Hugging Face's logo

Transformers documentation

Llama4

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

and get access to the augmented documentation experience

to get started

تمت مساهمة هذا النموذج في Hugging Face Transformers في 2025-04-05.

Llama4

FlashAttention Tensor parallelism

Llama 4، الذي طوّره Meta، يُقدّم بنية معمارية جديدة من نوع Mixture-of-Experts (MoE) ذاتية التوليد (auto-regressive). تشمل هذه الإصدارين نموذجين:

  • نموذج Llama 4 Maverick القادر للغاية، الذي يضم 17 مليار معامل نشط من أصل حوالي 400 مليار معامل إجمالاً، مع 128 خبيراً.
  • يتميز نموذج Llama 4 Scout الفعّال أيضاً بـ 17 مليار معامل نشط من أصل حوالي 109 مليارات معامل إجمالاً، باستخدام 16 خبيراً فقط.

يعتمد كلا النموذجين على الدمج المبكر (early fusion) لدعم تعدد الوسائط بشكل أصلي، مما يتيح لهما معالجة مدخلات النص والصور. تم تدريب كل من Maverick وScout على ما يصل إلى 40 تريليون رمز (token) على بيانات تشمل 200 لغة (مع دعم خاص للضبط الدقيق (fine-tuning) لـ 12 لغة، من بينها العربية والإسبانية والألمانية والهندية).

لأغراض النشر، صُمم Llama 4 Scout ليكون في متناول الجميع، إذ يتسع على وحدة معالجة رسومية واحدة من فئة الخوادم عبر التكميم الفوري بدقة 4 بت أو 8 بت int4، بينما يتوفر Maverick بصيغتي BF16 وFP8. وقد نُشرت هذه النماذج بموجب اتفاقية ترخيص مجتمع Llama 4 المخصصة، والمتاحة في مستودعات النماذج.

يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية لنموذج Llama تحت منظمة meta-llama.

تتوفر عائلة نماذج Llama 4 بنسختين: 109B و402B من المعاملات. كلا النسختين ضخمتان للغاية ولن تتسع على جهازك المعتاد. راجع أدناه بعض الأمثلة لتقليل استهلاك الذاكرة للنموذج.

لجعل التحميل أسرع وأكثر مقاومة للأعطال، ننصح بتثبيت اعتمادية hf_xet على النحو التالي: pip install transformers[hf_xet]

تُوضِّح الأمثلة أدناه كيفية التوليد باستخدام Pipeline أو AutoModel. كما نضيف مثالاً يُبيّن كيفية تبديل السمات المناسبة لتفعيل توليد سياقات طويلة جداً، إذ تصل طول السياقات في بعض إصدارات Llama 4 إلى 10 ملايين رمز.

خط أنابيب
AutoModel - نص فقط
AutoModel - متعدد الوسائط
AutoModel - متعدد الوسائط مع صور متعددة
AutoModel - سياق طويل

from transformers import pipeline


model_id = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"

messages = [
    {"role": "user", "content": "what is the recipe of mayonnaise?"},
]

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    device_map="auto",
)

output = pipe(messages, do_sample=False, max_new_tokens=200)
print(output[0]["generated_text"][-1]["content"])

الكفاءة؛ كيفية الحصول على أفضل أداء من llama 4

طرق الانتباه

يمكن أن يؤدي تحديث دالة الانتباه الافتراضية إلى تحسين كبير في أداء الحساب واستخدام الذاكرة. راجع نظرة عامة على واجهة الانتباه للحصول على شرح مفصّل لواجهتنا.

عند الإصدار، يدعم نموذج Llama 4 طرق الانتباه التالية: eager، flex_attention، sdpa. ننصح باستخدام flex_attention للحصول على أفضل النتائج. يتم تبديل آلية الانتباه في خطوة تهيئة النموذج:

Flex Attention
SDPA
مباشر

يضمن ضبط Flex Attention تحقيق أفضل النتائج مع السياق الطويل جداً الذي يمكن للنموذج التعامل معه.

انتبه: يستخدم المثال أدناه كلًا من device_map="auto" وflex-attention. يرجى استخدام torchrun لتشغيل هذا المثال في وضع التوازي على مستوى الموترات (tensor-parallel mode).

سنعمل على تمكين التشغيل باستخدام device_map="auto" وflex-attention دون استخدام tensor-parallel في المستقبل.


from transformers import Llama4ForConditionalGeneration


model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    attn_implementation="flex_attention",
    device_map="auto",
)

التكميم

تقلل عملية التكميم (Quantization) العبء على الذاكرة في النماذج الكبيرة من خلال تمثيل الأوزان بدقة أدنى. راجع نظرة عامة على التكميم لمعرفة واجهات التكميم المتاحة. في وقت الإصدار، يتم دعم كل من FBGEMM و LLM-Compressor؛ وسيتم دعم المزيد من طرق التكميم في الأيام التي تلي الإصدار.

