# Gemma4 ## نظرة عامة نموذج Gemma 4 هو نموذج متعدد الوسائط يتوفر بنسخ مُدرَّبة مسبقًا ونسخ مُهيَّأة عبر التعليمات، بأحجام معلمات E2B وE4B و31B و26B-A4B (MoE). توفر نماذج Gemma 4 القدرات التالية: - الاستدلال: جميع النماذج في هذه العائلة مصممة لتكون مستدلّةً عالية القدرات، مع أوضاع تفكير قابلة للضبط. - الأنماط متعددة الوسائط الموسّعة: يعالج النص، والصورة مع دعم نسب أبعاد ودقة متغيرة (جميع النماذج)، والفيديو، والصوت (مدمج أصليًا في نموذجي E2B وE4B). - نافذة سياق موسّعة: تتميز النماذج الصغيرة بنافذة سياق بحجم 128K، بينما تدعم النماذج الأخرى حجم 256K. - قدرات البرمجة والوكلاء المحسّنة: يحقق تحسينات ملحوظة في اختبارات البرمجة المعيارية إلى جانب دعم مدمج لاستدعاء الدوال، مما يمكّن وكلاء مستقلين ذوي قدرات عالية. - دعم أصلي لموجّه النظام: تقدّم Gemma 4 دعماً مدمجاً لدور النظام، مما يتيح محادثات أكثر تنظيماً وقابلية للتحكم. يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية لنموذج Gemma 4 ضمن إصدار [Gemma 4](https://huggingface.co/collections/google/gemma-4). ### نموذج Gemma4 Vision الفرق الجوهري عن إصدارات Gemma السابقة الخاصة بالرؤية هو التصميم الجديد لمعالجة **الصور ذات الأحجام المختلفة** باستخدام **عدد ثابت من الرموز ضمن ميزانية محددة**. على عكس العديد من النماذج التي تضغط كل صورة في مربع ثابت (مثل 224×224)، يحافظ Gemma 4 على نسبة الأبعاد الطبيعية للصورة مع ضبط حجمها بشكل صحيح. هناك قيود قليلة يجب الالتزام بها: - يجب أن يتناسب إجمالي عدد البكسلات ضمن ميزانية الباتش - يجب أن يكون كل من الارتفاع والعرض قابلين للقسمة على **48** (= حجم البقعة 16 × نواة التجميع 3) > [!IMPORTANT] > لا يطبّق Gemma 4 **تطبيع** متوسط/انحراف معيار ImageNet القياسي الذي تستخدمه العديد من نماذج الرؤية الأخرى. يتولى طبقة تضمين الباتش الخاصة بالنموذج معالجة المقياس النهائي داخليًا (عن طريق إزاحة القيم إلى نطاق [-1, 1]). يمكن ضبط عدد "الرموز الناعمة" (المعروفة أيضًا برموز الرؤية) التي يمكن لمعالج الصور إنتاجها. الخيارات المدعومة موضحة أدناه، والافتراضي هو **280 رمزًا ناعمًا** لكل صورة. | رموز ناعمة | التعديلات (قبل التجميع) | المساحة التقريبية للصورة | |:-----------:|:------------------------:|:-------------------:| | 70 | 630 | ~161 ألف بكسل | | 140 | 1,260 | ~323 ألف بكسل | | **280** | **2,520** | **~645K بكسل** | | 560 | 5,040 | ~1.3 مليون بكسل | | 1,120 | 10,080 | ~2.6 مليون بكسل | لتشفير المعلومات الموضعية لكل رقعة في الصورة، يستخدم Gemma 4 جدول تضمين موضعي ثنائي الأبعاد متعلّم. يخزّن جدول المواضع ما يصل إلى 10,240 موضعًا لكل محور، مما يتيح للنموذج التعامل مع صور كبيرة جدًا. كل موضع هو متجه متعلّم بأبعاد مطابقة لأبعاد تضمين الرقعة. يقوم RoPE ثنائي الأبعاد الذي يستخدمه Gemma 4 بتدوير نصف أبعاد رأس الانتباه بشكل مستقل للمحور السيني، والنصف الآخر للمحور الصادي. وهذا يتيح للنموذج فهم العلاقات المكانية مثل "فوق"، "تحت"، "يسار"، و"يمين". ### تضمينات لكل طبقة (PLE) يُقدّم Gemma 4 نظام التضمينات لكل طبقة (PLE) الذي يُدخل إشارة متبقية مساعدة إلى كل طبقة من طبقات المُفكّك، بدلاً من الاعتماد حصرياً على تضمين مشترك واحد عند المدخل. تجمع PLE بين مكوّنين يُجمَعان ويُضربان في `1/√2` قبل إمداد كل طبقة من طبقات المُفكِّك بهما: 1. هوية الرموز (`get_per_layer_inputs`): يبحث عن `input_ids` في `embed_tokens_per_layer`، وهو `Gemma4TextScaledWordEmbedding` يضرب الناتج في `√(hidden_size_per_layer_input)`. يُعاد تشكيل المخرجات المعبأة من `[batch, seq, num_hidden_layers * hidden_size_per_layer_input]` إلى `[batch, seq, num_hidden_layers, hidden_size_per_layer_input]`. 2. الواعي بالسياق (`project_per_layer_inputs`): يُسقط `inputs_embeds` عبر `per_layer_model_projection` (طبقة خطية)، ثم يضربها في `1/√(hidden_size)`، ويعيد تشكيلها إلى `[batch, seq, num_layers, ple_dim]`، ويقيّسها باستخدام `per_layer_projection_norm` (RMSNorm). عند توفر المكوّنين معًا، يكون المدخل النهائي لكل طبقة هو `(token_identity + context_aware) * (1/√2)`. أما في المدخلات متعددة الوسائط التي لا يتوفر فيها `input_ids`، فيُستخدم الإسقاط الواعي بالسياق فقط. ## أمثلة على الاستخدام 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-4-E2B-it", ) pipeline( images="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", text="<|image|>\n\nWhat is shown in this image?" ) ``` ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained( "google/gemma-4-E2B-it", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained( "google/gemma-4-E2B-it", padding_side="left" ) messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ] }, ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True, ).to(model.device) input_len = inputs["input_ids"].shape[-1] output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, cache_implementation="static") print(processor.decode(output[0][input_len:], skip_special_tokens=True)) ``` ### استدعاء الدوال ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor WEATHER_TOOL = { "type": "function", "function": { "name": "get_n_day_weather_forecast", "description": "Get an N-day weather forecast", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string", "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA", }, "format": { "type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "The temperature unit to use", }, "num_days": { "type": "integer", "description": "The number of days to forecast", }, }, "required": ["location", "format", "num_days"], }, }, } messages = [ { "role": "user", "content": "What's the weather like the next 3 days in San Francisco, CA (using F)?", }, ] model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "google/gemma-4-E2B-it", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained( "google/gemma-4-E2B-it", padding_side="left" ) text = processor.apply_chat_template( messages, tools=[WEATHER_TOOL], tokenize=False, add_generation_prompt=True, ) inputs = processor(text=text, return_tensors="pt").to(model.device) input_len = inputs["input_ids"].shape[-1] outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200) print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False)) ``` ### Audio (لنوعَي E2B و E4B فقط) ```python from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "Please transcribe the following audio:"}, { "type": "audio", "url": "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/dude_where_is_my_car.wav", }, ], } ] model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained( "google/gemma-4-E2B-it", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained( "google/gemma-4-E2B-it", padding_side="left" ) inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt" ).to(model.device, dtype=model.dtype) input_len = inputs["input_ids"].shape[-1] outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200) print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False)) ``` ## Gemma4AudioConfig[[transformers.Gemma4AudioConfig]] #### transformers.Gemma4AudioConfig[[transformers.Gemma4AudioConfig]] ```python