Transformers documentation

Glmga

Transformers

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

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

تمت مساهمة هذا النموذج في Hugging Face Transformers في 2026-05-26.

Glmga

نظرة عامة

تفاصيل الورقة البحثية والمؤلفين لنموذج Glmga غير متاحة بعد.

المستخلص من الورقة البحثية هو كالتالي:

<INSERT PAPER ABSTRACT HERE>

نصائح:

<INSERT TIPS ABOUT MODEL HERE>

تفاصيل مساهمة النموذج ومستودع الكود الأصلي غير متاحة بعد.

أمثلة على الاستخدام

<INSERT SOME NICE EXAMPLES HERE>

Glmga reuses the GLM-4.6V modeling and processor; only its configuration and image/video processors are model-specific. Load it with the Auto* classes (e.g. AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor), which resolve to the GLM-4.6V implementation.

GlmgaConfig

فئة transformers.GlmgaConfig

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 151343video_token_id: int = 151344image_start_token_id: int = 151339image_end_token_id: int = 151340video_start_token_id: int = 151361video_end_token_id: int = 151362tie_word_embeddings: bool = False )

المعاملات

text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]، اختياري) — كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري النصي.
vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], اختياري) — كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري البصري.
image_token_id (int، اختياري، القيمة الافتراضية 151343) — مؤشر رمز الصورة المستخدم كعنصر نائب للصور المدخلة.
video_token_id (int، اختياري، القيمة الافتراضية 151344) — مؤشر رمز الفيديو المستخدم كعنصر نائب للفيديوهات المدخلة.
image_start_token_id (int، اختياري، القيمة الافتراضية 151339) — مؤشر رمز بداية الصورة لتشفير بداية الصورة.
image_end_token_id (int, اختياري، القيمة الافتراضية 151340) — مؤشر رمز نهاية الصورة لتشفير نهاية الصورة.
video_start_token_id (int، اختياري، القيمة الافتراضية 151361) — مؤشر رمز بداية الفيديو لتشفير بداية الفيديو.
video_end_token_id (int، اختياري، القيمة الافتراضية 151362) — مؤشر رمز نهاية الفيديو لتشفير نهاية الفيديو.
tie_word_embeddings (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة tied_weights_keys الخاصة بالنموذج.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Glm46VModel. تُستخدم لتوليد نموذج Glmga بناءً على الحُجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking

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

>>> from transformers import AutoModelForImageTextToText, GlmgaConfig

>>> # Initializing a Glmga style configuration
>>> configuration = GlmgaConfig()

>>> # Initializing a model (reusing the GLM-4.6V implementation) from that configuration
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_config(configuration)

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

GlmgaImageProcessor

فئة transformers.GlmgaImageProcessor

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

المعاملات

do_convert_rgb (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.
do_resize (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]، kwargs، القيمة الافتراضية {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.
default_to_square (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كانت قيمة size من نوع int.
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 0.00392156862745098) — عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان do_rescale مضبوطًا 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 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم ضبط do_normalize على True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
- "none" أو ChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على 'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.
Returns تُعاد كمتجهات مكدّسة إذا كان الإعداد 'pt'، وإلا تُعاد قائمة من المتجهات. —

ينشئ معالج صور GlmgaImageProcessor.

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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافتها من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي تعيينها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

get_number_of_image_patches

( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int

المعاملات

height (int) — ارتفاع الصورة المدخلة.
width (int) — عرض الصورة المدخلة.
images_kwargs (dict, اختياري) — أي معاملات إضافية لتجاوز القيم الافتراضية لمعالج الصور.

يعيد

int

عدد رقع الصور لكل صورة.

أداة تُرجع عدد قطع الصورة (patches) لحجم صورة معيّن.

patchify

( images: torch.Tensorpatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

يقوم بتجزئة كل صورة إلى تخطيط مسطّح من الشكل (seq_len، patch_dim) حتى نتمكن من دمج البكسلات ذات الأشكال الديناميكية.

preprocess

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.image_processing_glmga.GlmgaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

المعاملات

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — الصورة التي سيتم معالجتها مسبقاً. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صوراً 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 كانت القيمة 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) — مرشّح إعادة العينة (Resampling filter) المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد PILImageResampling. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_resize إلى 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 مضبوطاً على True.
do_normalize (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم 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) — انحراف المعيار للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
- "none" أو ChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على 'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.
patch_size (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 14) — حجم البقعة المكانية لمُشفِّر الرؤية.
temporal_patch_size (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 2) — حجم البقعة الزمنية لمشفّر الرؤية.
merge_size (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 2) — حجم الدمج لمُشفِّر الرؤية إلى مُشفِّر llm.
patch_expand_factor (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — عامل patch_expand_factor الخاص بمشفر الرؤية إلى مشفر llm.

يعيد

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب call (مثل ‘pixel_values’).
tensor_type (Union[None, str, TensorType]، اختياري) — يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

resize

( images: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

The input is a single sentence without any special tags or code blocks. Translation: "Resize dynamically based on input image aspect ratio." Arabic: "تغيير الحجم ديناميكيًا بناءً على نسبة أبعاد الصورة المدخلة."

