# NemotronH Omni

NemotronH Omni هو نموذج استدلال متعدد الوسائط من NVIDIA يجمع بين نموذج اللغة الهجين Mamba-Transformer الخاص بـ [NemotronH](./nemotron_h) ومشفّر الرؤية [RADIO](./radio) ومشفّر صوت اختياري مبني على Parakeet. تُسقط رقاقات الصور (والفيديو) عبر برج RADIO وشبكة MLP لإعادة ترتيب البكسلات إلى فضاء التضمين لنموذج اللغة عند مواضع رموز السياق `<image>` / `<video>`؛ بينما تُسقط مقاطع الصوت بالطريقة نفسها عند مواضع `<audio>`. النتيجة هي نموذج ذاتي التراجع واحد يستدل بشكل مشترك على النص والصور والفيديو والصوت.

يُبيّن المثال أدناه كيفية الاستدلال على صورة وموجّه نصي باستخدام [AutoModelForImageTextToText](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModelForImageTextToText).

```python
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_id = "nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    # the Parakeet audio encoder has no flash-attention kernel, so pin that tower to sdpa
    attn_implementation={"": "flash_attention_2", "audio_config": "sdpa"},
)

messages = [
    {
        "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 in detail."},
        ],
    }
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128, do_sample=False)
print(processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[-1] :], skip_special_tokens=True))
```

## NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config]]

#### transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config]]

```python
transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config(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, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, audio_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, force_image_size: int | None = None, downsample_ratio: float = 0.5, projector_hidden_size: int = 4096, vision_hidden_size: int = 1280, video_pruning_rate: float = 0.0, video_temporal_patch_size: int = 2, image_token_id: int | None = None, video_token_id: int | None = None, audio_token_id: int | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h_omni/configuration_nemotron_h_omni.py#L28)

**المعاملات:**

vision_config (`dict` أو `RadioConfig`، *اختياري*) : إعدادات لمشفّر الرؤية الخاص بـ RADIO. القيمة الافتراضية هي [RadioConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/radio#transformers.RadioConfig) افتراضي.

text_config (`dict` أو `NemotronHConfig`، *اختياري*) : إعدادات نموذج اللغة NemotronH. الافتراضي هو [NemotronHConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h#transformers.NemotronHConfig) افتراضي.

audio_config (`dict` أو `ParakeetEncoderConfig`، *اختياري*) : إعدادات مشفّر الصوت Parakeet الاختياري. تعطيل فرع الصوت يتم عبر `None`.

force_image_size (`int`, *اختياري*) : دقة صورة الإدخال الثابتة (بالبكسل) التي يتوقعها برج الرؤية.

downsample_ratio (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.5) : نسبة التقليل المكاني عبر Pixel-shuffle المطبقة على ميزات الرؤية.

projector_hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 4096) : حجم الطبقة المخفية لمشروع MLP من الرؤية إلى LLM.

vision_hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1280) : حجم الميزات المخفية لميزات الرؤية في RADIO.

video_pruning_rate (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : معدل تقليم الرموز في Efficient-Video-Sampling؛ `0.0` يعطّل التقليم.

video_temporal_patch_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : عدد الإطارات التي تُدمج في رقعة زمنية واحدة بواسطة مُضمِّن الفيديو.

image_token_id (`int`، *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم كعلامة بديلة لسياق الصورة في `input_ids`.

video_token_id (`int`، *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم كعلامة بديلة لسياق الفيديو في `input_ids`.

audio_token_id (`int`، *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم كعلامة بديلة لسياق الصوت في `input_ids`.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Nemotron H OmniModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Nemotron H Omni وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16](https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16)

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.

## NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor]]

#### transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor]]

```python
transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.nemotron_h_omni.image_processing_nemotron_h_omni.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h_omni/image_processing_nemotron_h_omni.py#L98)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : 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*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : انحراف معيار الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16) : طول الضلع، بالبكسل، لإحدى رقعات برج الرؤية.