transformers.Gemma4AudioConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 8, hidden_act: str = 'silu', subsampling_conv_channels: list[int] | tuple[int, int] = (128, 32), conv_kernel_size: int = 5, residual_weight: float = 0.5, attention_chunk_size: int = 12, attention_context_left: int = 13, attention_context_right: int = 0, attention_logit_cap: float = 50.0, attention_invalid_logits_value: float = -1000000000.0, use_clipped_linears: bool = True, rms_norm_eps: float = 1e-06, gradient_clipping: float = 10000000000.0, output_proj_dims: int = 1536, initializer_range: float = 0.02) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/configuration_gemma4.py#L29) **المعاملات:** hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : بُعد التمثيلات المخفية. num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer. num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `8`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer. hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك. subsampling_conv_channels (`list[int]`، القيمة الافتراضية هي `[128, 32]`) : أحجام القنوات للطبقات التلافيفية في الإسقاط التلافيفي الفرعي (Sub-sample Convolution Projection). conv_kernel_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `5`) : حجم النواة الالتفافية. residual_weight (`float`، القيمة الافتراضية `0.5`) : التوسيع المطبَّق على hidden_states قبل الدمج مع المتبقي في التغذية الأمامية. attention_chunk_size (`int`، القيمة الافتراضية `12`) : حجم التسلسل الفرعي لمعالجة الانتباه. attention_context_left (`int`، القيمة الافتراضية `13`) : حجم السياق الأيسر لقطعة الانتباه. attention_context_right (`int`، القيمة الافتراضية `0`) : حجم السياق الأيمن لقطعة الانتباه. attention_logit_cap (`float`، القيمة الافتراضية `50.0`) : الحد الأقصى المطبَّق على أوزان الانتباه. attention_invalid_logits_value (`float`، القيمة الافتراضية `1e-9`) : القيمة المستخدمة للقيم غير الصالحة في الانتباه. use_clipped_linears (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : إذا كانت القيمة صحيحة، يتم تطبيق القصّ على طبقات Linear، مع استخلاص الحدود من نقطة الحفظ (checkpoint) للنموذج. rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-06`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms. gradient_clipping (`float`، القيمة الافتراضية `1e10`) : قيمة القص المستخدمة لتثبيت قيم التدرجات الكبيرة جدًا. output_proj_dims (`int`، القيمة الافتراضية `1536`) : بُعد الإسقاط الخطي النهائي من `hidden_size` إلى مخرج النموذج. initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Gemma4Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Gemma4 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/gemma-4-e2b-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-e2b-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. ## Gemma4VisionConfig[[transformers.Gemma4VisionConfig]] #### transformers.Gemma4VisionConfig[[transformers.Gemma4VisionConfig]] ```python transformers.Gemma4VisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, intermediate_size: int = 3072, num_hidden_layers: int = 16, num_attention_heads: int = 12, num_key_value_heads: int = 12, head_dim: int = 64, hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh', rms_norm_eps: float = 1e-06, max_position_embeddings: int = 131072, attention_bias: bool | None = False, attention_dropout: float | None = 0.0, rope_parameters: dict | None = None, pooling_kernel_size: int = 3, patch_size: int = 16, position_embedding_size: int = 10240, use_clipped_linears: bool = False, standardize: bool = False, initializer_range: float = 0.02) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/configuration_gemma4.py#L271) **المعاملات:** hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : بُعد التمثيلات المخفية. intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3072`) : بُعد تمثيلات MLP. num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer. num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer. num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : 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*, الافتراضي هو `64`) : أبعاد رأس الانتباه. إذا كانت None، فسيكون الافتراضي 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. rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-06`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms. max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `131072`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج. attention_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي. attention_dropout (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة dropout لاحتمالات الانتباه. 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. pooling_kernel_size (`int`, *اختياري*) : حجم نواة التجميع المكاني المطبّق بعد التقطيع. patch_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم (دقة) كل رقعة. position_embedding_size (`int`، القيمة الافتراضية 10240) : الحد الأقصى لعدد تضمينات المواقع لمشفّر الرؤية. يتحكم في حجم جدول تضمين المواقع ثنائي الأبعاد المُتعلَّم الذي يستخدمه مُضمّن البقع. use_clipped_linears (`bool`، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام طبقات خطية مقصوصة الأوزان. عند التفعيل، تُثبَّت أوزان الطبقة الخطية ضمن نطاق ثابت أثناء المرور الأمامي لتحسين الاستقرار العددي. standardize (`bool`، القيمة الافتراضية `False`) : إذا كانت القيمة صحيحة، يُطبَّق انحياز ومقياس على الرموز الناعمة المُعادَة من المُجمِّع. initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Gemma4Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Gemma4 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/gemma-4-e2b-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-e2b-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. ## Gemma4TextConfig[[transformers.Gemma4TextConfig]] #### transformers.Gemma4TextConfig[[transformers.Gemma4TextConfig]] ```python transformers.Gemma4TextConfig(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 = 262144, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, num_hidden_layers: int = 30, 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, sliding_window: int = 512, layer_types: list[str] | None = None, final_logit_softcapping: float | None = None, use_bidirectional_attention: typing.Optional[typing.Literal['all', 'vision']] = None, vocab_size_per_layer_input: int = 262144, hidden_size_per_layer_input: int = 256, attention_k_eq_v: bool = False, num_kv_shared_layers: int = 0, enable_moe_block: bool = False, use_double_wide_mlp: bool = False, num_experts: int | None = None, top_k_experts: int | None = None, moe_intermediate_size: int | None = None) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/configuration_gemma4.py#L87) **المعاملات:** vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `262144`) : 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 `30`) : عدد الطبقات المخفية في مفكك 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. sliding_window (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : حجم نافذة الانتباه 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*) : قيمة التقييد الناعم المطبقة على القيم النهائية (logits) قبل حساب توزيع الاحتمالات. يتم قياس القيم (logits) باستخدام `tanh(logit / cap) * cap`. use_bidirectional_attention (`str`, *اختياري*) : يتحكم في سلوك الانتباه ثنائي الاتجاه. عند ضبطه على `"vision"`، تتفاعل رموز الرؤية ثنائي الاتجاه بينما تستخدم رموز النص الانتباه السببي. عند ضبطه على `"all"`، تستخدم جميع الرموز الانتباه ثنائي الاتجاه. vocab_size_per_layer_input (`int`، القيمة الافتراضية 262144) : حجم المفردات لتضمينات الإدخال الخاصة بكل طبقة (PLE). تُستخدم في النماذج التي تعتمد على تدفقات متبقية خاصة بكل طبقة، حيث يُضاف تضمين أصغر في كل طبقة من طبقات المُفكِّك. hidden_size_per_layer_input (`int`، القيمة الافتراضية 256) : بُعد المخفي لكل طبقة في نظام PLE. الشكل الفعلي لوزن التضمين هو `[vocab_size_per_layer_input, num_hidden_layers * hidden_size_per_layer_input]` لأن جميع الطبقات مجمعة في جدول واحد. راجع وثائق [Gemma4](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/gemma4#per-layer-embeddings-ple) للحصول على وصف كامل لخط أنابيب PLE. attention_k_eq_v (`bool`، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كانت المفاتيح والقيم تتشارك أوزان الإسقاط نفسها. عند تعيين `True`، يُعاد استخدام مخرجات إسقاط المفاتيح كإسقاط للقيم. num_kv_shared_layers (`int`، القيمة الافتراضية 0) : عدد طبقات المُفكِّك المتتالية التي تتشارك في الإسقاطات ذات المفتاح-القيمة. القيمة 0 تعني عدم وجود مشاركة (كل طبقة لها إسقاطات KV مستقلة). enable_moe_block (`bool`، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم تفعيل كتل مزيج الخبراء (MoE) في طبقات فك الترميز. عند تعيين `True`، ستستخدم الطبقات المؤهلة شبكة تقدمية خفيفة (sparse) لمزيج الخبراء. use_double_wide_mlp (`bool`، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام MLP بعرض مضاعف مع دمج إسقاطي البوابة والرفع. num_experts (`int`, *اختياري*) : عدد الخبراء الموجَّهين في طبقات MoE. top_k_experts (`int`، *اختياري*) : عدد الخبراء المُفعّلين لكل رمز في طبقات MoE. يُستخدم فقط عندما يكون `enable_moe_block=True`. moe_intermediate_size (`int`, *اختياري*) : الحجم الوسيط (المخفي) لشبكة التغذية الأمامية لكل خبير في طبقات MoE. يُستخدم فقط عندما يكون `enable_moe_block=True`. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Gemma4Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Gemma4 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/gemma-4-e2b-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-e2b-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. ## Gemma4Config[[transformers.Gemma4Config]] #### transformers.Gemma4Config[[transformers.Gemma4Config]] ```python transformers.Gemma4Config(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.models.gemma4.configuration_gemma4.Gemma4TextConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, vision_config: transformers.models.gemma4.configuration_gemma4.Gemma4VisionConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, audio_config: transformers.models.gemma4.configuration_gemma4.Gemma4AudioConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, boi_token_id: int | None = 255999, eoi_token_id: int | None = 258882, image_token_id: int | None = 258880, video_token_id: int | None = 258884, boa_token_id: int | None = 256000, eoa_token_index: int | None = 258883, audio_token_id: int | None = 258881, initializer_range: float | None = 0.02, tie_word_embeddings: bool = True) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/configuration_gemma4.py#L323) **المعاملات:** text_config (`Union[~models.gemma4.configuration_gemma4.Gemma4TextConfig, dict[str, Any]]`, *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري النصي. vision_config (`Union[~models.gemma4.configuration_gemma4.Gemma4VisionConfig, dict[str, Any]]`, *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري البصري. audio_config (`Union[~models.gemma4.configuration_gemma4.Gemma4AudioConfig, dict[str, Any]]`, *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري الصوتي. boi_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 255999) : فهرس رمز بداية الصورة (begin-of-image token) المستخدم لتغليف موجه الصورة. eoi_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 258882) : فهرس رمز نهاية الصورة (end-of-image token) المستخدم لتغليف موجه الصورة. image_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `258880`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كحقل محجوز للصور المدخلة. video_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `258884`) : فهرس رمز الفيديو المستخدم كحقل محجوز للفيديوهات المدخلة. boa_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256000) : فهرس رمز بداية الصوت (begin-of-audio token) المستخدم لتغليف موجه الصوت. eoa_token_index (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 258883) : فهرس رمز نهاية الصوت (end-of-audio token) المستخدم لتغليف موجه الصوت. audio_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `258881`) : فهرس رمز الصوت المستخدم كحقل محجوز للصوت المُدخل. 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 Gemma4Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Gemma4 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/gemma-4-e2b-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-e2b-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 ( >>> Gemma4AudioConfig, >>> Gemma4Config, >>> Gemma4ForConditionalGeneration, >>> Gemma4TextConfig, >>> Gemma4VisionConfig, >>> ) >>> # Initializing a Gemma 4 Audio config. >>> audio_config = Gemma4AudioConfig() >>> # Initializing a Gemma 4 Text config. >>> text_config = Gemma4TextConfig() >>> # Initializing a Gemma 4 vision config. >>> vision_config = Gemma4VisionConfig() >>> # Initializing a Gemma 4 config similar to google/gemma-4-e2b-it >>> configuration = Gemma4Config(text_config, vision_config, audio_config) >>> # Initializing a model from the google/gemma-4-e2b-it configuration >>> model = Gemma4ForConditionalGeneration(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## Gemma4AudioFeatureExtractor[[transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor]] #### transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor[[transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor]] ```python transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor(feature_size: int = 128, sampling_rate: int = 16000, padding_value: float = 0.0, return_attention_mask: bool = True, frame_length_ms: float = 20.0, hop_length_ms: float = 10.0, min_frequency: float = 0.0, max_frequency: float = 8000.0, preemphasis: float = 0.0, preemphasis_htk_flavor: bool = True, fft_overdrive: bool = False, dither: float = 0.0, input_scale_factor: float = 1.0, mel_floor: float = 0.001, per_bin_mean: collections.abc.Sequence[float] | None = None, per_bin_stddev: collections.abc.Sequence[float] | None = None, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/feature_extraction_gemma4.py#L49) **المعاملات:** feature_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 128) : بُعد الميزة للميزات المستخرجة. sampling_rate (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16000) : معدل أخذ العينات الذي يجب أن تُرقَم به ملفات الصوت، ويُعبَّر عنه بالهرتز (Hz). padding_value (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : قيمة الحشو المستخدمة لحشو الصوت. يجب أن تتوافق مع الصمت. return_attention_mask (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع قناع الانتباه (attention mask) لطييفات MEL المولّدة. frame_length_ms (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 20.0) : طول الإطار بالمللي ثانية. hop_length_ms (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 10.0) : طول النوافذ المتداخلة لخوارزمية STFT المستخدمة للحصول على معاملات ترددات Mel. min_frequency (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : الحد الأدنى للتردد (بالهرتز) لبنك مرشحات ميل. max_frequency (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 8000.0) : الحد الأقصى للتردد (بالهرتز) لبنك مرشحات Mel. preemphasis (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : معامل التمهيد المسبق. preemphasis_htk_flavor (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام التمهيد المسبق بنمط HTK. fft_overdrive (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام تجاوز FFT. dither (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : يضيف التذبذب (dithering). بمعنى آخر، يضيف ضوضاء غاوسية صغيرة إلى كل إطار. على سبيل المثال، استخدم 0.0001 لإضافة تذبذب بتوزيع طبيعي متمركز حول 0.0 مع انحراف معياري قدره 0.0001 (بافتراض أن نطاق raw_speech هو [-1,+1]). القيمة 0.0 تعني عدم وجود تذبذب. للتذبذب تأثير مشابه لتأثير `spectrogram(mel_floor=...)`. فهو يقلل من قيم log_mel_fbank العالية للإشارات التي تحتوي على مقاطع صفرية صارمة، عندما يكون هناك قطع VAD في الإشارة. input_scale_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : معامل التوسيع المطبَّق على الموجة الصوتية المدخلة. mel_floor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.001) : الحد الأدنى لقيم مطياف Mel لتجنب log(0). per_bin_mean (`Optional[Sequence[float]]`، *اختياري*) : القيم المتوسطة لتطبيع كل حاوية. per_bin_stddev (`Optional[Sequence[float]]`، *اختياري*) : قيم الانحراف المعياري لتطبيع كل سلة على حدة. مستخرج ميزات صوتية لنماذج الكلام الشاملة https://huggingface.co/papers/2303.01037. #### __call__[[transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor.__call__]] ```python __call__(raw_speech: numpy.ndarray | list[float] | list[numpy.ndarray] | list[list[float]], padding: bool | str | transformers.utils.generic.PaddingStrategy = 'longest', max_length: int | None = 480000, truncation: bool = True, pad_to_multiple_of: int | None = 128, return_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = None, return_attention_mask: bool | None = True, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/feature_extraction_gemma4.py#L226) **المعاملات:** raw_speech : الصوت الذي يتم إنشاء مطيافات MEL الخاصة به. padding (`Union[bool, str, PaddingStrategy]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"longest"`) : استراتيجية الحشو المستخدمة لدفعات الصوت ذات الأطوال المختلفة. max_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 480000) : إذا تم تقديمه، يحدد الحد الأقصى لطول الصوت المسموح به. سيتم اقتطاع أي صوت أطول من هذا الحد إذا كان `truncation=True`. truncation (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم اقتطاع الصوت الذي يتجاوز `max_length` أم لا. pad_to_multiple_of (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 128) : عند استخدام الحشو، يتم الحشو إلى مضاعف لهذه القيمة. القيمة الافتراضية معرّفة لدعم TPU بشكل مثالي. return_tensors (`Union[str, TensorType]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : نوع المصفوفات (tensors) التي سيتم إرجاعها (مثل NumPy أو Torch). return_attention_mask (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع قناع الانتباه (attention mask) لطييفات MEL المولّدة. يُنشئ دفعة من مطيافات MEL من الكلام الخام المُقدَّم. تستخدم هذه التنفيذ خوارزمية مختلفة للتقسيم النافذي والتقديم المسبق مقارنةً بالدالة المدمجة `transformers.audio_utils.spectrogram()` التي _ستؤدي_ إلى مخرجات مختلفة. يُرجى مراعاة ذلك بعناية عند اختيار مستخرج ميزات الصوت، خاصةً عند استخدام نماذج مُدرَّبة مسبقًا. ## Gemma4ImageProcessorPil[[transformers.Gemma4ImageProcessorPil]] #### transformers.Gemma4ImageProcessorPil[[transformers.Gemma4ImageProcessorPil]] ```python transformers.Gemma4ImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/image_processing_pil_gemma4.py#L137) **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*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[0.0, 0.0, 0.0]`) : 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 `[1.0, 1.0, 1.0]`) : 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. patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم كل رقعة صورة بالبكسلات. max_soft_tokens (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد الرموز الناعمة (البصرية) لكل صورة. يجب أن يكون أحد القيم {70، 140، 280، 560، 1120}. pooling_kernel_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم نواة التجميع المكاني المطبّق بعد تقطيع البقع. ينشئ معالج صور Gemma4. #### preprocess[[transformers.Gemma4ImageProcessorPil.