# HyperCLOVAX Vision V2

HyperCLOVAX Vision V2 هو نموذج لغوي بصري متعدد الوسائط طوّره NAVER. يجمع بين هيكل نموذج اللغة [HyperClovaX](./hyperclovax) ومشفّر الرؤية [Qwen2.5-VL](./qwen2_5_vl). يدعم النموذج مدخلات النص والصور والفيديو، وهو قادر على الاستدلال بأسلوب سلسلة الأفكار عبر رموز التفكير المدمجة (`<think>...</think>`).

يمكنك العثور على نقطة التفتيش الأصلية لنموذج HyperCLOVAX-SEED-Think-32B في صفحة [naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B](https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B).

يُبيّن المثال أدناه كيفية توليد نص بناءً على صورة باستخدام [AutoModelForImageTextToText](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModelForImageTextToText).

```python
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B",
    device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant.",
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)
```

```python
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B",
    device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant.",
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "video",
                "url": "/path/to/video.mp4",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this video."},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)
```

تقلل عملية التكميم العبء على الذاكرة في النماذج الكبيرة من خلال تمثيل الأوزان بدقة أقل. راجع نظرة عامة على [التكميم](../quantization/overview) للاطلاع على المزيد من واجهات التكميم المتاحة.

يستخدم المثال أدناه [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) لتحميل النموذج بدقة 4 بت.

```python
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor, BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config,
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")
```

## ملاحظات

- يدعم النموذج الاستدلال بسلسلة الأفكار. افتراضيًا، يضيف موجه التوليد كتلة فارغة `<think>\n\n</think>` في البداية. لتوليد أثر استدلال صريح داخل وسوم `<think>...</think>`، مرّر `thinking=True` إلى `apply_chat_template` (مدخلات الصور/النص فقط):

    ```python
    inputs = processor.apply_chat_template(
        messages,
        add_generation_prompt=True,
        tokenize=True,
        return_dict=True,
        return_tensors="pt",
        thinking=True,
    ).to(model.device)
    ```

- يدعم النموذج محادثات متعددة الأدوار تتضمن وسائط مختلطة. يمكن أن تظهر الصور والفيديوهات عبر أدوار متعددة.

    ```python
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": "https://example.com/image1.jpg"},
                {"type": "text", "text": "What do you see in this image?"},
            ],
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "I see a cat sitting on a couch.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": "https://example.com/image2.jpg"},
                {"type": "text", "text": "How does this compare to the first image?"},
            ],
        },
    ]
    ```

- يدعم النموذج استدعاء الدوال/الأدوات. قم بتمرير الأدوات باستخدام معامل `tools` في `apply_chat_template`:

    ```python
    tools = [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "Get the current weather for a location.",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "location": {"type": "string", "description": "City name"},
                    },
                    "required": ["location"],
                },
            },
        }
    ]

    messages = [
        {"role": "user", "content": "What is the weather in Seoul?"}
    ]

    inputs = processor.apply_chat_template(
        messages,
        tools=tools,
        add_generation_prompt=True,
        tokenize=True,
        return_dict=True,
        return_tensors="pt",
    ).to(model.device)
    ```

## HyperCLOVAXVisionV2Config[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config]]

#### transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config]]

```python
transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config(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: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 128060, video_token_id: int = 128061, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/configuration_hyperclovax_vision_v2.py#L29)

**المعاملات:**

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

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

image_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128060`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كعنصر نائب لصور الإدخال.

video_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128061`) : فهرس رمز الفيديو المستخدم كعنصر نائب لفيديوهات الإدخال.

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 HyperCLOVAXVisionV2Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Hyperclovax Vision V2 وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B](https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

```python
>>> from transformers import HyperCLOVAXVisionV2Config, HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration

>>> # Initializing a HyperCLOVAX Vision V2 configuration with defaults
>>> configuration = HyperCLOVAXVisionV2Config()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration(configuration)

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

## HyperCLOVAXVisionV2Processor[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Processor]]

#### transformers.HyperCLOVAXVisionV2Processor[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Processor]]

```python
transformers.HyperCLOVAXVisionV2Processor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/processing_hyperclovax_vision_v2.py#L39)

**المعاملات:**

image_processor (`Qwen2VLImageProcessor`) : مُعالج الصور هو مدخل مطلوب.

tokenizer (`GPT2Tokenizer`) : المُقسِّم هو مدخل إلزامي.

video_processor (`Qwen2VLVideoProcessor`) : مُعالج الفيديو هو مدخل مطلوب.

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

ينشئ معالج HyperCLOVAXVisionV2Processor يجمع معالج الصور ومعالج الرموز ومعالج الفيديو في معالج واحد.

يوفر [HyperCLOVAXVisionV2Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Processor) جميع وظائف [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) و[GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) و[Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor). راجع [~Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) و[~GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) و[~Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor) لمزيد من المعلومات.

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Processor.post_process_image_text_to_text]]