downsample_ratio (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.5) : نسبة تقليل المساحة المكانية عبر خلط البكسلات (Pixel-shuffle) التي يطبقها النموذج؛ كل جانب من شبكة البقع (patches) هو مضاعف لمقلوب هذه النسبة.

min_num_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1024) : الحد الأدنى لعدد بقع `patch_size` التي يُعاد تحجيم الصورة إليها.

max_num_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 13312) : الحد الأقصى لعدد بقع `patch_size` التي يُعاد تحجيم الصورة إليها؛ `0` يعطّل هذا الحد.

max_model_len (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16384) : طول سياق نموذج اللغة، وهو الحد الأقصى لميزانية الباتشات للصور في استدعاء واحد.

ينشئ معالج صور NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images, **kwargs: *<class 'transformers.models.nemotron_h_omni.image_processing_nemotron_h_omni.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h_omni/image_processing_nemotron_h_omni.py#L122)

**المعاملات:**

images (``) : Image to preprocess. Expects a single or batch of images with pixel values ranging from 0 to 255. If passing in images with pixel values between 0 and 1, set `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

patch_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16) : طول الضلع، بالبكسل، لإحدى رقعات برج الرؤية.

downsample_ratio (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.5) : نسبة تقليل المساحة المكانية عبر خلط البكسلات (Pixel-shuffle) التي يطبقها النموذج؛ كل جانب من شبكة البقع (patches) هو مضاعف لمقلوب هذه النسبة.

min_num_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1024) : الحد الأدنى لعدد بقع `patch_size` التي يُعاد تحجيم الصورة إليها.

max_num_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 13312) : الحد الأقصى لعدد بقع `patch_size` التي يُعاد تحجيم الصورة إليها؛ `0` يعطّل هذا الحد.

max_model_len (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16384) : طول سياق نموذج اللغة، وهو الحد الأقصى لميزانية الباتشات للصور في استدعاء واحد.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

## NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor]]

#### transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor]]

```python
transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.nemotron_h_omni.video_processing_nemotron_h_omni.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessorInitKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h_omni/video_processing_nemotron_h_omni.py#L54)

**المعاملات:**

- ****kwargs** (`NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessorInitKwargs`، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة.

ينشئ معالج فيديو NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor.

## NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor]]

#### transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor]]

```python
transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor(image_processor = None, video_processor = None, tokenizer = None, feature_extractor = None, chat_template = None, audio_sampling_rate: int = 16000, audio_subsampling_factor: int = 8, audio_hop_length: int = 160, video_temporal_patch_dim: int = 2, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h_omni/processing_nemotron_h_omni.py#L44)

**المعاملات:**

image_processor (`NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor`) : مُعالج الصور هو مدخل مطلوب.

video_processor (`NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor`) : مُعالج الفيديو هو مدخل مطلوب.

tokenizer (`tokenizer_class`) : مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل إلزامي.

feature_extractor (`feature_extractor_class`) : مُستخرج الميزات هو مدخل مطلوب.

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

audio_sampling_rate (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16000) : معدل أخذ العينات، بالهرتز، الذي يُفترض أن تكون موجات الصوت عليه.

audio_subsampling_factor (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 8) : العامل الذي يعيد به مُشفِّر الصوت أخذ عينات من إطارات المِل، ويُستخدم لتحديد حجم سلسلة موضع الصوت.

audio_hop_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 160) : طول القفزة، بالعينات، بين إطارات الميّل المتتالية.

video_temporal_patch_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : عدد الإطارات التي تُدمج في رقعة زمنية واحدة بواسطة مُضمِّن الفيديو في النموذج.

ينشئ NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor الذي يجمع معالج الصور ومعالج الفيديو ومجزّئ الرموز ومستخرج الميزات في معالج واحد.