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/gemma4/image_processing_pil_gemma4.py#L167) **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. patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم كل رقعة صورة بالبكسلات. max_soft_tokens (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد الرموز الناعمة (البصرية) لكل صورة. يجب أن يكون أحد القيم {70، 140، 280، 560، 1120}. pooling_kernel_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم نواة التجميع المكاني المطبّق بعد تقطيع البقع. **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. ## Gemma4ImageProcessor[[transformers.Gemma4ImageProcessor]] #### transformers.Gemma4ImageProcessor[[transformers.Gemma4ImageProcessor]] ```python transformers.Gemma4ImageProcessor(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/image_processing_gemma4.py#L136) **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 `None`) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[0.0, 0.0, 0.0]`) : 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 `[1.0, 1.0, 1.0]`) : 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. patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم كل رقعة صورة بالبكسلات. max_soft_tokens (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد الرموز الناعمة (البصرية) لكل صورة. يجب أن يكون أحد القيم {70، 140، 280، 560، 1120}. pooling_kernel_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم نواة التجميع المكاني المطبّق بعد تقطيع البقع. ينشئ معالج صور Gemma4. #### preprocess[[transformers.Gemma4ImageProcessor.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/gemma4/image_processing_gemma4.py#L193) ## Gemma4VideoProcessor[[transformers.Gemma4VideoProcessor]] #### transformers.Gemma4VideoProcessor[[transformers.Gemma4VideoProcessor]] ```python transformers.Gemma4VideoProcessor(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/video_processing_gemma4.py#L155) **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 `None`) : 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. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[0.0, 0.0, 0.0]`) : 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 `[1.0, 1.0, 1.0]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. 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. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. 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. do_sample_frames (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب أخذ عينات من الإطارات من الفيديو قبل المعالجة أم معالجة الفيديو بالكامل. video_metadata (`Annotated[~video_utils.VideoMetadata | dict | list[dict | ~video_utils.VideoMetadata] | list[list[dict | ~video_utils.VideoMetadata]] | None, None]`, *kwargs*) : بيانات وصفية للفيديو تتضمن معلومات عن المدة الإجمالية، ومعدل الإطارات في الثانية (fps)، وإجمالي عدد الإطارات. تُستخدم هذه البيانات لاختيار إطارات من الفيديو أو لحساب الطوابع الزمنية. لا تقم بتمرير أي بيانات وصفية إلا إذا كنت تحاول فك ترميز الفيديو يدوياً قبل المعالجة. fps (`Annotated[int | float | None, None]`، *kwargs*) : عدد الإطارات المستهدفة التي يجب أخذ عينات منها في الثانية الواحدة عندما يكون `do_sample_frames=True`. num_frames (`Annotated[int | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `32`) : الحد الأقصى لعدد الإطارات التي يجب أخذها كعينة عند `do_sample_frames=True`. return_metadata (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب إرجاع بيانات وصفية للفيديو أم لا. بيانات الوصفية للفيديو هي كائن يحتوي على معلومات حول مدة الفيديو، ومعدل الإطارات، وخلفية فك الترميز، وما إلى ذلك. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : إذا تم ضبطه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي: - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy. patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم كل رقعة صورة بالبكسلات. max_soft_tokens (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد الرموز الناعمة (البصرية) لكل إطار فيديو. يجب أن يكون أحد القيم {70، 140، 280، 560، 1120}. pooling_kernel_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم نواة التجميع المكاني المطبّق بعد تقطيع البقع. - ****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. ينشئ معالج فيديو Gemma4VideoProcessor. #### preprocess[[transformers.Gemma4VideoProcessor.preprocess]] ```python preprocess(videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]]], **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/video_processing_gemma4.py#L214) **المعاملات:** videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`) : الفيديو الذي سيتم معالجته مسبقًا. يتوقع إدخال فيديو واحد أو دفعة من الفيديوهات بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر فيديوهات بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. 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. 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_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. 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. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. 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. do_sample_frames (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم أخذ عينات من الإطارات من الفيديو قبل المعالجة أم معالجة الفيديو بالكامل. video_metadata (`Annotated[~video_utils.VideoMetadata | dict | list[dict | ~video_utils.VideoMetadata] | list[list[dict | ~video_utils.VideoMetadata]] | None, None]`, *kwargs*) : بيانات وصفية للفيديو تتضمن معلومات عن المدة الإجمالية، ومعدل الإطارات في الثانية (fps)، وإجمالي عدد الإطارات. تُستخدم هذه البيانات لاختيار إطارات من الفيديو أو لحساب الطوابع الزمنية. لا تقم بتمرير أي بيانات وصفية إلا إذا كنت تحاول فك ترميز الفيديو يدوياً قبل المعالجة. fps (`Annotated[int | float | None, None]`، *kwargs*) : عدد الإطارات المستهدفة التي يجب أخذ عينات منها في الثانية الواحدة عندما يكون `do_sample_frames=True`. num_frames (`Annotated[int | None, None]`، *kwargs*) : الحد الأقصى لعدد الإطارات التي يجب أخذها كعينة عند تعيين `do_sample_frames=True`. return_metadata (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع بيانات وصفية للفيديو أم لا. بيانات الوصفية للفيديو هي كائن يحتوي على معلومات حول مدة الفيديو، ومعدل الإطارات، وخلفية فك الترميز، وما إلى ذلك. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم كل رقعة صورة بالبكسلات. max_soft_tokens (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : الحد الأقصى لعدد الرموز الناعمة (البصرية) لكل إطار فيديو. يجب أن يكون أحد القيم {70، 140، 280، 560، 1120}. pooling_kernel_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : حجم نواة التجميع المكاني المطبّق بعد تقطيع البقع. **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. ## Gemma4Processor[[transformers.Gemma4Processor]] #### transformers.Gemma4Processor[[transformers.Gemma4Processor]] ```python transformers.Gemma4Processor(feature_extractor, image_processor, tokenizer, video_processor, chat_template = None, image_seq_length: int = 280, audio_seq_length: int = 750, audio_ms_per_token: int = 40, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/processing_gemma4.py#L100) **المعاملات:** feature_extractor (*Gemma4AudioFeatureExtractor*) : مُستخرج الميزات هو مدخل مطلوب. image_processor (*Gemma4ImageProcessor*) : مُعالج الصور هو مدخل مطلوب. tokenizer (*tokenizer_class*) : مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل مطلوب. video_processor (*Gemma4VideoProcessor*) : مُعالج الفيديو هو مدخل مطلوب. chat_template (*str*) : قالب جينجا لتحويل قوائم الرسائل في المحادثة إلى نص قابل للتحويم. image_seq_length (*int*، *optional*، القيمة الافتراضية 280) : عدد الرموز الناعمة لكل صورة المستخدمة لتوسيع العنصر البديل. audio_seq_length (*int*، *optional*، القيمة الافتراضية 750) : الحد الأقصى لعدد رموز الصوت الناعمة لكل مقطع صوتي. يعمل كحد أقصى عند حساب أعداد رموز الصوت الديناميكية. audio_ms_per_token (*int*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 40) : عدد مللي ثانية من الصوت لكل رمز ناعم في المخرجات. يُستخدم لحساب عدد رموز موضع الصوت ديناميكيًا على النحو التالي `ceil(duration_ms / audio_ms_per_token)`. القيمة الافتراضية 40 مستمدة من اختزال الزمن بنسبة 4× في عملية الالتفاف SSCP على إطارات مدتها 10 مللي ثانية. ينشئ Gemma4Processor الذي يجمع مستخرج الميزات ومعالج الصور ومُرمّز الرموز ومعالج الفيديو في معالج واحد. يوفر [*Gemma4Processor*] جميع وظائف [*Gemma4AudioFeatureExtractor*] و[*Gemma4ImageProcessor*] و[*tokenizer_class*] و[*Gemma4VideoProcessor*]. راجع [*~Gemma4AudioFeatureExtractor*] و[*~Gemma4ImageProcessor*] و[*~tokenizer_class*] و[*~Gemma4VideoProcessor*] لمزيد من المعلومات. #### __call__[[transformers.Gemma4Processor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L653) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *اختياري*) : الصورة التي سيتم معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا مررت مدخلات مُجزَّأة مسبقًا، فاضبط `is_split_into_words=True` لتجنب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات. videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`، *اختياري*) : الفيديو المراد معالجته مسبقًا. يتوقع إدخال فيديو واحد أو دفعة من الفيديوهات بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر فيديوهات بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`، *اختياري*) : الصوت أو مجموعة الأصوات التي يجب تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy/متجه PyTorch، يجب أن يكون شكل كل صوت (C, T)، حيث C هو عدد القنوات، وT هو طول العينة للصوت. return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي: - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy. - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs)، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة. ## Gemma4PreTrainedModel[[transformers.Gemma4PreTrainedModel]] #### transformers.Gemma4PreTrainedModel[[transformers.Gemma4PreTrainedModel]] ```python transformers.Gemma4PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1443) **المعاملات:** config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : 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. 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.Gemma4PreTrainedModel.forward]] ```python forward(*args, **kwargs) ``` قيمة وهمية لمسار منقّط (مثل `torch.float32`): سلاسل الوصول إلى السمات، والاستدعاءات تتصرف كمُزيّنات مُمرِّرة، و`repr` هو المسار المنقّط، وعند استخدامه كصنف أساسي يُستبدل بصنف أساسي من نوع `type` عادي (بموجب `__mro_entries__` في PEP 560)، بحيث تحتفظ الأصناف الفرعية الحقيقية بفئة ميتا عادية، وتقرأ `inspect.signature` دالة `__init__` الحقيقية الخاصة بها بدلاً من تلك الموجودة في القيمة الوهمية. ## Gemma4AudioModel[[transformers.Gemma4AudioModel]] #### transformers.Gemma4AudioModel[[transformers.Gemma4AudioModel]] ```python transformers.Gemma4AudioModel(config: Gemma4AudioConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1885) مشفر صوتي مبني على بنية [Universal Speech Model](https://huggingface.co/papers/2303.01037). #### forward[[transformers.Gemma4AudioModel.forward]] ```python forward(input_features: Tensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1942) **المعاملات:** input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام [Gemma4AudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor). راجع [Gemma4AudioFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor.__call__) للتفاصيل ([Gemma4Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) يستخدم [Gemma4AudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor) لمعالجة الأصوات). 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) **يعيد:** `tuple[torch.Tensor, torch.BoolTensor]` يقوم بتشفير ميزات الصوت إلى رموز ناعمة. ## Gemma4VisionModel[[transformers.Gemma4VisionModel]] #### transformers.Gemma4VisionModel[[transformers.Gemma4VisionModel]] ```python transformers.Gemma4VisionModel(config: Gemma4VisionConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1977) مُشفِّر الرؤية في Gemma 4. #### forward[[transformers.Gemma4VisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, pixel_position_ids: LongTensor, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1998) **المعاملات:** pixel_values (`torch.Tensor` أو `list[torch.Tensor]`) : الصور المراد ترميزها. إما متجه واحد `[batch, channels, height, width]` (جميع الصور بنفس الحجم) أو قائمة من متجهات `[1, channels, height, width]` (أحجام مختلفة). pixel_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, max_patches, 2)`) : مواقع البقع كإحداثيات (x, y) في الصورة. تُشار البقع المعبّأة بـ (-1, -1). **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 ([Gemma4Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config)) والمدخلات. يقوم بتشفير بكسلات الصورة إلى رموز ناعمة من البقع. - **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. ## Gemma4TextModel[[transformers.Gemma4TextModel]] #### transformers.Gemma4TextModel[[transformers.Gemma4TextModel]] ```python transformers.Gemma4TextModel(config: Gemma4TextConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1544) **المعاملات:** config ([Gemma4TextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4TextConfig)) : 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 Gemma 4 اللغوي الأساسي دون رأس نمذجة 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.Gemma4TextModel.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, per_layer_inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1601) **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. per_layer_inputs (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مدخلة محسوبة مسبقًا لكل طبقة، بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_hidden_layers, hidden_size_per_layer_input)`. عند توفيرها، تُستخدم مباشرةً بدلاً من حسابها من `input_ids` عبر `get_per_layer_inputs()` في نموذج النص. إذا كنت تستدعي `forward` باستخدام `inputs_embeds` بدلاً من `input_ids`، فمن المرجح أن تحسبها مسبقًا وتُمررها مع `inputs_embeds`، وإلا فإن إعادة حسابها تتطلب عكس التضمين الرئيسي، وهو أمر مكلف. 