Hugging Face's logo

Transformers documentation

Ernie 4.5 Moe

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

تمت مساهمة هذا النموذج في Hugging Face Transformers في 2025-07-21.

FlashAttention SDPA Tensor parallelism

Ernie 4.5 Moe

نظرة عامة

أُطلق نموذج Ernie 4.5 Moe ضمن إصدار عائلة نماذج Ernie 4.5 من baidu. تحتوي هذه العائلة من النماذج على بنى معمارية وأحجام نماذج متعددة ومختلفة. يستهدف هذا النموذج تحديداً نموذج النص الأساسي مع مزيج من الخبراء (moe) - أحدهما بإجمالي 21B و3B من المعاملات النشطة، والآخر بإجمالي 300B و47B من المعاملات النشطة. يعتمد في جوهره على Llama القياسي، مقترناً بـ MoE متخصص مبني على Mixtral مع خبراء مشتركين إضافيين.

يمكن العثور على نماذج أخرى من العائلة في Ernie 4.5 وErnie 4.5 VL MoE.

نصائح للاستخدام

توليد النص

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_name = "baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT"

# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
)

# prepare the model input
inputs = tokenizer("Hey, are you conscious? Can you talk to me?", return_tensors="pt").to(model.device)
prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)

# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32,
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()

# decode the generated ids
generate_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)

التوليد الموزع باستخدام توازي الموتر

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_name = "baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT"

# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    tp_plan="auto",
)

# prepare the model input
inputs = tokenizer("Hey, are you conscious? Can you talk to me?", return_tensors="pt").to(model.device)
prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)

# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32,
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()

# decode the generated ids
generate_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)

التكميم باستخدام Bitsandbytes

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig


model_name = "baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT"

# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True),
)

# prepare the model input
inputs = tokenizer("Hey, are you conscious? Can you talk to me?", return_tensors="pt").to(model.device)
prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)

# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32,
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()

# decode the generated ids
generate_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل Anton Vlasjuk. يمكن العثور على الكود الأصلي هنا.

Ernie4_5_MoeConfig

فئة transformers.Ernie4_5_MoeConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 103424pad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2hidden_size: int = 2560intermediate_size: int = 12288num_hidden_layers: int = 28num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = 4hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneuse_bias: bool | None = Falsemoe_intermediate_size: int = 1536moe_k: int | None = 6moe_num_experts: int | None = 64moe_num_shared_experts: int | None = 2moe_layer_start_index: int | None = 1moe_layer_end_index: int | None = -1moe_layer_interval: int | None = 1moe_norm_min: float | None = 1e-12output_router_logits: bool | None = Falserouter_aux_loss_coef: float | None = 0.001 )

المعاملات

  • vocab_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 103424) — حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة input_ids.
  • pad_token_id (int، اختياري، القيمة الافتراضية 0) — 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 التدفق في المفردات.
  • hidden_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 2560) — أبعاد التمثيلات المخفية.
  • intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 12288) — أبعاد تمثيلات MLP.
  • num_hidden_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 28) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.
  • num_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 20) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
  • num_key_value_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 4) — 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. إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي 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"، وغيرها.
  • max_position_embeddings (int، اختياري، القيمة الافتراضية 131072) — أقصى طول تسلسل قد يُستخدم معه هذا النموذج على الإطلاق.
  • 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-05) — 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 إذا كان النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.
  • tie_word_embeddings (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان (weight embeddings) وفقاً لخريطة tied_weights_keys الخاصة بالنموذج.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], اختياري) — قائمة تحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن تحتوي القائمة على قيمة لـ rope_theta، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع max_position_embeddings أطول.
  • use_bias (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في أي من الإسقاطات، بما في ذلك على سبيل المثال mlp وattention.
  • moe_intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1536) — الحجم الوسيط لشبكات MLP للخبراء الموجَّهين.
  • moe_k (int، اختياري، القيمة الافتراضية 6) — عدد الخبراء المختارين.
  • moe_num_experts (int، اختياري، القيمة الافتراضية 64) — عدد الخبراء الموجَّهين.
  • moe_num_shared_experts (int، اختياري، القيمة الافتراضية 2) — عدد الخبراء المشتركين في جميع عمليات الأمامية (forwards) لنماذج MoE.
  • moe_layer_start_index (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — أول فهرس تبدأ عنده طبقات MoE بالظهور.
  • moe_layer_end_index (int، اختياري، القيمة الافتراضية -1) — آخر فهرس ممكن لطبقة MoE.
  • moe_layer_interval (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — الفواصل بين طبقات MoE التي تظهر.
  • moe_norm_min (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1e-12) — القيمة الدنيا للقسمة أثناء تطبيع التوجيه.
  • output_router_logits (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم اللوجيتس الخاصة بالموجِّه (router). تمكين هذا الخيار سيتيح أيضًا للنموذج إخراج الخسارة المساعدة، بما في ذلك خسارة موازنة الحمل وخسارة z الخاصة بالموجِّه.
  • router_aux_loss_coef (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.001) — معامل خسارة موازنة الحمل المساعدة. يُستخدم لعقابلة التوجيه غير المتساوي للخبراء في نماذج MoE.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Ernie4_5_MoeModel. تُستخدم لتوليد نموذج Ernie4 5 Moe بناءً على الحُجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT

ترث كائنات التهيئة من PreTrainedConfig ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ PreTrainedConfig لمزيد من المعلومات.

مثال:

>>> from transformers import Ernie4_5_MoeModel, Ernie4_5_MoEConfig

>>> # Initializing a Ernie4_5_MoE style configuration
>>> configuration = Ernie4_5_MoEConfig()

>>> # Initializing a model from the ERNIE-4.5-21B-A3B style configuration
>>> model = Ernie4_5_MoeModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

Ernie4_5_MoeModel

فئة transformers.Ernie4_5_MoeModel

< >

( config: Ernie4_5_MoeConfig )

المعاملات

  • config (Ernie4_5_MoeConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعدادات إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Ernie4 5 Moe الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من PreTrainedModel. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التحميل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضًا فئة فرعية من torch.nn.Module في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • input_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا.

    يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

    ما هي معرّفات الإدخال؟

  • attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • position_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • 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. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.

    يُسمح فقط بمرجع Cache كمدخل، راجع دليل ذاكرة kv لدينا. إذا لم يتم تمرير past_key_values، فسيتم تهيئة DynamicCache افتراضياً.

    سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

    عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى 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) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا 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 تعيينه إلى 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 (tuple) من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (Ernie4_5_MoeConfig) والمدخلات.

تتجاوز طريقة Ernie4_5_MoeModel 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 حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  • past_key_values (Cache، اختياري، يُعاد عند تمرير use_cache=True أو عند تعيين config.use_cache=True) — إنه كائن من نوع Cache. لمزيد من التفاصيل، راجع دليل ذاكرة kv.

    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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (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 وconfig.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 logits الخام (بعد تطبيق دالة softmax) التي يحسبها موجّهو MoE، وتُستخدم هذه القيم لحساب الخسارة المساعدة في نماذج مزيج الخبراء.

Ernie4_5_MoeForCausalLM

فئة transformers.Ernie4_5_MoeForCausalLM

< >

( config: Ernie4_5_MoeConfig )

المعاملات

  • config (Ernie4_5_MoeConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعدادات إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Ernie4 5 Moe لنمذجة اللغة السببية.

يرث هذا النموذج من PreTrainedModel. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التحميل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضًا فئة فرعية من torch.nn.Module في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • input_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا.

    يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

    ما هي معرّفات الإدخال؟

  • attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • position_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • 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. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.

    يُسمح فقط بمرجع Cache كمدخل، راجع دليل ذاكرة kv لدينا. إذا لم يتم تمرير past_key_values، فسيتم تهيئة DynamicCache افتراضياً.

    سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

    عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى 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) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا 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) — التسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس ضمن [0, ..., config.vocab_size] أو -100 (انظر input_ids docstring). يتم تجاهل الرموز التي فهارسها مضبوطة على -100 (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool، اختياري) — إذا تم تعيينه إلى True، تُعاد حالات المفاتيح والقيم past_key_values ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر past_key_values).
  • output_router_logits (bool, اختياري) — ما إذا كان يجب إرجاع قيم logits لجميع الموجّهات (routers) أم لا. تُفيد هذه القيم في حساب خسارة الموجّه (router loss)، ولا ينبغي إرجاعها أثناء الاستدلال.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor]، اختياري، القيمة الافتراضية 0) — إذا كان int، يتم حساب logits لآخر logits_to_keep رموز. إذا كانت القيمة 0، يتم حساب logits لجميع input_ids (حالة خاصة). لا يُحتاج إلى logits إلا للرمز الأخير في عملية التوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة كبيرة، وهو أمر مهم بشكل ملحوظ للتسلسلات الطويلة أو حجم المفردات الكبير. إذا كان torch.Tensor، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول التسلسل. يكون هذا مفيدًا عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول التسلسل).

يعيد

MoeCausalLMOutputWithPast أو tuple(torch.Tensor)

MoeCausalLMOutputWithPast أو مجموعة (tuple) من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (Ernie4_5_MoeConfig) والمدخلات.