انظر أدناه إلى أمثلة تستخدم كلاهما:

فيما يلي مثال على تحميل نموذج BF16 في FP8 باستخدام نهج FBGEMM:

FBGEMM
LLM-Compressor

from transformers import AutoTokenizer, FbgemmFp8Config, Llama4ForConditionalGeneration


model_id = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True).to(model.device)

model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    quantization_config=FbgemmFp8Config()
)

outputs = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=100)
outputs = tokenizer.batch_decode(outputs[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:])
print(outputs[0])

إخلاء

يعني تفعيل نقل المعالجة إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أن مكوّنات النموذج قد تُنقل إلى وحدة المعالجة المركزية بدلاً من وحدة معالجة الرسوميات (GPU) في حال عدم كفاية ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات المتاحة لتحميل النموذج بالكامل. أثناء الاستدلال، يتم تحميل/إلغاء تحميل مكوّنات مختلفة من/إلى وحدة معالجة الرسوميات على نحو ديناميكي. وهذا يضمن إمكانية تحميل النموذج على أجهزة أصغر حجماً ما دامت ذاكرة وحدة المعالجة المركزية كافية. ومع ذلك، فإن هذا يُبطئ الاستدلال أيضاً لأنه يضيف عبئاً على التواصل.

لتفعيل نقل المعالجة إلى وحدة المعالجة المركزية، ما عليك سوى تحديد device_map على auto عند تحميل النموذج:


from transformers import Llama4ForConditionalGeneration


model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

Llama4Config

فئة transformers.Llama4Config

< >

( 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 = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneboi_token_index: int = 200080eoi_token_index: int = 200081image_token_index: int = 200092tie_word_embeddings: bool = False )

المعاملات

  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], اختياري) — كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري البصري.
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]، اختياري) — كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري النصي.
  • boi_token_index (int، اختياري، القيمة الافتراضية 200080) — مؤشر رمز بداية الصورة (begin-of-image) المستخدم لتغليف موجه الصورة.
  • eoi_token_index (int، اختياري، القيمة الافتراضية 200081) — مؤشر رمز نهاية الصورة (end-of-image token index) المستخدم لتغليف موجه الصورة.
  • image_token_index (int، اختياري، القيمة الافتراضية 200092) — مؤشر رمز الصورة المستخدم كعلامة مؤقتة للصور المدخلة.
  • 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 Llama4ForConditionalGeneration. تُستخدم لإنشاء نموذج Llama4 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

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

>>> from transformers import Llama4Model, Llama4Config

>>> # Initializing a Llama4 7B style configuration
>>> configuration = Llama4Config()

>>> # Initializing a model from the Llama4 7B style configuration
>>> model = Llama4Model(configuration)

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

Llama4TextConfig

فئة transformers.Llama4TextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 202048hidden_size: int = 5120intermediate_size: int = 8192intermediate_size_mlp: int = 16384num_hidden_layers: int = 48num_attention_heads: int = 40num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0num_experts_per_tok: int = 1num_local_experts: int = 16moe_layers: list[int] | None = Noneinterleave_moe_layer_step: int = 1use_qk_norm: bool = Trueoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001router_jitter_noise: float = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneno_rope_layers: list[int] | None = Noneno_rope_layer_interval: int = 4attention_chunk_size: int | None = 8192layer_types: list[str] | None = Noneattn_temperature_tuning: bool = Truefloor_scale: int = 8192attn_scale: float = 0.1attention_bias: bool = False )

