# Qwen2.5-VL

[Qwen2.5-VL](https://huggingface.co/papers/2502.13923) هو نموذج لغوي بصري متعدد الوسائط، متوفر بحجم 3B و7B و72B من المعاملات، وقد تم تدريبه مسبقاً على 4.1T رمز. يُقدّم النموذج انتباه النافذة (window attention) في مشفّر ViT لتسريع التدريب والاستدلال، بالإضافة إلى أخذ عينات ديناميكي بمعدل إطارات في الثانية (FPS) على الأبعاد المكانية والزمنية لفهم أفضل للفيديو عبر معدلات أخذ عينات مختلفة، وآلية MRoPE (ترميز موضعي دوّار متعدد الدقة) محسّنة لالتقاط ديناميكيات الزمن وتعلّمها بشكل أفضل.

يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية لنموذج Qwen2.5-VL ضمن مجموعة [Qwen2.5-VL](https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-vl-6795ffac22b334a837c0f9a5).

> [!TIP]
> انقر على نماذج Qwen2.5-VL في الشريط الجانبي الأيمن لمزيد من الأمثلة حول كيفية تطبيق Qwen2.5-VL على مهام مختلفة في مجال الرؤية واللغة.
>
> اضبط `use_kernels=True` في [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لاستبدال الطبقات المدعومة بنوى مُحسَّنة من Hub. راجع [تحميل النوى](../kernel_doc/loading_kernels) لمعرفة المزيد.

يُظهر المثال أدناه كيفية توليد النص بناءً على صورة باستخدام [Pipeline](/docs/transformers/main/ar/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) أو فئة [AutoModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="image-text-to-text",
    model="Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
    device=0,
)
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."},
        ]
    }
]
pipe(text=messages,max_new_tokens=20, return_full_text=False)
```

```python
from transformers import AutoProcessor, Qwen2_5_VLForConditionalGeneration

model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")
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."
            }
        ]
    }

]

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

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
            out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
       generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)
```

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

يستخدم المثال أدناه [torchao](../quantization/torchao) لاختزال الأوزان إلى int4 فقط.

```python
from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, TorchAoConfig

quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)
```

## ملاحظات

- استخدم Qwen2.5-VL للمدخلات المرئية (فيديو) من خلال تعيين `"type": "video"` كما هو موضح أدناه.

    ```python
    conversation = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "video", "path": "/path/to/video.mp4"},
                {"type": "text", "text": "What happened in the video?"},
            ],
        }
    ]
    
    inputs = processor.apply_chat_template(
        conversation,
        fps=1,
        add_generation_prompt=True,
        tokenize=True,
        return_dict=True,
        return_tensors="pt"
    ).to(model.device)
    
    # Inference: Generation of the output
    output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
    generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, output_ids)]
    output_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
    print(output_text)
    ```

- استخدم Qwen2.5-VL لمجموعة مختلطة من المدخلات (صور، مقاطع فيديو، نصوص). أضف التسميات عند التعامل مع صور أو مقاطع فيديو متعددة للحصول على مرجع أفضل كما هو موضح أدناه.

    ```python
    import torch
    from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
    
    model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
        "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
        device_map="auto",
        attn_implementation="sdpa"
    )
    processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")
    conversation = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image"}, 
                {"type": "text", "text": "Hello, how are you?"}
            ]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "I'm doing well, thank you for asking. How can I assist you today?"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Can you describe these images and video?"}, 
                {"type": "image"}, 
                {"type": "image"}, 
                {"type": "video"}, 
                {"type": "text", "text": "These are from my vacation."}
            ]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "I'd be happy to describe the images and video for you. Could you please provide more context about your vacation?"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "It was a trip to the mountains. Can you see the details in the images and video?"
        }
    ]
    
    # default:
    prompt_without_id = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)
    # Excepted output: '<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n<|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>Hello, how are you?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nI'm doing well, thank you for asking. How can I assist you today?<|im_end|>\n<|im_start|>user\nCan you describe these images and video?<|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|><|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|><|vision_start|><|video_pad|><|vision_end|>These are from my vacation.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nI'd be happy to describe the images and video for you. Could you please provide more context about your vacation?<|im_end|>\n<|im_start|>user\nIt was a trip to the mountains. Can you see the details in the images and video?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n'
    
    
    # add ids
    prompt_with_id = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True, add_vision_id=True)
    # Excepted output: '<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\nPicture 1: <|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>Hello, how are you?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nI'm doing well, thank you for asking. How can I assist you today?<|im_end|>\n<|im_start|>user\nCan you describe these images and video?Picture 2: <|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>Picture 3: <|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>Video 1: <|vision_start|><|video_pad|><|vision_end|>These are from my vacation.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nI'd be happy to describe the images and video for you. Could you please provide more context about your vacation?<|im_end|>\n<|im_start|>user\nIt was a trip to the mountains. Can you see the details in the images and video?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n'
    ```

- استخدم معاملي `min_pixels` و`max_pixels` في [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) لضبط الدقة.

    ```python
    min_pixels = 224*224
    max_pixels = 2048*2048
    processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", min_pixels=min_pixels, max_pixels=max_pixels)
    ```

    قد تتطلب الدقة الأعلى قدرات حوسبة أكبر، بينما يمكن أن يؤدي تقليل الدقة إلى توفير الذاكرة على النحو التالي:

    ```python
    min_pixels = 256*28*28
    max_pixels = 1024*28*28 
    processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", min_pixels=min_pixels, max_pixels=max_pixels)
    ```

## Qwen2_5_VLConfig[[transformers.Qwen2_5_VLConfig]]

#### transformers.Qwen2_5_VLConfig[[transformers.Qwen2_5_VLConfig]]

