# Gemma 3 [Gemma 3](https://huggingface.co/papers/2503.19786) هو نموذج متعدد الوسائط يتوفر بنسخ مُسبقة التدريب ونسخ مُعدّلة للتوجيه، بحجم 1B و13B و27B من المعاملات. البنية المعمارية متطابقة تقريبًا مع إصدارات Gemma السابقة. الفروقات الرئيسية هي: وجود 5 طبقات من الانتباه الذاتي النافذي المحلي المتناوب لكل طبقة من الانتباه الذاتي الشامل، ودعم طول سياق أطول يبلغ 128K رمزًا، ومشفّر [SigLip](./siglip) يمكنه "المسح والتجوال" في الصور عالية الدقة لمنع فقدان المعلومات في الصور عالية الدقة أو الصور ذات نسب الأبعاد غير المربعة. خضع المتغير المُعدّل بالتعليمات لتدريب لاحق باستخدام تقنيتي تقطير المعرفة والتعلم المعزز. يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية لنموذج Gemma 3 ضمن إصدار [Gemma 3](https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d). > [!TIP] > انقر على نماذج Gemma 3 في الشريط الجانبي الأيمن لمزيد من الأمثلة حول كيفية تطبيق Gemma على مهام الرؤية واللغة المختلفة. > > اضبط `use_kernels=True` في [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لاستبدال الطبقات المدعومة بنوى مُحسَّنة من Hub. راجع [تحميل النوى](../kernel_doc/loading_kernels) لمعرفة المزيد. يُظهر المثال أدناه كيفية توليد النص بناءً على صورة باستخدام [Pipeline](/docs/transformers/main/ar/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) أو فئة [AutoModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModel). ```python from transformers import pipeline pipeline = pipeline( task="image-text-to-text", model="google/gemma-3-4b-pt", device=0, ) pipeline( "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", text=" What is shown in this image?" ) ``` ```python from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained( "google/gemma-3-4b-it", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained( "google/gemma-3-4b-it", padding_side="left" ) messages = [ { "role": "system", "content": [ {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."} ] }, { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ] }, ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True, ).to(model.device) output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, cache_implementation="static") print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` تقلل عملية التكميم العبء على الذاكرة في النماذج الكبيرة من خلال تمثيل الأوزان بدقة أقل. راجع نظرة عامة على [التكميم](../quantization/overview) للاطلاع على المزيد من واجهات التكميم المتاحة. يستخدم المثال أدناه [torchao](../quantization/torchao) لاختزال الأوزان إلى int4 فقط. ```python # pip install torchao from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration, TorchAoConfig quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128) model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained( "google/gemma-3-27b-it", device_map="auto", quantization_config=quantization_config ) processor = AutoProcessor.from_pretrained( "google/gemma-3-27b-it", padding_side="left" ) messages = [ { "role": "system", "content": [ {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."} ] }, { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ] }, ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True, ).to(model.device) output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, cache_implementation="static") print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` استخدم [AttentionMaskVisualizer](https://github.com/huggingface/transformers/blob/beb9b5b02246b9b7ee81ddf938f93f44cfeaad19/src/transformers/utils/attention_visualizer.py#L139) لفهم أفضل للرموز التي يمكن للنموذج الانتباه إليها والتي لا يمكنه الانتباه إليها. ```python from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer visualizer = AttentionMaskVisualizer("google/gemma-3-4b-it") visualizer("What is shown in this image?") ``` ## ملاحظات - استخدم [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) للمدخلات التي تجمع بين النص والصورة، وكذلك للمدخلات التي تحتوي على صور فقط. - يدعم Gemma 3 عدة صور كمدخلات، لكن تأكد من تجميع الصور بشكل صحيح قبل تمريرها إلى المعالج. يجب أن يكون كل دفعة قائمة تحتوي على صورة واحدة أو أكثر. ```py url_cow = "https://media.istockphoto.com/id/1192867753/photo/cow-in-berchida-beach-siniscola.jpg?s=612x612&w=0&k=20&c=v0hjjniwsMNfJSuKWZuIn8pssmD5h5bSN1peBd1CmH4=" url_cat = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" messages =[ { "role": "system", "content": [ {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."} ] }, { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": url_cow}, {"type": "image", "url": url_cat}, {"type": "text", "text": "Which image is cuter?"}, ] }, ] ``` - يجب أن يحتوي النص المُمرَّر إلى المعالج على رمز `` في كل مكان يجب فيه إدراج صورة. - يتميز المعالج بطريقته الخاصة [apply_chat_template()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.apply_chat_template) لتحويل رسائل الدردشة إلى مدخلات النموذج. - بشكل افتراضي، لا يتم اقتصاص الصور، بل يُمرَّر صورة الأساس فقط إلى النموذج. في الصور عالية الدقة أو الصور التي لا تكون أبعادها مربعة، قد تظهر شوائب لأن مُشفِّر الرؤية يستخدم دقة ثابتة تبلغ 896x896. لمنع هذه الشوائب وتحسين الأداء أثناء الاستدلال، اضبط `do_pan_and_scan=True` ليقص الصورة إلى عدة رقعات أصغر ويضمّنها مع تضمين صورة الأساس. يمكنك تعطيل pan and scan للحصول على استدلال أسرع. ```diff inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True, + do_pan_and_scan=True, ).to(model.device) ``` - لنقطة التفتيش Gemma-3 1B المدربة في وضع النص فقط، استخدم [AutoModelForCausalLM](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModelForCausalLM) بدلاً من ذلك. ```py import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "google/gemma-3-1b-pt", ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "google/gemma-3-1b-pt", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device) output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static") print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` ## Gemma3ImageProcessor[[transformers.Gemma3ImageProcessor]] #### transformers.Gemma3ImageProcessor[[transformers.Gemma3ImageProcessor]] ```python