المعاملات

  • vocab_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 202048) — حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة input_ids.
  • hidden_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 5120) — أبعاد التمثيلات المخفية.
  • intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 8192) — أبعاد تمثيلات MLP.
  • intermediate_size_mlp (int، اختياري، القيمة الافتراضية 16384) — الحجم الوسيط لطبقات MLP الكثيفة. تزيد القيمة الأكبر من سعة FFN والحسابات.
  • num_hidden_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 48) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.
  • num_attention_heads (int, اختياري، القيمة الافتراضية 40) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
  • num_key_value_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 8) — هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان num_key_value_heads=num_attention_heads، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان num_key_value_heads=1 فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تفتيش متعددة الرؤوس إلى نقطة تفتيش GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق تجميع المتوسط لجميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع هذا الورقة. إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي num_attention_heads.
  • head_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 128) — بعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // num_attention_heads
  • hidden_act (str، اختياري، القيمة الافتراضية silu) — دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، "gelu"، "relu"، "silu"، وغيرها.
  • max_position_embeddings (int، اختياري، القيمة الافتراضية 131072) — أقصى طول تسلسل قد يُستخدم معه هذا النموذج على الإطلاق.
  • initializer_range (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.02) — الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.
  • rms_norm_eps (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1e-05) — قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms.
  • use_cache (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان config.is_decoder=True أو إذا كان النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.
  • pad_token_id (int, اختياري) — معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.
  • bos_token_id (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]]، اختياري، القيمة الافتراضية 2) — معرّف الرمز المستخدم لنهاية التدفق في المفردات.
  • tie_word_embeddings (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة tied_weights_keys الخاصة بالنموذج.
  • attention_dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — نسبة إسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.
  • num_experts_per_tok (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — عدد الخبراء الذين يُوجَّه إليهم كل رمز. هذه هي قيمة top-k الخاصة بتوجيه اختيار الرموز.
  • num_local_experts (int، اختياري، القيمة الافتراضية 16) — عدد الخبراء المحليين على كل جهاز. يجب أن يكون num_experts قابلاً للقسمة على num_local_experts.
  • moe_layers (list[int]، اختياري) — قائمة بفهارس الطبقات التي تستخدم MoE. يتجاوز interleave_moe_layer_step عند تعيينه.
  • interleave_moe_layer_step (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — المسافة بين طبقات MoE عندما تكون moe_layers هي None. القيمة الأكبر تعني عددًا أقل من طبقات MoE.
  • use_qk_norm (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان سيتم تطبيع L2 للاستعلامات/المفاتيح في طبقات RoPE. يمكن أن يثبّت الانتباه عند تفعيله.
  • output_router_logits (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم اللوجيتس الخاصة بالموجِّه (router). تمكين هذا الخيار سيتيح أيضًا للنموذج إخراج الخسارة المساعدة، بما في ذلك خسارة موازنة الحمل وخسارة z الخاصة بالموجِّه.
  • router_aux_loss_coef (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.001) — معامل خسارة موازنة الحمل المساعدة. يُستخدم لعقابلة التوجيه غير المتساوي للخبراء في نماذج MoE.
  • router_jitter_noise (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — كمية الضوضاء المضافة إلى قيم التوجيه (logits) أثناء التدريب لتحسين توازن الحمل.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], اختياري) — قائمة تحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن تحتوي القائمة على قيمة لـ rope_theta، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع max_position_embeddings أطول.
  • no_rope_layers (list[int], اختياري) — قائمة بطول لا يقل عن عدد الطبقات في النموذج. يشير وجود 1 في موضع فهرسي إلى أن الطبقة المقابلة ستستخدم RoPE، بينما يشير 0 إلى أنها طبقة NoPE.
  • no_rope_layer_interval (int، اختياري، القيمة الافتراضية 4) — إذا كانت no_rope_layers هي None، فسيتم إنشاؤها باستخدام طبقة NoPE كل no_rope_layer_interval طبقات.
  • attention_chunk_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 8192) — حجم المقطع لحساب الانتباه. القيمة الأصغر تفرض انتباهًا أكثر محلية وتقلل من استهلاك الذاكرة.
  • layer_types (list[str], اختياري) — قائمة تُقرن بشكل صريح كل فهرس طبقة بنوعها. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليدها تلقائيًا بناءً على قيم الإعداد.
  • attn_temperature_tuning (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان سيتم تحجيم درجة حرارة الانتباه ديناميكيًا لكل رمز استعلام بناءً على طول التسلسل. يُنصح به للتسلسلات الطويلة (مثل >32k رمز) للحفاظ على ثبات نتائج المخرجات.
  • floor_scale (int، اختياري، القيمة الافتراضية 8192) — المقياس الأساسي (بالرموز) لضبط درجة حرارة الانتباه. القيمة الأكبر تؤخر التوسيع حتى المواضع الأطول.
  • attn_scale (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.1) — قوة ضبط درجة حرارة الانتباه. تزيد القيمة الأكبر من التوسيع عند المواضع الطويلة.
  • attention_bias (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات Llama4ForConditionalGeneration. تُستخدم لإنشاء نموذج Llama4 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

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

مثال:

Llama4VisionConfig

فئة transformers.Llama4VisionConfig

< >

( 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 = Nonehidden_size: int = 768hidden_act: str = 'gelu'num_hidden_layers: int = 34num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3intermediate_size: int = 5632vision_output_dim: int = 7680image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 448patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14norm_eps: float = 1e-05vision_feature_select_strategy: str = 'default'initializer_range: float = 0.02pixel_shuffle_ratio: float = 0.5projector_input_dim: int = 4096projector_output_dim: int = 4096multi_modal_projector_bias: bool = Falseprojector_dropout: float | int = 0.0attention_dropout: float | int = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None )

المعاملات

  • hidden_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 768) — أبعاد التمثيلات المخفية.
  • hidden_act (str، اختياري، القيمة الافتراضية gelu) — دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، "gelu"، "relu"، "silu"، وما إلى ذلك.
  • num_hidden_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 34) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.
  • num_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 16) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
  • num_channels (int، اختياري، القيمة الافتراضية 3) — عدد قنوات الإدخال.
  • intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 5632) — أبعاد تمثيلات MLP.
  • vision_output_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 7680) — أبعاد مخرجات نموذج الرؤية. تتضمن مخرجات مُشفِّر التحوّل مع الطبقات الوسيطة ومُشفِّر التحوّل العام.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]، اختياري، القيمة الافتراضية 448) — حجم (دقة) كل صورة.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]، اختياري، القيمة الافتراضية 14) — حجم (دقة) كل رقعة.
  • norm_eps (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1e-05) — قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.
  • vision_feature_select_strategy (str، اختياري، القيمة الافتراضية default) — استراتيجية اختيار الميزات المستخدمة لاختيار ميزة الرؤية من العمود الفقري البصري.
  • initializer_range (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.02) — الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.
  • pixel_shuffle_ratio (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.5) — نسبة pixel-shuffle لخفض عينة رموز الباتش. تُنتج القيم الأصغر عددًا أقل من الرموز (أي خفض عينة أكبر).
  • projector_input_dim (int, اختياري، القيمة الافتراضية 4096) — عرض شبكة MLP الخاصة بمحوّل الرؤية قبل عملية pixel shuffle. تزيد القيمة الأكبر من السعة والحسابات.
  • projector_output_dim (int, اختياري، القيمة الافتراضية 4096) — عرض المخرج لمحوّل الرؤية. القيمة الأكبر تنتج ميزات صور ذات أبعاد أعلى.
  • multi_modal_projector_bias (bool, اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم استخدام الانحياز في المُسقط متعدد الوسائط.
  • projector_dropout (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — معدل Dropout داخل شبكة MLP الخاصة بمحوّل الرؤية. القيمة الأعلى تضيف مزيدًا من التنظيم.
  • attention_dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — نسبة إسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], اختياري) — قائمة تحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن تحتوي القائمة على قيمة لـ rope_theta، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع max_position_embeddings أطول.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات Llama4ForConditionalGeneration. تُستخدم لإنشاء نموذج Llama4 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E