GlmgaVideoProcessor

فئة transformers.GlmgaVideoProcessor

( **kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.video_processing_glmga.GlmgaVideoProcessorInitKwargs'> )

المعاملات

**kwargs (GlmgaVideoProcessorInitKwargs، 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 من نوع GlmgaVideoProcessor.

get_num_of_video_patches

( num_frames: intheight: intwidth: intvideos_kwargs = None ) → int

المعاملات

num_frames (int) — عدد الإطارات في الفيديو المُدخل.
height (int) — ارتفاع الفيديو المدخل.
width (int) — عرض الفيديو المدخل.
videos_kwargs (dict, اختياري) — أي معاملات إضافية لتجاوز القيم الافتراضية لمعالج الفيديو.

يعيد

int

عدد مقاطع الفيديو لكل فيديو.

أداة تُرجع عدد رقعات الفيديو لحجم فيديو معيّن.

patchify

( videos: torch.Tensorpatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

يقوم بتجزئة كل فيديو إلى تخطيط مسطّح من الشكل (seq_len، patch_dim) حتى نتمكن من دمج البكسلات ذات الأشكال الديناميكية.

resize

( videos: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

The input is a single sentence without any special tags. I will translate it into natural, professional Modern Standard Arabic. "Resize dynamically based on input video aspect ratio." - Resize: تغيير الحجم - dynamically: ديناميكياً - based on: بناءً على - input video: الفيديو المُدخل - aspect ratio: نسبة الأبعاد Draft: تغيير الحجم ديناميكياً بناءً على نسبة أبعاد الفيديو المُدخل.

sample_frames

( metadata: VideoMetadatafps: int | float | None = None**kwargs ) → np.ndarray

المعاملات

metadata (VideoMetadata) — بيانات وصفية للفيديو تتضمن معلومات عن المدة الإجمالية، ومعدل الإطارات في الثانية، وعدد الإطارات الإجمالي.
fps (int أو float، اختياري) — عدد الإطارات المستهدفة التي يجب أخذها كل ثانية. القيمة الافتراضية هي self.fps.

يعيد

np.ndarray

الفهارس التي تُستخدم لعينة إطارات الفيديو.

GlmgaImageProcessorPil

فئة transformers.GlmgaImageProcessorPil

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

المعاملات

do_convert_rgb (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.
do_resize (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]، kwargs، القيمة الافتراضية {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.
default_to_square (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كانت قيمة size من نوع int.
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 0.00392156862745098) — عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان do_rescale مضبوطًا 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 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم ضبط do_normalize على True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
- "none" أو ChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على 'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.
Returns تُعاد كمتجهات مكدّسة إذا كان الإعداد 'pt'، وإلا تُعاد قائمة من المتجهات. —

ينشئ معالج صور GlmgaImageProcessor.

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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافتها من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي تعيينها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

get_number_of_image_patches

( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int

المعاملات

height (int) — ارتفاع الصورة المدخلة.
width (int) — عرض الصورة المدخلة.
images_kwargs (dict, اختياري) — أي معاملات إضافية لتجاوز القيم الافتراضية لمعالج الصور.

يعيد

int

عدد رقع الصور لكل صورة.

أداة تُرجع عدد قطع الصورة (patches) لحجم صورة معيّن.

patchify

( image: ndarraypatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

يقوم بتجزئة كل صورة إلى تخطيط مسطّح من الشكل (seq_len، patch_dim) حتى نتمكن من دمج البكسلات ذات الأشكال الديناميكية.

preprocess

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.image_processing_pil_glmga.GlmgaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

المعاملات

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — الصورة التي سيتم معالجتها مسبقاً. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صوراً 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 كانت القيمة 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) — مرشّح إعادة العينة (Resampling filter) المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد PILImageResampling. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_resize إلى 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 مضبوطاً على True.
do_normalize (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم 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) — انحراف المعيار للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
- "none" أو ChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على 'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.
patch_size (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 14) — حجم البقعة المكانية لمُشفِّر الرؤية.
temporal_patch_size (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 2) — حجم البقعة الزمنية لمشفّر الرؤية.
merge_size (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 2) — حجم الدمج لمُشفِّر الرؤية إلى مُشفِّر llm.
patch_expand_factor (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — عامل patch_expand_factor الخاص بمشفر الرؤية إلى مشفر llm.

يعيد

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب call (مثل ‘pixel_values’).
tensor_type (Union[None, str, TensorType]، اختياري) — يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

resize

( image: ndarraysize: SizeDictresample: PILImageResampling | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

The input is a single sentence without any special tags or code blocks. Translation: "Resize dynamically based on input image aspect ratio." Arabic: "تغيير الحجم ديناميكيًا بناءً على نسبة أبعاد الصورة المدخلة."

Update on GitHub

←glm4v_moe GlmOcr→