transformers.Gemma3ImageProcessor(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/image_processing_gemma3.py#L58) **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 هي `{'height' : 224, 'width': 224}`): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `2`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد `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. do_pan_and_scan (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تطبيق `pan_and_scan` على الصور. pan_and_scan_min_crop_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأدنى لحجم كل قصّة في تقنية البان والسكان. pan_and_scan_max_num_crops (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد المحاصيل لكل صورة في pan and scan. pan_and_scan_min_ratio_to_activate (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأدنى لنسبة العرض إلى الارتفاع لتفعيل خاصية pan and scan. ينشئ معالج صور Gemma3ImageProcessor. #### preprocess[[transformers.Gemma3ImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/image_processing_gemma3.py#L78) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. do_pan_and_scan (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تطبيق `pan_and_scan` على الصور. pan_and_scan_min_crop_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأدنى لحجم كل قصّة في تقنية البان والسكان. pan_and_scan_max_num_crops (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد المحاصيل لكل صورة في pan and scan. pan_and_scan_min_ratio_to_activate (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأدنى لنسبة العرض إلى الارتفاع لتفعيل خاصية pan and scan. **يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة. ## Gemma3ImageProcessorPil[[transformers.Gemma3ImageProcessorPil]] #### transformers.Gemma3ImageProcessorPil[[transformers.Gemma3ImageProcessorPil]] ```python transformers.Gemma3ImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/image_processing_pil_gemma3.py#L58) **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 هي `{'height' : 224, 'width': 224}`): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `2`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد `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. do_pan_and_scan (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تطبيق `pan_and_scan` على الصور. pan_and_scan_min_crop_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأدنى لحجم كل قصّة في تقنية البان والسكان. pan_and_scan_max_num_crops (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد المحاصيل لكل صورة في pan and scan. pan_and_scan_min_ratio_to_activate (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأدنى لنسبة العرض إلى الارتفاع لتفعيل خاصية pan and scan. ينشئ معالج صور Gemma3ImageProcessor. #### preprocess[[transformers.Gemma3ImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/image_processing_pil_gemma3.py#L78) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. do_pan_and_scan (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تطبيق `pan_and_scan` على الصور. pan_and_scan_min_crop_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأدنى لحجم كل قصّة في تقنية البان والسكان. pan_and_scan_max_num_crops (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد المحاصيل لكل صورة في pan and scan. pan_and_scan_min_ratio_to_activate (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأدنى لنسبة العرض إلى الارتفاع لتفعيل خاصية pan and scan. **يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة. ## Gemma3Processor[[transformers.Gemma3Processor]] #### transformers.Gemma3Processor[[transformers.Gemma3Processor]] ```python transformers.Gemma3Processor(image_processor, tokenizer, chat_template = None, image_seq_length: int = 256, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/processing_gemma3.py#L40) **المعاملات:** image_processor (`Gemma3ImageProcessor`) : مُعالج الصور هو مدخل مطلوب. tokenizer (`GemmaTokenizer`) : مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل مطلوب. chat_template (`str`) : قالب Jinja لتحويل قوائم الرسائل في المحادثة إلى نص قابل للتحويم. image_seq_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `256`) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت هذه الخاصية لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. ينشئ Gemma3Processor الذي يجمع معالج الصور ومعالج الرموز في معالج واحد. يوفر [Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) جميع وظائف [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) و[GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer). راجع [~Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) و[~GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) لمزيد من المعلومات. #### __call__[[transformers.Gemma3Processor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/processing_gemma3.py#L65) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *اختياري*) : الصورة التي سيتم معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا مررت مدخلات مُجزَّأة مسبقًا، فاضبط `is_split_into_words=True` لتجنب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات. return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي: - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy. - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs)، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة. **يعيد:** `~feature_extraction_utils.BatchFeature` - **data** (`dict`، *اختياري*) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي تُعاد بواسطة طرائق __call__/pad ('input_values'، 'attention_mask'، وما إلى ذلك). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة. - **skip_tensor_conversion** (`list[str]` أو `set[str]`، *اختياري*) -- قائمة أو مجموعة من المفاتيح التي يجب ألا يتم تحويلها إلى متجهات، حتى عند تحديد `tensor_type`. ## Gemma3TextConfig[[transformers.Gemma3TextConfig]] #### transformers.Gemma3TextConfig[[transformers.Gemma3TextConfig]] ```python transformers.Gemma3TextConfig(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 = 262208, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, num_hidden_layers: int = 26, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int = 4, head_dim: int = 256, hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, bos_token_id: int | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, query_pre_attn_scalar: int = 256, sliding_window: int | None = 4096, layer_types: list[str] | None = None, final_logit_softcapping: float | None = None, attn_logit_softcapping: float | None = None, use_bidirectional_attention: bool | None = False) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/configuration_gemma3.py#L32) **المعاملات:** vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `262208`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`. hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2304`) : بُعد التمثيلات المخفية. intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `9216`) : بُعد تمثيلات MLP. num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `26`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer. num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `8`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل 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 تحقق متعددة الرؤوس إلى نقطة تحقق GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورق](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي `num_attention_heads`. head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `256`) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // num_attention_heads hidden_activation (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu_pytorch_tanh`) : 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 `131072`) : 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. pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، الافتراضي هو `1`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات. bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات. tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج. rope_parameters (`dict`, *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة لتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتصعيد في حال رغبتك في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول. attention_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي. attention_dropout (`Union[int, float]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة dropout لاحتمالات الانتباه. query_pre_attn_scalar (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256) : عامل التوسيع المستخدم على درجات الانتباه sliding_window (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : حجم نافذة الانتباه النافذة المنزلقة. إذا كانت `None`، فلا تُطبَّق نافذة منزلقة. layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : قائمة تُقرن صراحةً كل فهرس طبقة بنوعها. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليدها تلقائيًا بناءً على قيم الإعداد. final_logit_softcapping (`float`، *اختياري*) : معامل التوسيع عند تطبيق tanh softcapping على القيم الاحتمالية (logits). attn_logit_softcapping (`float`، *اختياري*) : معامل التوسيع عند تطبيق tanh softcapping على درجات الانتباه. use_bidirectional_attention (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : إذا كانت القيمة True، فإن النموذج سيولي اهتمامًا لجميع رموز النص بدلاً من استخدام قناع سببي. لا يغيّر هذا السلوك بالنسبة لرموز الرؤية. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Gemma3Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Gemma3 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/gemma-3-4b-it](https://huggingface.co/google/gemma-3-4b-it) 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. ```python >>> from transformers import Gemma3TextModel, Gemma3TextConfig >>> # Initializing a Gemma3Text gemma3_text-7b style configuration >>> configuration = Gemma3TextConfig() >>> # Initializing a model from the gemma3_text-7b style configuration >>> model = Gemma3TextModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## Gemma3Config[[transformers.Gemma3Config]] #### transformers.Gemma3Config[[transformers.Gemma3Config]] ```python transformers.Gemma3Config(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, text_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, vision_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, mm_tokens_per_image: int | None = 256, boi_token_index: int | None = 255999, eoi_token_index: int | None = 256000, image_token_index: int | None = 262144, initializer_range: float | None = 0.02, tie_word_embeddings: bool | None = True) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/configuration_gemma3.py#L165) **المعاملات:** text_config (`Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]]`, *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري النصي. vision_config (`Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]]`, *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري البصري. mm_tokens_per_image (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256) : عدد الرموز لكل تضمين صورة. boi_token_index (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 255999) : فهرس رمز بداية الصورة (begin-of-image token) المستخدم لتغليف موجه الصورة. eoi_token_index (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256000) : فهرس رمز نهاية الصورة (end-of-image token) المستخدم لتغليف موجه الصورة. image_token_index (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `262144`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كحقل محجوز للصور المدخلة. initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان. tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Gemma3Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Gemma3 