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

Llama4Processor

فئة transformers.Llama4Processor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonepatch_size: int = 14pixel_shuffle_ratio: float = 0.5fake_image_token = '<|image|>'image_token = '<|image|>'start_of_image_token = '<|image_start|>'end_of_image_token = '<|image_end|>'patch_token = '<|patch|>'tile_x_separator_token = '<|tile_x_separator|>'tile_y_separator_token = '<|tile_y_separator|>'chat_template = '{{- bos_token }}\n{%- if custom_tools is defined %}\n {%- set tools = custom_tools %}\n{%- endif %}\n{%- if not tools_in_user_message is defined %}\n {%- set tools_in_user_message = true %}\n{%- endif %}\n{%- if not date_string is defined %}\n {%- if strftime_now is defined %}\n {%- set date_string = strftime_now("%d %b %Y") %}\n {%- else %}\n {%- set date_string = "26 Jul 2024" %}\n {%- endif %}\n{%- endif %}\n{%- if not tools is defined %}\n {%- set tools = none %}\n{%- endif %}\n\n{#- This block extracts the system message, so we can slot it into the right place. #}\n{%- if messages[0][\'role\'] == \'system\' %} \n {%- if messages[0][\'content\'] is string %}\n {%- set system_message = messages[0][\'content\']|trim %}\n {%- else %}\n {#- FIXME: The processor requires an array, always. #}\n {%- set system_message = messages[0][\'content\'][0][\'text\']|trim %}\n {%- endif %}\n {%- set messages = messages[1:] %}\n {%- set user_supplied_system_message = true %}\n{%- else %}\n {%- set system_message = "" %}\n {%- set user_supplied_system_message = false %}\n{%- endif %}\n\n{#- System message if the user supplied one #}\n{%- if user_supplied_system_message %}\n {{- "<|header_start|>system<|header_end|>\n\n" }}\n {%- if tools is not none %}\n {{- "Environment: ipython\n" }}\n {%- endif %}\n {%- if tools is not none and not tools_in_user_message %}\n {{- "You have access to the following functions. To call a function, please respond with JSON for a function call." }}\n {{- \'Respond in the format {"name": function name, "parameters": dictionary of argument name and its value}.\' }}\n {{- "Do not use variables.\n\n" }}\n {%- for t in tools %}\n {{- t | tojson(indent=4) }}\n {{- "\n\n" }}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- system_message }}\n {{- "<|eot|>" }}\n{%- endif %}\n\n{#- Custom tools are passed in a user message with some extra guidance #}\n{%- if tools_in_user_message and not tools is none %}\n {#- Extract the first user message so we can plug it in here #}\n {%- if messages | length != 0 %}\n {%- set first_user_message = messages[0][\'content\']|trim %}\n {%- set messages = messages[1:] %}\n {%- else %}\n {{- raise_exception("Cannot put tools in the first user message when there\'s no first user message!") }}\n{%- endif %}\n {{- \'<|header_start|>user<|header_end|>\n\n\' -}}\n {{- "Given the following functions, please respond with a JSON for a function call " }}\n {{- "with its proper arguments that best answers the given prompt.\n\n" }}\n {{- \'Respond in the format {"name": function name, "parameters": dictionary of argument name and its value}.\' }}\n {{- "Do not use variables.\n\n" }}\n {%- for t in tools %}\n {{- t | tojson(indent=4) }}\n {{- "\n\n" }}\n {%- endfor %}\n {{- first_user_message + "<|eot|>"}}\n{%- endif %}\n\n{%- for message in messages %}\n {%- if not (message.role == \'ipython\' or message.role == \'tool\' or \'tool_calls\' in message) %}\n {{- \'<|header_start|>\' + message[\'role\'] + \'<|header_end|>\n\n\' }}\n {%- if message[\'content\'] is string %}\n {{- message[\'content\'] }}\n {%- else %}\n {%- for content in message[\'content\'] %}\n {%- if content[\'type\'] == \'image\' %}\n {{- \'<|image|>\' }}\n {%- elif content[\'type\'] == \'text\' %}\n {{- content[\'text\'] }}\n {%- endif %}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- elif \'tool_calls\' in message and message.tool_calls|length > 0 %}\n {{- \'<|header_start|>assistant<|header_end|>\n\n\' -}}\n {{- \'<|python_start|>\' }}\n {%- if message[\'content\'] is string %}\n {{- message[\'content\'] }}\n {%- else %}\n {%- for content in message[\'content\'] %}\n {%- if content[\'type\'] == \'image\' %}\n {{- \'<|image|>\' }}\n {%- elif content[\'type\'] == \'text\' %}\n {{- content[\'text\'] }}\n {%- endif %}\n {%- endfor %}\n {%- endif %}\n {{- \'<|python_end|>\' }}\n {%- for tool_call in message.tool_calls %}\n {{- \'{"name": "\' + tool_call.function.name + \'", \' }}\n {{- \'"parameters": \' }}\n {{- tool_call.function.arguments | tojson }}\n {{- "}" }}\n {%- endfor %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- elif message.role == "tool" or message.role == "ipython" %}\n {{- "<|header_start|>ipython<|header_end|>\n\n" }}\n {%- if message.content is mapping or message.content is iterable %}\n {{- message.content | tojson }}\n {%- else %}\n {{- message.content }}\n {%- endif %}\n {{- "<|eot|>" }}\n {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- if add_generation_prompt %}\n {{- \'<|header_start|>assistant<|header_end|>\n\n\' }}\n{%- endif %}\n'**kwargs )