يوفر [NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor) جميع وظائف [NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor) و[NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor) و`tokenizer_class` و`feature_extractor_class`. راجع [~NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor) و[~NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor) و`~tokenizer_class` و`~feature_extractor_class` لمزيد من المعلومات.

#### batch_decode[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor.batch_decode]]

```python
batch_decode(*args, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h_omni/processing_nemotron_h_omni.py#L287)

تحويل إلى [batch_decode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.batch_decode) الخاص بـ tokenizer.

#### فك الترميز[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor.decode]]

```python
decode(*args, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h_omni/processing_nemotron_h_omni.py#L291)

تحويل إلى [decode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.decode) الخاص بـ tokenizer.

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor.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/nemotron_h_omni/processing_nemotron_h_omni.py#L295)

قم بفك ترميز معرّفات الرموز التي ولّدها النموذج إلى نص.

#### replace_video_token[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor.replace_video_token]]

```python
replace_video_token(video_inputs: dict, video_idx: int, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h_omni/processing_nemotron_h_omni.py#L169)

وسّع `<video>` إلى مقطع واحد `<img>...</img>` لكل رقعة زمنية (tubelet).

يُوسم كل مقطع بطوابع زمنية للإطارات التي يحتويها، مفصولة بـ " and " ("Frame" للإطار الأول في الأنبوبية، و"frame" لبقية الإطارات). لا يحتوي المرمّز على رمز `<video>` حقيقي، لذا تستخدم المقاطع رمز الصورة؛ ويُميّز النموذج بين الصورة والفيديو بناءً على حجة `pixel_values_*` التي تم تمريرها.

## NemotronH_Omni_Reasoning_V3[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3]]

#### transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3]]

```python
transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3(config: NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
```

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

#### forward[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_hw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = 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/nemotron_h_omni/modeling_nemotron_h_omni.py#L347)

**المعاملات:**

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

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(total_patches, num_channels * patch_size**2)`، *اختياري*) : بقع مسطحة لجميع الصور، مدمجة معًا، كما تُعاد من معالج الصور.

image_grid_hw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 2)`، *اختياري*) : شبكة البقع `(height, width)` لكل صورة في `pixel_values`.

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor). راجع [NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor) يستخدم [NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_mel_bins)`، *اختياري*) : ميزات Mel التي أنتجها المعالج، وقد تم ترميزها وتوزيعها على رموز المساحة المخصصة للصوت.

input_features_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames)`، *اختياري*) : قناع يحدد إطارات الميّل الحقيقية لكل مقطع مُملأ.

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)`.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

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`).

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 ([NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [NemotronH_Omni_Reasoning_V3](/docs/transformers/main/ar/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3) 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
>>> from transformers import AutoProcessor, NemotronH_Omni_Reasoning_V3

>>> model = NemotronH_Omni_Reasoning_V3.from_pretrained("nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16")

>>> 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]
```