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:** `Gemma4TextModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` `Gemma4TextModelOutputWithPast` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Gemma4Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [Gemma4TextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4TextModel) 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. - **shared_kv_states** (`KVSharingDict`، *اختياري*) -- حاوية تشبه القاموس (dict) تُخضع سلاسل نصية لنوع الطبقة إلى مجموعات (tuples) من تينسورات (key_states, value_states). تُستخدم لتمرير حالات KV المشتركة بين الطبقات أثناء مشاركة KV. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة MoE) بشكل `(batch_size * sequence_length, num_experts)`. ## Gemma4ForCausalLM[[transformers.Gemma4ForCausalLM]] #### transformers.Gemma4ForCausalLM[[transformers.Gemma4ForCausalLM]] ```python transformers.Gemma4ForCausalLM(config: Gemma4TextConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1778) **المعاملات:** config ([Gemma4TextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4TextConfig)) : 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 Gemma 4 اللغوي الأساسي مع 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.Gemma4ForCausalLM.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, per_layer_inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L1795) **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). per_layer_inputs (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مدخلة محسوبة مسبقًا لكل طبقة، بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_hidden_layers, hidden_size_per_layer_input)`. عند توفيرها، تُستخدم مباشرةً بدلاً من حسابها من `input_ids` عبر `get_per_layer_inputs()` في نموذج النص. إذا كنت تستدعي `forward` باستخدام `inputs_embeds` بدلاً من `input_ids`، فمن المرجح أن تحسبها مسبقًا وتُمررها مع `inputs_embeds`، وإلا فإن إعادة حسابها تتطلب عكس التضمين الرئيسي، وهو أمر مكلف. **يعيد:** `Gemma4CausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` `Gemma4CausalLMOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Gemma4Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config)) والمدخلات. تُعيد طريقة [Gemma4ForCausalLM](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForCausalLM) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي). - **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.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. - **audio_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. audio_hidden_states الناتجة عن النموذج من خلال مُشفِّر الصوت وبعد إسقاط الحالة المخفية الأخيرة. - **shared_kv_states** (`KVSharingDict`، *اختياري*) -- حاوية تشبه القاموس (dict) تُخضع سلاسل نصية لنوع الطبقة إلى مجموعات (tuples) من تينسورات (key_states, value_states). تُستخدم لتمرير حالات KV المشتركة بين الطبقات أثناء مشاركة KV. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة MoE) بشكل `(batch_size * sequence_length, num_experts)`. مثال: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, Gemma4ForCausalLM >>> model = Gemma4ForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-4-E2B-it") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-4-E2B-it") >>> 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?" ``` ## Gemma4Model[[transformers.Gemma4Model]] #### transformers.Gemma4Model[[transformers.Gemma4Model]] ```python transformers.Gemma4Model(config: Gemma4Config) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L2153) **المعاملات:** config ([Gemma4Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config)) : 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 Gemma 4 الأساسي الذي يتكون من عمود فقري للرؤية، وعمود فقري للصوت، ونموذج لغوي بدون 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.Gemma4Model.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, image_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, num_frames_per_video: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, per_layer_inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L2248) **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 [Gemma4ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ImageProcessor). راجع [Gemma4ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Gemma4Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) يستخدم [Gemma4ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ImageProcessor) لمعالجة الصور). pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Gemma4VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4VideoProcessor). راجع [Gemma4VideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Gemma4Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) يستخدم [Gemma4VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4VideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات). input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام [Gemma4AudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor). راجع [Gemma4AudioFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor.__call__) للتفاصيل ([Gemma4Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) يستخدم [Gemma4AudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor) لمعالجة الملفات الصوتية). 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) input_features_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(num_images, seq_length)`) : قناع الانتباه للصوت المدخل. 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)`. mm_token_type_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال المطابقة لكل نمط. على سبيل المثال النص (0)، الصورة (1)، الفيديو (2). يمكن الحصول على معرفات أنواع الرموز متعددة الوسائط باستخدام [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). راجع [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) للتفاصيل. 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`). image_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, max_patches, 2)`، *اختياري*) : إحداثيات مواضع البقع ثنائية الأبعاد من معالج الصور، حيث يشير `(-1, -1)` إلى الحشو. يُمرَّر إلى مُشفِّر الرؤية لحساب تضمين الموضع. video_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(total_num_frames, max_patches, 2)`، *اختياري*) : إحداثيات مواضع البقع ثنائية الأبعاد من معالج الفيديو، حيث يشير `(-1, -1)` إلى الحشو. يُمرَّر إلى مُشفِّر الرؤية لحساب تضمين الموضع. num_frames_per_video (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos,)`، *اختياري*) : عدد الإطارات التابعة لكل فيديو. مطلوب دائمًا عند تمرير `pixel_values_videos`، نظرًا لأن إطارات جميع الفيديوهات مدمجة على محور واحد. per_layer_inputs (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مدخلة محسوبة مسبقًا لكل طبقة، بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_hidden_layers, hidden_size_per_layer_input)`. عند توفيرها، تُستخدم مباشرةً بدلاً من حسابها من `input_ids` عبر `get_per_layer_inputs()` في نموذج النص. إذا كنت تستدعي `forward` باستخدام `inputs_embeds` بدلاً من `input_ids`، فمن المرجح أن تحسبها مسبقًا وتُمررها مع `inputs_embeds`، وإلا فإن إعادة حسابها تتطلب عكس التضمين الرئيسي، وهو أمر مكلف. 