تتجاوز طريقة Ernie4_5_MoeForCausalLM 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 of shape (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 config.output_router_logits=True، ويتدرب النموذج على مساره باستخدام خسارة توازن الأحمال) — خسارة مساعدة لتوازن الأحمال للوحدات المتناثرة. النماذج التي توازن خبرائها باستخدام انحياز المسار بدلاً من ذلك (DeepSeek-V3 والهندسات المشتقة منه) تعيد None هنا مع الاستمرار في إعادة 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) ذات الشكل (batch_size * sequence_length, num_experts).

    قيمات التوجيه الخام (logits) التي تحسبها وحدات التوجيه في نماذج 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) — إنه كائن من نوع Cache. لمزيد من التفاصيل، راجع دليل ذاكرة kv.

    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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (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:

generate

< >

( inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonegeneration_config: transformers.generation.configuration_utils.GenerationConfig | None = Nonelogits_processor: transformers.generation.logits_process.LogitsProcessorList | None = Nonestopping_criteria: transformers.generation.stopping_criteria.StoppingCriteriaList | None = Noneprefix_allowed_tokens_fn: collections.abc.Callable[[int, torch.Tensor], list[int]] | None = Nonesynced_gpus: bool | None = Noneassistant_model: typing.Optional[ForwardRef('PreTrainedModel')] = Nonestreamer: typing.Optional[ForwardRef('BaseStreamer')] = Nonenegative_prompt_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonecustom_generate: str | collections.abc.Callable | None = None**kwargs ) → ModelOutput or torch.LongTensor