المعاملات

  • image_processor (Llama4ImageProcessor) — معالج الصور هو مدخل إلزامي.
  • tokenizer (tokenizer_class) — مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل إلزامي.
  • patch_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 28) — حجم مقاطع الصور المستخدمة في عملية الترميز.
  • pixel_shuffle_ratio (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.5) — النسبة المستخدمة لعملية خلط البكسلات عند معالجة الصور. يتحكم هذا المعامل في عامل التصغير المطبَّق على رقع الصور. تُحسب نسبة التصغير الفعلية على النحو التالي: 1 / (pixel_shuffle_ratio^2).
  • fake_image_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<|image|>") — رمز الوكيل في النص الذي سيُستبدل برموز الصور الفعلية. يعمل هذا الرمز كعلامة تدل على المكان الذي يجب إدراج الصور فيه ضمن تسلسل النص.
  • image_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<|image|>") — الرمز المستخدم لتمثيل صورة داخل النص.
  • start_of_image_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<|image_start|>") — الرمز الخاص الذي يحدد بداية تسلسل الصورة في النص. يُضاف هذا الرمز إلى بداية تسلسلات رموز الصورة لتحديد حدود الصورة.
  • end_of_image_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<|image_end|>") — الرمز الخاص الذي يحدد نهاية تسلسل الصورة في النص. يُضاف هذا الرمز إلى تسلسلات رموز الصور لتحديد حدود الصور.
  • patch_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<|patch|>") — الرمز المستخدم لتمثيل بقع الصورة الفردية. تُستخدم عدة رموز بقع لتمثيل الصورة الكاملة، حيث يعتمد العدد على حجم الصورة وإعدادات البقع.
  • tile_x_separator_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<|tile_x_separator|>") — الرمز المستخدم لفصل البلاطات (المقاطع) أفقيًا داخل الصورة. يُدرج هذا الرمز بين المقاطع الموجودة في الصف نفسه عند تقسيم الصور إلى عدة بلاطات.
  • tile_y_separator_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<|tile_y_separator|>") — الرمز المستخدم لفصل البلاطات (المقاطع) عمودياً داخل الصورة. يُدرج هذا الرمز بين صفوف المقاطع عند تقسيم الصور إلى عدة بلاطات.
  • chat_template (str، القيمة الافتراضية هي `{{- bos_token }‌} —
  • {%- if custom_tools is defined %} — {%- set tools = custom_tools %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not tools_in_user_message is defined %} — {%- set tools_in_user_message = true %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not date_string is defined %} — {%- if strftime_now is defined %} {%- set date_string = strftime_now(“%d %b %Y”) %} {%- else %} {%- set date_string = “26 Jul 2024” %} {%- endif %}
  • {%- endif %} —
  • {%- if not tools is defined %} — {%- set tools = none %}
  • {%- endif %} —
  • {#- يستخرج هذا الكتلة رسالة النظام، حتى نتمكن من وضعها في المكان المناسب. #} —
  • {%- if messages[0]['role'] == ‘system’ %} — {%- if messages[0]['content'] is string %} {%- set system_message = messages[0]['content']|trim %} {%- else %} {#- FIXME: The processor requires an array, always. #} {%- set system_message = messages[0]['content'][0]['text']|trim %} {%- endif %} {%- set messages = messages[1:] %} {%- set user_supplied_system_message = true %}
  • {%- else %} — {%- set system_message = "" %} {%- set user_supplied_system_message = false %}
  • {%- endif %} —
  • {#- رسالة النظام إذا زوّدها المستخدم #} —
  • {%- if user_supplied_system_message %} — {{- ”<|header_start|>system<|header_end|>
  • ” }‌} — {%- if tools is not none %} {{- “Environment: ipython
  • ” }‌} — {%- endif %} {%- if tools is not none and not tools_in_user_message %} {{- “لديك وصول إلى الدوال التالية. لاستدعاء دالة، يرجى الرد بـ JSON لاستدعاء الدالة.” }‌} {{- ‘ردّ بالتنسيق {“name”: اسم الدالة، “parameters”: قاموس لأسماء الحجة وقيمتها}.’ }‌} {{- “لا تستخدم المتغيرات.
  • ” }‌} — {%- for t in tools %} {{- t | tojson(indent=4) }‌} {{- ”
  • ” }‌} — {%- endfor %} {%- endif %} {{- system_message }‌} {{- ”<|eot|>” }‌}
  • {%- endif %} —
  • {#- تُمرَّر الأدوات المخصصة في رسالة المستخدم مع بعض التوجيهات الإضافية #} —
  • {%- if tools_in_user_message and not tools is none %} — {#- استخرج أول رسالة من المستخدم حتى نتمكن من إدراجها هنا #} {%- if messages | length != 0 %} {%- set first_user_message = messages[0]['content']|trim %} {%- set messages = messages[1:] %} {%- else %} {{- raise_exception(“لا يمكن وضع الأدوات في أول رسالة من المستخدم عندما لا توجد أول رسالة من المستخدم!”) }‌}
  • {%- endif %} — {{- ’<|header_start|>user<|header_end|>
  • ’ -}‌} — {{- “بما أن الدوال التالية معطاة، يرجى الرد بملف JSON لاستدعاء دالة ” }‌} {{- “بمعاملاتها المناسبة التي تجيب بشكل أفضل على الطلب المعطى.
  • ” }‌} — {{- ‘أجب بالتنسيق {“name”: اسم الدالة، “parameters”: قاموس باسم الحجة وقيمتها}.’ }‌} {{- “لا تستخدم المتغيرات.
  • ” }‌} — {%- for t in tools %} {{- t | tojson(indent=4) }‌} {{- ”
  • ” }‌} — {%- endfor %} {{- first_user_message + ”<|eot|>“}‌}
  • {%- endif %} —
  • {%- for message in messages %} — {%- if not (message.role == ‘ipython’ or message.role == ‘tool’ or ‘tool_calls’ in message) %} {{- ’<|header_start|>’ + message[‘role’] + ’<|header_end|>
  • ’ }‌} — {%- if message[‘content’] is string %} {{- message[‘content’] }‌} {%- else %} {%- for content in message[‘content’] %} {%- if content[‘type’] == ‘image’ %} {{- ’<|image|>’ }‌} {%- elif content[‘type’] == ‘text’ %} {{- content[‘text’] }‌} {%- endif %} {%- endfor %} {%- endif %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- elif ‘tool_calls’ in message and message.tool_calls|length > 0 %} {{- ’<|header_start|>assistant<|header_end|>
  • ’ -}‌} — {{- ’<|python_start|>’ }‌} {%- if message[‘content’] is string %} {{- message[‘content’] }‌} {%- else %} {%- for content in message[‘content’] %} {%- if content[‘type’] == ‘image’ %} {{- ’<|image|>’ }‌} {%- elif content[‘type’] == ‘text’ %} {{- content[‘text’] }‌} {%- endif %} {%- endfor %} {%- endif %} {{- ’<|python_end|>’ }‌} {%- for tool_call in message.tool_calls %} {{- ’{“name”: ”’ + tool_call.function.name + ’”, ’ }‌} {{- ‘“parameters”: ’ }‌} {{- tool_call.function.arguments | tojson }‌} {{- ”}” }‌} {%- endfor %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- elif message.role == “tool” or message.role == “ipython” %} {{- ”<|header_start|>ipython<|header_end|>
  • ” }‌} — {%- if message.content is mapping or message.content is iterable %} {{- message.content | tojson }‌} {%- else %} {{- message.content }‌} {%- endif %} {{- ”<|eot|>” }‌} {%- endif %}
  • {%- endfor %} —
  • {%- if add_generation_prompt %} — {{- ’<|header_start|>assistant<|header_end|>
  • ’ }‌} —
  • {%- endif %} —
  • `) — قالب Jinja لتحويل قوائم الرسائل في المحادثة إلى نص قابل للتجزئة.