```python
transformers.Qwen2_5_VLConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 151655, video_token_id: int = 151656, vision_start_token_id: int = 151652, vision_end_token_id: int = 151653, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/configuration_qwen2_5_vl.py#L162)

**المعاملات:**

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

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

image_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151655`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كحقل محجوز للصور المدخلة.

video_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151656`) : فهرس رمز الفيديو المستخدم كحقل محجوز للفيديوهات المدخلة.

vision_start_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151652`) : معرّف الرمز الذي يحدد بداية المقطع البصري في تسلسل الإدخال متعدد الوسائط.

vision_end_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151653`) : معرّف الرمز الذي يحدد نهاية المقطع البصري في تسلسل الإدخال متعدد الوسائط.

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Qwen2_5_VLModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Qwen2 5 Vl وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct)

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

مثال:

```python
>>> from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, Qwen2_5_VLConfig

>>> # Initializing a Qwen2_5_VL style configuration
>>> configuration = Qwen2_5_VLConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen2-VL-7B style configuration
>>> model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration(configuration)

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

## Qwen2_5_VLVisionConfig[[transformers.Qwen2_5_VLVisionConfig]]

#### transformers.Qwen2_5_VLVisionConfig[[transformers.Qwen2_5_VLVisionConfig]]

```python
transformers.Qwen2_5_VLVisionConfig(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, depth: int = 32, hidden_size: int = 3584, hidden_act: str = 'silu', intermediate_size: int = 3420, num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, spatial_merge_size: int = 2, temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, tokens_per_second: int = 4, window_size: int = 112, out_hidden_size: int = 3584, fullatt_block_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (7, 15, 23, 31), initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/configuration_qwen2_5_vl.py#L36)

**المعاملات:**

depth (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32`) : عدد طبقات Transformer في مُشفِّر الرؤية.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3584`) : بُعد التمثيلات المخفية.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3420`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

in_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `14`) : حجم (دقة) كل رقعة.

spatial_merge_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : حجم نافذة الدمج المكاني المستخدمة لتقليل عدد الرموز البصرية عن طريق دمج الباتشات المجاورة.

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : حجم البقعة الزمنية المستخدم في تضمين البقع ثلاثي الأبعاد للمدخلات المرئية.

tokens_per_second (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 41) : عدد الرموز التي يتم دمجها لكل ثانية من الفيديو.

window_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 11) : حجم النوافذ.

out_hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 3584) : حجم المخفي للإخراج في نموذج الرؤية.

fullatt_block_indexes (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[7, 15, 23, 31]`) : فهارس الطبقات ذات الانتباه الكامل

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

rope_parameters (`dict`, *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة لتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتصعيد في حال رغبتك في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Qwen2_5_VLModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Qwen2 5 Vl وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct)

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.

## Qwen2_5_VLTextConfig[[transformers.Qwen2_5_VLTextConfig]]

#### transformers.Qwen2_5_VLTextConfig[[transformers.Qwen2_5_VLTextConfig]]

```python
transformers.Qwen2_5_VLTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 152064, hidden_size: int = 8192, intermediate_size: int = 29568, num_hidden_layers: int = 80, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int | None = 8, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 32768, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, use_sliding_window: bool | None = False, sliding_window: int | None = 4096, max_window_layers: int | None = 80, layer_types: list[str] | None = None, attention_dropout: float | int | None = 0.0, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, bos_token_id: int | None = 151643, eos_token_id: int | list[int] | None = 151645, pad_token_id: int | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/configuration_qwen2_5_vl.py#L72)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `152064`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `8192`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `29568`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `80`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `64`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `8`) : يمثل هذا 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 رأس key و value ضمن المجموعة عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجعوا [هذا البحث](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستتخذ القيمة الافتراضية `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"`، وما إلى ذلك.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `32768`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-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 عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

use_sliding_window (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام الانتباه بنافذة منزلقة.

sliding_window (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : حجم نافذة الانتباه النافذة المنزلقة. إذا كانت `None`، فلا تُطبَّق نافذة منزلقة.

max_window_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `80`) : عدد الطبقات التي تستخدم الانتباه الكامل. ستستخدم أول `max_window_layers` طبقات الانتباه الكامل، بينما ستستخدم أي طبقة إضافية بعد ذلك الانتباه النافذي المنزلق (SWA).

layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : قائمة تُقرن صراحةً كل فهرس طبقة بنوعها. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليدها تلقائيًا بناءً على قيم الإعداد.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`، *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، وبشكل اختياري معاملات تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151643`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151645`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

pad_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز (Token id) المستخدم للتعبئة (padding) في المفردات.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Qwen2_5_VLModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Qwen2 5 Vl وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct)

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