المعاملات

  • inputs (torch.Tensor بأشكال متغيرة حسب النمط، اختياري) — التسلسل المستخدم كموجّه للتوليد أو كمدخلات للنموذج إلى المُشفِّر. إذا كانت None فسيُهيّئ الدالة هذا التسلسل باستخدام bos_token_id وحجم دفعة يساوي 1. بالنسبة لنماذج المُفكِّك فقط، يجب أن تكون inputs بصيغة input_ids. أما بالنسبة لنماذج المُشفِّر-المُفكِّك، فيمكن أن يمثل inputs أيّاً من input_ids أو input_values أو input_features أو pixel_values.
  • generation_config (GenerationConfig, اختياري) — إعدادات التوليد التي تُستخدم كإعدادات أساسية لاستدعاء التوليد. أي **kwargs مرر إلى generate تطابق سمات generation_config ستُلغي قيمها. إذا لم يُقدَّم generation_config، فسيُستخدم الإعداد الافتراضي، الذي له أولوية تحميل كالتالي: 1) من ملف النموذج generation_config.json، إن وُجد؛ 2) من إعدادات النموذج. يُرجى ملاحظة أن المعاملات غير المحددة ستورث القيم الافتراضية لـ GenerationConfig، والتي يجب الرجوع إلى توثيقها لتهيئة التوليد.
  • logits_processor (LogitsProcessorList، اختياري) — معالجات logits مخصصة تكمل المعالجات الافتراضية المبنية من المعاملات وإعدادات التوليد. إذا تم تمرير معالج logits تم إنشاؤه مسبقًا باستخدام المعاملات أو إعدادات التوليد، فسيتم طرح خطأ. هذه الميزة مخصصة للمستخدمين المتقدمين.
  • stopping_criteria (StoppingCriteriaList، اختياري) — معايير إيقاف مخصصة تكمل معايير الإيقاف الافتراضية المبنية من الحجج وإعدادات التوليد. إذا تم تمرير معيار إيقاف تم إنشاؤه مسبقًا باستخدام الحجج أو إعدادات التوليد، فسيتم طرح خطأ. إذا كان معيار الإيقاف الخاص بك يعتمد على مدخل scores، فتأكد من تمرير return_dict_in_generate=True, output_scores=True إلى generate. هذه الميزة مخصصة للمستخدمين المتقدمين.
  • prefix_allowed_tokens_fn (Callable[[int, torch.Tensor], list[int]]، اختياري) — إذا تم توفيره، فإن هذه الدالة تُقيّد بحث الحزمة (beam search) على الرموز المسموح بها فقط في كل خطوة. إذا لم يُوفَّر، فلا يُطبَّق أي قيد. تستقبل هذه الدالة حجتين: معرّف الدفعة batch_id و input_ids. يجب أن تُرجع قائمة بالرموز المسموح بها لخطوة التوليد التالية، مشروطةً بمعرّف الدفعة batch_id والرموز المولَّدة سابقًا inputs_ids. يُعدّ هذا الحُجّة مفيدًا للتوليد المقيد المشروط على البادئة، كما هو موصوف في Autoregressive Entity Retrieval.
  • synced_gpus (bool, اختياري) — ما إذا كان يجب مواصلة تشغيل حلقة while حتى max_length. ما لم يتم تجاوز هذا العلم، فسيتم تعيينه إلى True عند استخدام FullyShardedDataParallel أو DeepSpeed ZeRO Stage 3 مع عدة وحدات معالجة رسومية لتجنب التعطّل إذا انتهت وحدة معالجة رسومية واحدة من التوليد قبل وحدات المعالجة الرسومية الأخرى. وإلا، فالقيمة الافتراضية هي False.
  • assistant_model (PreTrainedModel، اختياري) — نموذج مساعد يمكن استخدامه لتسريع عملية التوليد. يجب أن يكون لدى النموذج المساعد نفس المرمّز (tokenizer) تمامًا. يتحقق التسريع عندما يكون التنبؤ بالرموز المرشحة باستخدام النموذج المساعد أسرع بكثير من تشغيل التوليد باستخدام النموذج الذي تستدعي منه generate. وعليه، يجب أن يكون النموذج المساعد أصغر بكثير.
  • streamer (BaseStreamer، اختياري) — كائن Streamer الذي سيُستخدم لبثّ التسلسلات المولّدة. يتم تمرير الرموز المولّدة عبر streamer.put(token_ids)، ويتحمّل الـ streamer مسؤولية أي معالجة إضافية.
  • negative_prompt_ids (torch.LongTensor من الشكل (batch_size, sequence_length)، اختياري) — الموجّه السلبي المطلوب لبعض المعالجات مثل CFG. يجب أن يتطابق حجم الدفعة مع حجم دفعة الإدخال. هذه ميزة تجريبية، وقد تخضع لتغييرات كاسرة في واجهة برمجة التطبيقات في الإصدارات المستقبلية.
  • negative_prompt_attention_mask (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), اختياري) — Attention_mask الخاص بـ negative_prompt_ids.
  • custom_generate (str أو Callable, اختياري) — أحد ما يلي:
    • str (اسم مستودع Hugging Face Hub): يشغّل دالة generate المخصصة المعرّفة في custom_generate/generate.py داخل ذلك المستودع بدلاً من طريقة generate القياسية. يستبدل المستودع منطق التوليد بالكامل، وقد يختلف نوع الإرجاع.
    • str (مسار المستودع المحلي): نفس ما سبق لكن من مسار محلي. كما تتطلب المجلدات المحلية trust_remote_code=True لأن custom_generate/generate.py المحلي يُنفَّذ.
    • Callable: سيقوم generate بتنفيذ خطوات إعداد المدخلات المعتادة، ثم استدعاء الدالة القابلة للاستدعاء المُقدَّمة لتشغيل حلقة فك الترميز. لمزيد من المعلومات، راجع التوثيق.
  • kwargs (dict[str, Any], اختياري) — تحديد معلمات بشكل مؤقت لـ generation_config و/أو معلمات إضافية خاصة بالنموذج سيتم تحويلها إلى دالة forward الخاصة بالنموذج. إذا كان النموذج من نوع المُشفِّر-المُفكِّك (encoder-decoder)، فيجب عدم إضافة بادئة للمعلمات الخاصة بالمُشفِّر، بينما يجب إضافة بادئة decoder_ للمعلمات الخاصة بالمُفكِّك.

يعيد

ModelOutput أو torch.LongTensor

ModelOutput (إذا كان return_dict_in_generate=True أو عندما يكون config.return_dict_in_generate=True) أو torch.LongTensor.

إذا لم يكن النموذج نموذجاً من نوع المُشفِّر-المُفكِّك (model.config.is_encoder_decoder=False)، فإن أنواع ModelOutput الممكنة هي:

إذا كان النموذج من نوع مُشفِّر-مُفكِّك (encoder-decoder) (model.config.is_encoder_decoder=True)، فإن أنواع ModelOutput الممكنة هي:

يولّد تسلسلات من معرّفات الرموز (token ids) للنماذج التي تحتوي على رأس لنمذجة اللغة.

تُضبط معظم المعلمات التي تتحكم في التوليد في generation_config، والتي إذا لم تُمرَّر، فسيتم ضبطها على إعدادات التوليد الافتراضية للنموذج. يمكنك تجاوز أي generation_config عن طريق تمرير المعلمات المقابلة إلى generate()، على سبيل المثال .generate(inputs, num_beams=4, do_sample=True).

لمراجعة عامة لاستراتيجيات التوليد وأمثلة الأكواد، راجع الدليل التالي.

Update on GitHub

←Ernie4_5 ESM→