ينشئ Llama4Processor الذي يجمع معالج الصور ومعالج الرموز في معالج واحد.

يوفر Llama4Processor جميع وظائف Llama4ImageProcessor وtokenizer_class. راجع ~Llama4ImageProcessor و~tokenizer_class لمزيد من المعلومات.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: 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] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

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 نصاً أو قائمة من النصوص (نص مُقسَّم مسبقاً إلى رموز). إذا مرّرت مدخلاً مُقسَّماً مسبقاً إلى رموز، فعيّن is_split_into_words=True لتجنّب 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) — فيديو يُراد معالجته مسبقًا. يتوقع فيديو واحدًا 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 سيتم تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy أو 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, اختياري) — إذا تم تعيينه، فسيُعاد تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي:
    • 'pt': إرجاع كائنات torch.Tensor من PyTorch.
    • 'np': إرجاع كائنات np.ndarray من NumPy.
  • **kwargs (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.

Llama4ImageProcessor

فئة transformers.Llama4ImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.llama4.image_processing_llama4.Llama4ImageProcessorKwargs'> )

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 {'height' -- 336, 'width': 336}): 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 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 2) — مرشّح إعادة العينة (Resampling filter) المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد PILImageResampling. لا يكون له أي تأثير 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 [0.5, 0.5, 0.5]) — 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، القيمة الافتراضية [0.5, 0.5, 0.5]) — الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
  • do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان 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.
  • max_patches (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 16) — الحد الأقصى لعدد البقع (patches) التي سيتم استخراجها من الصورة. يمكن تجاوزها عبر معامل max_patches في طريقة preprocess.
  • resize_to_max_canvas (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة إلى أقصى حجم للوحة. إذا كانت القيمة True، يتم اختيار اللوحة التي تسمح بأقصى تغيير في الحجم دون تشويه. إذا كانت القيمة False، يتم تقليل الحجم بأقل قدر ممكن، بما في ذلك عدم تغيير الحجم على الإطلاق، لكن لا يتم زيادة الحجم أبدًا، ما لم تكن الصورة أصغر من حجم البقعة.