```python
post_process_image_text_to_text(generated_outputs, skip_special_tokens = True, clean_up_tokenization_spaces = False, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/processing_hyperclovax_vision_v2.py#L113)

**المعاملات:**

generated_outputs (`torch.Tensor` أو `np.ndarray`) : مخرجات دالة `generate` في النموذج. يُتوقع أن تكون المخرجات من نوع tensor بأبعاد `(batch_size, sequence_length)` أو `(sequence_length,)`.

skip_special_tokens (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إزالة الرموز الخاصة في المخرجات أم لا. يُمرَّر هذا الحجة إلى طريقة `batch_decode` في مُجزِّئ النص.

clean_up_tokenization_spaces (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم تنظيف مسافات الترميز الرمزي أم لا. الحجة المُمرَّرة إلى طريقة `batch_decode` في المُرمِّز الرمزي.

- ****kwargs** : Additional arguments to be passed to the tokenizer's `batch_decode method`.

**يعيد:** `list[str]`

النص المُفكَّك.

قم بمعالجة مخرجات النموذج بعد المعالجة لفك ترميز النص.

## HyperCLOVAXVisionV2Model[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Model]]

#### transformers.HyperCLOVAXVisionV2Model[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Model]]

```python
transformers.HyperCLOVAXVisionV2Model(config: HyperCLOVAXVisionV2Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/modeling_hyperclovax_vision_v2.py#L51)

**المعاملات:**

config ([HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config)) : 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 Hyperclovax Vision V2 الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/modeling_hyperclovax_vision_v2.py#L142)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

pixel_values (`torch.Tensor`, *اختياري*) : قيم بكسل الصور المدخلة بعد المعالجة المسبقة بواسطة [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). متجه ثنائي الأبعاد من الشكل `(total_num_patches, channels * patch_size^2 * temporal_patch_size)`. في تسلسل الرموز المدخلة، يجب أن يحتوي كل موقع صورة على `config.image_token_id`.

pixel_values_videos (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قيم البكسلات للفيديوهات المدخلة، بنفس تنسيق `pixel_values`.

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاعية والعرضية لشبكة الميزات لكل صورة. تحتوي كل صف على `[temporal, height, width]` من عدّادات الشبكة.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاعية والعرضية لشبكة الميزات لكل فيديو.

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

[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [HyperCLOVAXVisionV2Model](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Model) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

#### get_image_features[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Model.get_image_features]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/modeling_hyperclovax_vision_v2.py#L80)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة.

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

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

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

#### get_video_features[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2Model.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: LongTensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/modeling_hyperclovax_vision_v2.py#L65)

**المعاملات:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع مقاطع الفيديو المدخلة.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

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

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

## HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration]]

#### transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration(config: HyperCLOVAXVisionV2Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/modeling_hyperclovax_vision_v2.py#L230)

**المعاملات:**

config ([HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config)) : 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 Hyperclovax Vision V2 لتوليد الرموز المشروطة على أنماط أخرى (مثل توليد النص من صورة ونص).

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration.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, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: 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, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/modeling_hyperclovax_vision_v2.py#L278)

**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`، *اختياري*) : قيم البكسلات للصور المدخلة بعد المعالجة المسبقة.

pixel_values_videos (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قيم البكسلات للفيديوهات المدخلة، بنفس تنسيق `pixel_values`.

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : `[temporal, height, width]` عدد الخلايا في الشبكة لكل صورة.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : `[temporal, height, width]` عدد الخلايا في الشبكة لكل فيديو.

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.

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 (`int` أو `torch.Tensor`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0) : إذا كان `int`، احسب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز.

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

[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration

>>> model = HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
...     "naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B", device_map="auto"
... )
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")

>>> messages = [
...     {"role": "user", "content": [
...         {"type": "image", "url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"},
...         {"type": "text", "text": "Describe this image in detail."},
...     ]}
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages, tokenize=True, return_dict=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
... ).to(model.device)
>>> output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
>>> processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
```

#### get_image_features[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/modeling_hyperclovax_vision_v2.py#L265)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة.

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

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

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration

>>> model = HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

#### get_video_features[[transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax_vision_v2/modeling_hyperclovax_vision_v2.py#L252)

**المعاملات:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع مقاطع الفيديو المدخلة.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

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

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration

>>> model = HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")

>>> 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]
```