#### generate[[transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3.generate]]

```python
generate(inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, generation_config: transformers.generation.configuration_utils.GenerationConfig | None = None, logits_processor: transformers.generation.logits_process.LogitsProcessorList | None = None, stopping_criteria: transformers.generation.stopping_criteria.StoppingCriteriaList | None = None, prefix_allowed_tokens_fn: collections.abc.Callable[[int, torch.Tensor], list[int]] | None = None, synced_gpus: bool | None = None, assistant_model: typing.Optional[ForwardRef('PreTrainedModel')] = None, streamer: typing.Optional[ForwardRef('BaseStreamer')] = None, negative_prompt_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, custom_generate: str | collections.abc.Callable | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/generation/utils.py#L2581)

**المعاملات:**

inputs (`torch.Tensor` ذو شكل متغير حسب النمط، *اختياري*) : التسلسل المستخدم كموجّه للتوليد أو كمدخلات للنموذج إلى المُشفِّر. إذا كانت `None`، يهيّئ该方法 `bos_token_id` وحجم دفعة يساوي 1. بالنسبة لنماذج المُفكِّك فقط، يجب أن تكون `inputs` بصيغة `input_ids`. أما بالنسبة لنماذج المُشفِّر-المُفكِّك، فيمكن أن تمثل *inputs* أيّاً من `input_ids` أو `input_values` أو `input_features` أو `pixel_values`.

generation_config ([GenerationConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/text_generation#transformers.GenerationConfig)، *اختياري*) : إعدادات التوليد التي سيتم استخدامها كإعدادات أساسية لاستدعاء التوليد. أي `**kwargs` تُمرَّر إلى generate وتطابق سمات `generation_config` ستُلغي قيمها. إذا لم يتم تقديم `generation_config`، فسيتم استخدام الإعداد الافتراضي، الذي له أولوية تحميل كالتالي: 1) من ملف النموذج `generation_config.json`، إذا كان موجودًا؛ 2) من إعدادات النموذج. يُرجى ملاحظة أن المعاملات غير المحددة ستورث القيم الافتراضية لـ [GenerationConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/text_generation#transformers.GenerationConfig)، والتي يجب الرجوع إلى توثيقها لضبط توليد المعاملات.

logits_processor (`LogitsProcessorList`، *اختياري*) : معالجات logits مخصصة تكمل معالجات logits الافتراضية المبنية من الحُجج وإعدادات التوليد. إذا تم تمرير معالج logits تم إنشاؤه مسبقًا باستخدام الحُجج أو إعدادات التوليد، فسيتم طرح خطأ. هذه الميزة مخصصة للمستخدمين المتقدمين.

stopping_criteria (`StoppingCriteriaList`، *اختياري*) : معايير إيقاف مخصصة تكمل معايير الإيقاف الافتراضية المبنية من الحجج وإعدادات التوليد. إذا تم تمرير معيار إيقاف تم إنشاؤه مسبقًا باستخدام الحجج أو إعدادات التوليد، فسيتم طرح خطأ. إذا كان معيار الإيقاف الخاص بك يعتمد على مدخل `scores`، فتأكد من تمرير `return_dict_in_generate=True, output_scores=True` إلى `generate`. هذه الميزة مخصصة للمستخدمين المتقدمين.

prefix_allowed_tokens_fn (`Callable[[int, torch.Tensor], list[int]]`، *اختياري*) : إذا تم توفيره، فإن هذه الدالة تُقيّد بحث الحزمة (beam search) على الرموز المسموح بها فقط في كل خطوة. وإذا لم يُوفَّر، فلا يُطبَّق أي قيد. تتلقى هذه الدالة حجتين: معطّف الدفعة `batch_id` و`input_ids`. ويجب أن تُرجع قائمة بالرموز المسموح بها لخطوة التوليد التالية، مشروطةً بمعطّف الدفعة `batch_id` والرموز المولَّدة سابقًا `inputs_ids`. يُعدّ هذا الحُجّة مفيدًا للتوليد المقيد المشروط على البادئة، كما هو موصوف في [Autoregressive Entity Retrieval](https://huggingface.co/papers/2010.00904).

synced_gpus (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان يجب مواصلة تشغيل حلقة while حتى max_length. ما لم يتم تجاوز ذلك، سيُضبط هذا العلم على `True` عند استخدام `FullyShardedDataParallel` أو DeepSpeed ZeRO Stage 3 مع عدة وحدات معالجة رسومية (GPU) لتجنب حدوث تعطل (deadlock) إذا انتهت وحدة معالجة رسومية من التوليد قبل وحدات أخرى. وإلا، يكون الافتراضي `False`.