ينشئ معالج صور Llama4ImageProcessor.

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.llama4.image_processing_llama4.Llama4ImageProcessorKwargs'> ) → ~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.
  • max_patches (int، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية 16) — الحد الأقصى لعدد البقع (patches) التي سيتم استخراجها من الصورة. يمكن تجاوزها عبر معامل max_patches في طريقة preprocess.
  • resize_to_max_canvas (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة إلى أقصى حجم للوحة. إذا كانت القيمة True، يتم اختيار اللوحة التي تسمح بأقصى تغيير في الحجم دون تشويه. إذا كانت القيمة False، يتم تقليل الحجم بأقل قدر ممكن، بما في ذلك عدم تغيير الحجم على الإطلاق، لكن لا يتم زيادة الحجم أبدًا، ما لم تكن الصورة أصغر من حجم البقعة.

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.

Llama4ForConditionalGeneration

فئة transformers.Llama4ForConditionalGeneration

< >

( config: Llama4Config )

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Llama4CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

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

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

    ما هي معرّفات الإدخال؟

  • pixel_values (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_channels, image_size, image_size)، اختياري) — المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام Llama4ImageProcessor. راجع Llama4ImageProcessor.call() للتفاصيل (Llama4Processor يستخدم Llama4ImageProcessor لمعالجة الصور).
  • attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

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

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, اختياري) — حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.

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

    سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

    عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى هذا النموذج) بأبعاد (batch_size, unprocessed_length) بدلاً من جميع input_ids بأبعاد (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس input_ids إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.
  • vision_feature_select_strategy (str, اختياري) — استراتيجية اختيار الميزات المستخدمة لاختيار ميزة الرؤية من هيكل الرؤية الأساسي. يمكن أن تكون إما "default" أو "full".
  • labels (torch.LongTensor من الشكل (batch_size, sequence_length)، اختياري) — التسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس ضمن [0, ..., config.vocab_size] أو -100 (انظر input_ids docstring). يتم تجاهل الرموز التي فهارسها مضبوطة على -100 (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool، اختياري) — إذا تم تعيينه إلى True، تُعاد حالات المفاتيح والقيم past_key_values ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر past_key_values).
  • output_attentions (bool، اختياري) — ما إذا كان يجب إرجاع تensors الانتباه لجميع طبقات الانتباه أم لا. راجع attentions ضمن tensors المُرجعة لمزيد من التفاصيل.
  • output_hidden_states (bool، اختياري) — ما إذا كان يجب إرجاع حالات الطبقات المخفية لجميع الطبقات. راجع hidden_states ضمن الموترات المُرجعة للحصول على مزيد من التفاصيل.
  • return_dict (bool، اختياري) — ما إذا كان يجب إرجاع ModelOutput بدلاً من tuple عادي.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor]، اختياري، القيمة الافتراضية 0) — إذا كان int، يتم حساب logits لآخر logits_to_keep رموز. إذا كانت القيمة 0، يتم حساب logits لجميع input_ids (حالة خاصة). لا يُحتاج إلى logits إلا للرمز الأخير في عملية التوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة كبيرة، وهو أمر مهم بشكل ملحوظ للتسلسلات الطويلة أو حجم المفردات الكبير. إذا كان torch.Tensor، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول التسلسل. يكون هذا مفيدًا عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول التسلسل).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], اختياري) — قاموس تكون مفاتيحه الأنماط المدعومة وقيمها المخرجات المُرمّزة لكل نمط. كل مخرَج مُرمَّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (pooler_output، اختياري: last_hidden_states، اختياري: hidden_states، اختياري: attentions) pooler_output ذو الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) هو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة مع تضمينات النص.

يعيد

Llama4CausalLMOutputWithPast أو tuple(torch.Tensor)

Llama4CausalLMOutputWithPast أو مجموعة (tuple) من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة اعتمادًا على الإعداد (Llama4Config) والمدخلات.

تتجاوز طريقة Llama4ForConditionalGeneration الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة __call__.

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

  • loss (torch.Tensor of shape (1,), اختياري, يُعاد عند توفير labels) — خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).

  • logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).

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

    تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل past_key_values) لتسريع فك الترميز التسلسلي.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

  • image_hidden_states (torch.Tensor، اختياري) — torch.Tensor بحجم (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج بواسطة مُشفِّر الرؤية وبعد إسقاط الحالة المخفية الأخيرة.

  • 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:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, LlavaForConditionalGeneration

>>> model = LlavaForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-1.5-7b-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-1.5-7b-hf")

>>> prompt = "USER: <image>\nWhat's the content of the image? ASSISTANT:"
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=15)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"USER:  \nWhat's the content of the image? ASSISTANT: The image features a busy city street with a stop sign prominently displayed"

get_image_features

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

يعيد

BaseModelOutputWithPooling أو tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPooling أو مجموعة مرتبة من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (Llama4Config) والمدخلات.