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:** `Gemma4ModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` A `Gemma4ModelOutputWithPast` 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 ([Gemma4Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config)) and inputs. تُعيد طريقة [Gemma4Model](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Model) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج. إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج. - **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج من قِبل مُشفِّر الرؤية بعد إسقاط حالة الإخفاء الأخيرة. - **audio_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. audio_hidden_states الناتجة عن النموذج من خلال مُشفِّر الصوت وبعد إسقاط الحالة المخفية الأخيرة. - **shared_kv_states** (`KVSharingDict`، *اختياري*) -- حاوية تشبه القاموس (dict) تُخضع سلاسل نصية لنوع الطبقة إلى مجموعات (tuples) من تينسورات (key_states, value_states). تُستخدم لتمرير حالات KV المشتركة بين الطبقات أثناء مشاركة KV. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة MoE) بشكل `(batch_size * sequence_length, num_experts)`. ## Gemma4ForConditionalGeneration[[transformers.Gemma4ForConditionalGeneration]] #### transformers.Gemma4ForConditionalGeneration[[transformers.Gemma4ForConditionalGeneration]] ```python transformers.Gemma4ForConditionalGeneration(config: Gemma4Config) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L2520) **المعاملات:** config ([Gemma4Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config)) : 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 Gemma 4 الأساسي الذي يتكون من عمود فقري للرؤية، وعمود فقري للصوت، ونموذج لغوي، ورأس 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.Gemma4ForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, image_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, num_frames_per_video: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, mm_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, per_layer_inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma4/modeling_gemma4.py#L2546) **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 [Gemma4ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ImageProcessor). راجع [Gemma4ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Gemma4Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) يستخدم [Gemma4ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ImageProcessor) لمعالجة الصور). pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Gemma4VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4VideoProcessor). راجع [Gemma4VideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Gemma4Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) يستخدم [Gemma4VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4VideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات). input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام [Gemma4AudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor). راجع [Gemma4AudioFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor.__call__) للتفاصيل ([Gemma4Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) يستخدم [Gemma4AudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor) لمعالجة الملفات الصوتية). 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) input_features_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(num_images, seq_length)`) : قناع الانتباه للصوت المدخل. 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) image_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, max_patches, 2)`، *اختياري*) : إحداثيات مواضع البقع ثنائية الأبعاد من معالج الصور، حيث يشير `(-1, -1)` إلى الحشو. يُمرَّر إلى مُشفِّر الرؤية لحساب تضمين الموضع. video_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(total_num_frames, max_patches, 2)`، *اختياري*) : إحداثيات مواضع البقع ثنائية الأبعاد من معالج الفيديو، حيث يشير `(-1, -1)` إلى الحشو. يُمرَّر إلى مُشفِّر الرؤية لحساب تضمين الموضع. num_frames_per_video (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos,)`، *اختياري*) : عدد الإطارات التابعة لكل فيديو. مطلوب دائمًا عند تمرير `pixel_values_videos`، نظرًا لأن إطارات جميع الفيديوهات مدمجة على محور واحد. 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)`. mm_token_type_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال المطابقة لكل نمط. على سبيل المثال النص (0)، الصورة (1)، الفيديو (2). يمكن الحصول على معرفات أنواع الرموز متعددة الوسائط باستخدام [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). راجع [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) للتفاصيل. 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). per_layer_inputs (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مدخلة محسوبة مسبقًا لكل طبقة، بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_hidden_layers, hidden_size_per_layer_input)`. عند توفيرها، تُستخدم مباشرةً بدلاً من حسابها من `input_ids` عبر `get_per_layer_inputs()` في نموذج النص. إذا كنت تستدعي `forward` باستخدام `inputs_embeds` بدلاً من `input_ids`، فمن المرجح أن تحسبها مسبقًا وتُمررها مع `inputs_embeds`، وإلا فإن إعادة حسابها تتطلب عكس التضمين الرئيسي، وهو أمر مكلف. 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:** `Gemma4CausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)` `Gemma4CausalLMOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Gemma4Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) 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. - **audio_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. audio_hidden_states الناتجة عن النموذج من خلال مُشفِّر الصوت وبعد إسقاط الحالة المخفية الأخيرة. - **shared_kv_states** (`KVSharingDict`، *اختياري*) -- حاوية تشبه القاموس (dict) تُخضع سلاسل نصية لنوع الطبقة إلى مجموعات (tuples) من تينسورات (key_states, value_states). تُستخدم لتمرير حالات KV المشتركة بين الطبقات أثناء مشاركة KV. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة MoE) بشكل `(batch_size * sequence_length, num_experts)`. مثال: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, Gemma4ForConditionalGeneration >>> model = Gemma4ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/gemma-4-e2b-it") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma-4-e2b-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] ```