assistant_model (`PreTrainedModel`، *اختياري*) : نموذج مساعد يمكن استخدامه لتسريع عملية التوليد. يجب أن يكون لدى النموذج المساعد مُجزِّئ (tokenizer) مطابق تمامًا. يتحقق التسريع عندما يكون التنبؤ بالرموز المرشحة باستخدام النموذج المساعد أسرع بكثير من تشغيل عملية التوليد بالنموذج الذي تستدعي منه generate. وعليه، يجب أن يكون النموذج المساعد أصغر بكثير.

streamer (`BaseStreamer`، *اختياري*) : كائن Streamer الذي سيُستخدم لبثّ التسلسلات المولّدة. تُمرَّر الرموز المولّدة عبر `streamer.put(token_ids)`، ويتحمّل مُبثّ البيانات مسؤولية أي معالجة إضافية.

negative_prompt_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : النص التوضيحي السلبي المطلوب لبعض المعالجات مثل CFG. يجب أن يتطابق حجم الدفعة مع حجم دفعة الإدخال. هذه ميزة تجريبية، وقد تخضع لتغييرات كاسرة في واجهة برمجة التطبيقات في الإصدارات المستقبلية.

negative_prompt_attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : Attention_mask الخاص بـ `negative_prompt_ids`.

custom_generate (`str` أو `Callable`، *اختياري*) : أحد الخيارات التالية: - `str` (اسم مستودع في Hugging Face Hub): يشغّل دالة `generate` المخصصة المعرّفة في `custom_generate/generate.py` داخل ذلك المستودع بدلاً من طريقة `generate` القياسية. يستبدل المستودع منطق التوليد بالكامل، وقد يختلف نوع الإرجاع. - `str` (مسار مستودع محلي): نفس ما سبق لكن من مسار محلي. تتطلب المجلدات المحلية أيضاً `trust_remote_code=True` لأن `custom_generate/generate.py` المحلي يُنفَّذ. - `Callable`: ستقوم `generate` بتنفيذ خطوات تجهيز المدخلات المعتادة، ثم تستدعي الدالة القابلة للاستدعاء المُقدَّمة لتشغيل حلقة فك الترميز. لمزيد من المعلومات، راجع [التوثيق](../../generation_strategies#custom-generation-methods).

kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : تخصيص مؤقت لـ `generation_config` و/أو معاملات إضافية خاصة بالنموذج (kwargs) سيتم تمريرها إلى دالة `forward` في النموذج. إذا كان النموذج من نوع المُشفِّر-المُفكِّك (encoder-decoder)، فيجب ألا تُضاف بادئة للمعاملات الخاصة بالمُشفِّر، بينما يجب أن تُضاف بادئة *decoder_* للمعاملات الخاصة بالمُفكِّك.

**يعيد:** [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) أو `torch.LongTensor`

[ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) (إذا كان `return_dict_in_generate=True` أو عندما يكون `config.return_dict_in_generate=True`) أو `torch.LongTensor`.

إذا لم يكن النموذج *نموذجاً* من نوع المُشفِّر-المُفكِّك (`model.config.is_encoder_decoder=False`)، فإن أنواع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) الممكنة هي:

- [GenerateDecoderOnlyOutput](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateDecoderOnlyOutput)،
- [GenerateBeamDecoderOnlyOutput](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateBeamDecoderOnlyOutput)

إذا كان النموذج من نوع مُشفِّر-مُفكِّك (`model.config.is_encoder_decoder=True`)، فإن أنواع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) الممكنة هي:

- [GenerateEncoderDecoderOutput](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateEncoderDecoderOutput)،
- [GenerateBeamEncoderDecoderOutput](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateBeamEncoderDecoderOutput)

يولّد تسلسلات من معرّفات الرموز (token ids) للنماذج التي تحتوي على رأس لنمذجة اللغة.

تُضبط معظم المعلمات التي تتحكم في التوليد في `generation_config`، والتي إذا لم تُمرَّر، فسيتم ضبطها على إعدادات التوليد الافتراضية للنموذج. يمكنك تجاوز أي `generation_config` عن طريق تمرير المعلمات المقابلة إلى generate()، على سبيل المثال `.generate(inputs, num_beams=4, do_sample=True)`.

لمراجعة عامة لاستراتيجيات التوليد وأمثلة الأكواد، راجع [الدليل التالي](../generation_strategies).