يحصل على حالات الإخفاء الأخيرة للصور من برج الرؤية ويطبّق إسقاط al.

  • last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  • pooler_output (torch.Tensor من الشكل (batch_size, hidden_size)) — حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول من 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. تُدرَّب 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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

مثال:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Llama4ForConditionalGeneration

>>> model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained("meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E")

>>> 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]

Llama4ForCausalLM

فئة transformers.Llama4ForCausalLM

< >

( config: Llama4TextConfig )

forward

< >

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

المعاملات

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

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

    ما هي معرّفات الإدخال؟

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

    ما هي أقنعة الانتباه؟

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

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, اختياري) — حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.

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

    سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

    عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى هذا النموذج) بأبعاد (batch_size, unprocessed_length) بدلاً من جميع input_ids بأبعاد (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس input_ids إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.
  • labels (torch.LongTensor من الشكل (batch_size, sequence_length)، اختياري) — التسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس ضمن [0, ..., config.vocab_size] أو -100 (انظر input_ids docstring). يتم تجاهل الرموز التي فهارسها مضبوطة على -100 (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool، اختياري) — إذا تم تعيينه إلى True، تُعاد حالات المفاتيح والقيم past_key_values ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor]، اختياري، القيمة الافتراضية 0) — إذا كان int، يتم حساب logits لآخر logits_to_keep رموز. إذا كانت القيمة 0، يتم حساب logits لجميع input_ids (حالة خاصة). لا يُحتاج إلى logits إلا للرمز الأخير في عملية التوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة كبيرة، وهو أمر مهم بشكل ملحوظ للتسلسلات الطويلة أو حجم المفردات الكبير. إذا كان torch.Tensor، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول التسلسل. يكون هذا مفيدًا عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول التسلسل).

يعيد

MoeCausalLMOutputWithPast أو tuple(torch.Tensor)

MoeCausalLMOutputWithPast أو مجموعة (tuple) من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (Llama4Config) والمدخلات.

تُعيد طريقة Llama4ForCausalLM 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 of shape (1,), اختياري, يُعاد عند توفير labels) — خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).

  • logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor، اختياري، يُعاد عند تمرير output_router_logits=True أو عند config.output_router_logits=True، ويتدرب النموذج على مساره باستخدام خسارة توازن الأحمال) — خسارة مساعدة لتوازن الأحمال للوحدات المتناثرة. النماذج التي توازن خبرائها باستخدام انحياز المسار بدلاً من ذلك (DeepSeek-V3 والهندسات المشتقة منه) تعيد None هنا مع الاستمرار في إعادة router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_router_logits=True أو عند تعيين config.output_router_logits=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة متناثرة) ذات الشكل (batch_size * sequence_length, num_experts).

    قيمات التوجيه الخام (logits) التي تحسبها وحدات التوجيه في نماذج MoE. يمكن استخدامها لحساب خسارة موازنة الحمل أو لفحص كيفية توزيع الرموز على الخبراء.

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

    تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل past_key_values) لتسريع فك الترميز التسلسلي.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

مثال:

>>> from transformers import AutoTokenizer, Llama4ForCausalLM

>>> model = Llama4ForCausalLM.from_pretrained("meta-llama4/Llama4-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama4/Llama4-2-7b-hf")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> 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]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."

Llama4TextModel

فئة transformers.Llama4TextModel

< >

( config: Llama4TextConfig )

المعاملات

  • config (Llama4TextConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعدادات إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Llama4 Text الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

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

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

forward

< >

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

المعاملات

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

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

    ما هي معرّفات الإدخال؟

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

    ما هي أقنعة الانتباه؟

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

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, اختياري) — حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.

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

    سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

    عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى هذا النموذج) بأبعاد (batch_size, unprocessed_length) بدلاً من جميع input_ids بأبعاد (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس input_ids إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.
  • use_cache (bool، اختياري) — إذا تم تعيينه إلى True، تُعاد حالات المفاتيح والقيم past_key_values ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر past_key_values).

يعيد

MoeModelOutputWithPast أو tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast أو مجموعة (tuple) من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (Llama4Config) والمدخلات.

تُعيد طريقة Llama4TextModel 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 حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

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

    تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان config.is_encoder_decoder=True) يمكن استخدامها (انظر مدخل past_key_values) لتسريع فك الترميز التسلسلي.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

  • router_logits (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_router_probs=True وconfig.add_router_probs=True أو عند config.output_router_probs=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, sequence_length, num_experts).

    قيمات logits الخام (بعد تطبيق دالة softmax) التي يحسبها موجّهو MoE، وتُستخدم هذه القيم لحساب الخسارة المساعدة في نماذج مزيج الخبراء.

Llama4VisionModel

فئة transformers.Llama4VisionModel

< >

( config: Llama4VisionConfig )

forward

< >

( pixel_values: Tensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs )

مثال:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, MllamaVisionModel

>>> checkpoint = "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision"
>>> model = MllamaVisionModel.from_pretrained(checkpoint)
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint)

>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> output = model(**inputs)

>>> print(output.last_hidden_state.shape)
torch.Size([1, 1, 4, 1025, 7680])
Update on GitHub

←LiLT LLaVA→