2Processor]]

```python
transformers.DeepseekOcr2Processor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, patch_size = 16, downsample_ratio = 4, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/processing_deepseek_ocr2.py#L43)

**المعاملات:**

image_processor (`DeepseekOcr2ImageProcessor`) : مُعالج الصور هو مدخل مطلوب.

tokenizer (`tokenizer_class`) : مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل إلزامي.

chat_template (`str`) : قالب Jinja لتحويل قوائم الرسائل في المحادثة إلى نص قابل للتحويم.

patch_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم الباتش المستخدم من قِبل مُشفِّر الرؤية (حجم تضمين باتش SAM ViT).

downsample_ratio (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : نسبة التقليل (downsampling) المطبقة بعد مُشفِّر الرؤية.

ينشئ DeepseekOcr2Processor الذي يجمع معالج الصور ومعالج الرموز في معالج واحد.

يوفر [DeepseekOcr2Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Processor) جميع وظائف [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor) و`tokenizer_class`. راجع [~DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor) و`~tokenizer_class` لمزيد من المعلومات.

## DeepseekOcr2TextModel[[transformers.DeepseekOcr2TextModel]]

#### transformers.DeepseekOcr2TextModel[[transformers.DeepseekOcr2TextModel]]

```python
transformers.DeepseekOcr2TextModel(config: DeepseekOcr2TextConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1317)

**المعاملات:**

config ([DeepseekOcr2TextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2TextConfig)) : 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 Deepseek Ocr2 النصي الأساسي 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.DeepseekOcr2TextModel.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: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1334)

**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` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config)) والمدخلات.

تُعيد طريقة [DeepseekOcr2TextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2TextModel) 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.

## DeepseekOcr2VisionModel[[transformers.DeepseekOcr2VisionModel]]

#### transformers.DeepseekOcr2VisionModel[[transformers.DeepseekOcr2VisionModel]]

```python
transformers.DeepseekOcr2VisionModel(config: DeepseekOcr2VisionConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L956)

**المعاملات:**

config ([DeepseekOcr2VisionConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2VisionConfig)) : 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.

خط أنابيب الرؤية: SAM ViT-B (مع العنق)

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.DeepseekOcr2VisionModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L969)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor). راجع [DeepseekOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([DeepseekOcr2Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Processor) يستخدم [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor) لمعالجة الصور).

**يعيد:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [DeepseekOcr2VisionModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2VisionModel) 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.
- **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.

## DeepseekOcr2Model[[transformers.DeepseekOcr2Model]]

#### transformers.DeepseekOcr2Model[[transformers.DeepseekOcr2Model]]

```python
transformers.DeepseekOcr2Model(config: DeepseekOcr2Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1398)

**المعاملات:**

config ([DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config)) : 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 Llava-Next 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.DeepseekOcr2Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = 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: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1496)

**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 [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor). راجع [DeepseekOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([DeepseekOcr2Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Processor) يستخدم [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor) لمعالجة الصور).

pixel_values_local (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قيم بكسلات الباتش المحلية من الشكل `(total_patches, 3, H, W)`.

num_local_patches (`list[int]` أو `torch.Tensor`، *اختياري*) : عدد البقع المحلية لكل صورة في الدفعة.

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:** `DeepseekOcr2ModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`DeepseekOcr2ModelOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتمادًا على الإعداد ([DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config)) والمدخلات.

تُعيد طريقة [DeepseekOcr2Model](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Model) 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.

  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 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).

#### get_image_features[[transformers.DeepseekOcr2Model.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1417)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor). راجع [DeepseekOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([DeepseekOcr2Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Processor) يستخدم [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor) لمعالجة الصور).

pixel_values_local (`torch.Tensor` من الشكل `(total_patches, 3, height, width)`، *اختياري*) : جميع البقع المحلية المسطحة عبر الدفعة، أو `None` إذا لم تكن هناك عروض محلية.

num_local_patches (`list[int]` أو `torch.Tensor`، *اختياري*) : عدد البقع المحلية لكل صورة، على سبيل المثال `[6, 0, 4]`.

**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 من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config)) 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.

#### get_placeholder_mask[[transformers.DeepseekOcr2Model.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/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1473)

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.

## DeepseekOcr2ForConditionalGeneration[[transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration]]

#### transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration[[transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration(config: DeepseekOcr2Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1557)

**المعاملات:**

config ([DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config)) : 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 Deepseek Ocr2 لتوليد الرموز المشروطة على أنماط أخرى (مثل توليد النص من صورة ونص).

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.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = 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: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1597)

**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 [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor). راجع [DeepseekOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([DeepseekOcr2Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Processor) يستخدم [DeepseekOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor) لمعالجة الصور).

pixel_values_local (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قيم بكسلات الباتش المحلية من الشكل `(total_patches, 3, H, W)`.

num_local_patches (`list[int]` أو `torch.Tensor`، *اختياري*) : عدد البقع المحلية لكل صورة في الدفعة.

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).

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:** `DeepseekOcr2CausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`DeepseekOcr2CausalLMOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتمادًا على الإعداد ([DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [DeepseekOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration) 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_patches, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج بواسطة مُشفِّر الرؤية وبعد إسقاط الحالة المخفية 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 PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, DeepseekOcr2ForConditionalGeneration

>>> model = DeepseekOcr2ForConditionalGeneration.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")

>>> 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[[transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_ocr2/modeling_deepseek_ocr2.py#L1573)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, 3, height, width)`) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال الخاصة بالمنظور العام.

pixel_values_local (`torch.Tensor` من الشكل `(total_patches, 3, height, width)`، *اختياري*) : جميع البقع المحلية المسطحة عبر الدفعة، أو `None` إذا لم تكن هناك عروض محلية.

num_local_patches (`list[int]` أو `torch.Tensor`، *اختياري*) : عدد البقع المحلية لكل صورة، على سبيل المثال `[6, 0, 4]`.

**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 من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config)) 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, DeepseekOcr2ForConditionalGeneration

>>> model = DeepseekOcr2ForConditionalGeneration.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")

>>> 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]
```