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/gemma-3-4b-it](https://huggingface.co/google/gemma-3-4b-it) 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 Gemma3ForConditionalGeneration, Gemma3Config, SiglipVisionConfig, Gemma3TextConfig >>> # Initializing a Siglip-like vision config >>> vision_config = SiglipVisionConfig() >>> # Initializing a Gemma3 Text config >>> text_config = Gemma3TextConfig() >>> # Initializing a Gemma3 gemma-3-4b style configuration >>> configuration = Gemma3Config(vision_config, text_config) >>> # Initializing a model from the gemma-3-4b style configuration >>> model = Gemma3ForConditionalGeneration(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## Gemma3TextModel[[transformers.Gemma3TextModel]] #### transformers.Gemma3TextModel[[transformers.Gemma3TextModel]] ```python transformers.Gemma3TextModel(config: Gemma3TextConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L474) **المعاملات:** config ([Gemma3TextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3TextConfig)) : 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 Gemma3 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.Gemma3TextModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L497) **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:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) أو `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) 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 ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [Gemma3TextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3TextModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج. إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج. - **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، 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. ## Gemma3Model[[transformers.Gemma3Model]] #### transformers.Gemma3Model[[transformers.Gemma3Model]] ```python transformers.Gemma3Model(config: Gemma3Config) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L762) **المعاملات:** config ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) : 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 Gemma3 الأساسي 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.Gemma3Model.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L809) **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 [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). راجع [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) يستخدم [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) لمعالجة الصور). 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)`. token_type_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز المقاطع لتحديد الجزء الأول والثاني من المدخلات. يتم اختيار الفهارس من `[0, 1]`: - 0 يقابل رمز *الجملة أ*، - 1 يقابل رمز *الجملة ب*. [ما هي معرّفات أنواع الرموز؟](../glossary#token-type-ids) 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`). 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:** `Gemma3ModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` A `Gemma3ModelOutputWithPast` or a tuple of `torch.Tensor` (if `return_dict=False` is passed or when `config.return_dict=False`) comprising various elements depending on the configuration ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) and inputs. تُعيد طريقة [Gemma3Model](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Model) 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، 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. - **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. مثال: ```python >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration >>> model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/gemma32-3b-mix-224") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma32-3b-mix-224") >>> prompt = "Where is the cat standing?" >>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt") >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(**inputs,) >>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "Where is the cat standing?\nsnow" ``` #### get_image_features[[transformers.Gemma3Model.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L774) **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 [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). راجع [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) يستخدم [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) لمعالجة الصور). **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 ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) والمدخلات. يُرجع الحالة المخفية الأخيرة من نموذج الرؤية إلى فضاء نموذج اللغة. - **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.Gemma3Model.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/gemma3/modeling_gemma3.py#L785) 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. ## Gemma3ForCausalLM[[transformers.Gemma3ForCausalLM]] #### transformers.Gemma3ForCausalLM[[transformers.Gemma3ForCausalLM]] ```python transformers.Gemma3ForCausalLM(config: Gemma3TextConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L571) **المعاملات:** config ([Gemma3TextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3TextConfig)) : 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 Gemma3 لنمذجة اللغة السببية. يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك). هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك. #### forward[[transformers.Gemma3ForCausalLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L587) **المعاملات:** input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`. [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج. labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب). **يعيد:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) أو `tuple(torch.Tensor)` [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 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 ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [Gemma3ForCausalLM](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForCausalLM) 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 من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. مثال: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, Gemma3ForCausalLM >>> model = Gemma3ForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-2-9b") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-9b") >>> prompt = "What is your favorite condiment?" >>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30) >>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "What is your favorite condiment?" ``` ## Gemma3ForConditionalGeneration[[transformers.Gemma3ForConditionalGeneration]] #### transformers.Gemma3ForConditionalGeneration[[transformers.Gemma3ForConditionalGeneration]] ```python transformers.Gemma3ForConditionalGeneration(config: Gemma3Config) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L921) **المعاملات:** config ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) : 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 Gemma3 الأساسي 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.Gemma3ForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L935) **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 [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). راجع [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) يستخدم [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) لمعالجة الصور). 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)`. token_type_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز المقاطع لتحديد الجزء الأول والثاني من المدخلات. يتم اختيار الفهارس من `[0, 1]`: - 0 يقابل رمز *الجملة أ*، - 1 يقابل رمز *الجملة ب*. [ما هي معرّفات أنواع الرموز؟](../glossary#token-type-ids) 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*) : التسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.text_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.text_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:** `Gemma3CausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` `Gemma3CausalLMOutputWithPast` 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 ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) 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.text_config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل من مخرجات الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لكل من مخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج الذي أنتجه مُشفِّر الرؤية بعد إسقاط الحالة المخفية الأخيرة. مثال: ```python >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration >>> model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it") >>> messages = [ ... { ... "role": "system", ... "content": [ ... {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."} ... ] ... }, ... { ... "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, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "user\nYou are a helpful assistant.\n\n\n\n\n\nWhere is the cat standing?\nmodel\nBased on the image, the cat is standing in a snowy area, likely outdoors. It appears to" ``` #### get_image_features[[transformers.Gemma3ForConditionalGeneration.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L931) **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 [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). راجع [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) يستخدم [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) لمعالجة الصور). مثال: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration >>> model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it") >>> 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] ``` ## Gemma3ForSequenceClassification[[transformers.Gemma3ForSequenceClassification]] #### transformers.Gemma3ForSequenceClassification[[transformers.Gemma3ForSequenceClassification]] ```python transformers.Gemma3ForSequenceClassification(config) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L1083) #### forward[[transformers.Gemma3ForSequenceClassification.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L1084) ## Gemma3TextForSequenceClassification[[transformers.Gemma3TextForSequenceClassification]] #### transformers.Gemma3TextForSequenceClassification[[transformers.Gemma3TextForSequenceClassification]] ```python transformers.Gemma3TextForSequenceClassification(config) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L1078) **المعاملات:** config ([`[``GenericForSequenceClassification``]`]) : فئة تكوين النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف التكوين، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل التكوين فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج. Gemma3TextForSequenceClassification هو نموذج لتصنيف التسلسلات يعتمد على النص فقط ويعمل مع Gemma3TextConfig. يستخدمه تنفيذ تصنيف التسلسلات العام من أجل الكفاءة والاتساق. 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.Gemma3TextForSequenceClassification.forward]] ```python forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs]) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L128) **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`، *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 بمرور 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,)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة تصنيف/انحدار التسلسل. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`. إذا كان `config.num_labels == 1` يتم حساب خسارة الانحدار (خسارة متوسط المربع)، وإذا كان `config.num_labels > 1` يتم حساب خسارة التصنيف (الإنتروبيا المتقاطعة). 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:** `SequenceClassifierOutputWithPast` تُعيد طريقة `GenericForSequenceClassification` 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.