```python
>>> from transformers import Qwen2_5_VLTextModel, Qwen2_5_VLConfig

>>> # Initializing a Qwen2_5_VL style configuration
>>> configuration = Qwen2_5_VLConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen2-VL-7B style configuration
>>> model = Qwen2_5_VLTextModel(configuration)

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

## Qwen2_5_VLProcessor[[transformers.Qwen2_5_VLProcessor]]

#### transformers.Qwen2_5_VLProcessor[[transformers.Qwen2_5_VLProcessor]]

```python
transformers.Qwen2_5_VLProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/processing_qwen2_5_vl.py#L41)

**المعاملات:**

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

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : المُجزِّئ مدخل إلزامي.

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

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

ينشئ Qwen2_5_VLProcessor الذي يجمع معالج الصور ومعالج الرموز ومعالج الفيديو في معالج واحد.

يوفر [Qwen2_5_VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLProcessor) جميع وظائف [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) و[Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) و[Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor). راجع [~Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) و[~Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) و[~Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor) لمزيد من المعلومات.

#### __call__[[transformers.Qwen2_5_VLProcessor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L653)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *اختياري*) : الصورة التي سيتم معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا مررت مدخلات مُجزَّأة مسبقًا، فاضبط `is_split_into_words=True` لتجنب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات.

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`، *اختياري*) : الفيديو المراد معالجته مسبقًا. يتوقع إدخال فيديو واحد أو دفعة من الفيديوهات بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر فيديوهات بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`، *اختياري*) : الصوت أو مجموعة الأصوات التي يجب تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy/متجه PyTorch، يجب أن يكون شكل كل صوت (C, T)، حيث C هو عدد القنوات، وT هو طول العينة للصوت.

return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي:  - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs)، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة.

## Qwen2_5_VLTextModel[[transformers.Qwen2_5_VLTextModel]]

#### transformers.Qwen2_5_VLTextModel[[transformers.Qwen2_5_VLTextModel]]

```python
transformers.Qwen2_5_VLTextModel(config: Qwen2_5_VLTextConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L745)

**المعاملات:**

config ([Qwen2_5_VLTextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLTextConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Qwen2 5 Vl Text الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

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

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

#### forward[[transformers.Qwen2_5_VLTextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L771)

**المعاملات:**

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

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

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

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

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

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

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

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Qwen2_5_VLTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLTextModel) 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.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

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

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

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

## Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel[[transformers.Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel]]

#### transformers.Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel[[transformers.Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel]]

```python
transformers.Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel(config: Qwen2_5_VLVisionConfig, *inputs, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L382)

#### forward[[transformers.Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L424)

**المعاملات:**

hidden_states (`torch.Tensor` من الشكل `(seq_len, hidden_size)`) : حالات الإخفاء النهائية للنموذج.

grid_thw (`torch.Tensor` من الشكل `(num_images_or_videos, 3)`) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

**يعيد:** `torch.Tensor`

hidden_states

## Qwen2_5_VLModel[[transformers.Qwen2_5_VLModel]]

#### transformers.Qwen2_5_VLModel[[transformers.Qwen2_5_VLModel]]

```python
transformers.Qwen2_5_VLModel(config: Qwen2_5_VLConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L860)

**المعاملات:**

config ([Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Qwen2 5 Vl الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

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

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

#### forward[[transformers.Qwen2_5_VLModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, second_per_grid_ts: typing.Optional[torch.Tensor] = 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/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L1165)

**المعاملات:**

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

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

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

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

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

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

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). راجع [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen2_5_VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLProcessor) يستخدم [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) لمعالجة الصور).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor). راجع [Qwen2VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen2_5_VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLProcessor) يستخدم [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

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

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

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال المطابقة لكل نمط. على سبيل المثال النص (0)، الصورة (1)، الفيديو (2). يمكن الحصول على معرفات أنواع الرموز متعددة الوسائط باستخدام [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). راجع [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) للتفاصيل.

second_per_grid_ts (`torch.Tensor` من الشكل `(num_videos)`، *اختياري*) : الفترة الزمنية (بالثواني) لكل شبكة على البُعد الزمني في معرّفات المواقع ثلاثية الأبعاد.

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

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Qwen2_5_VLModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLModel) 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.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

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

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

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

#### get_video_features[[transformers.Qwen2_5_VLModel.get_video_features]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L1044)

**المعاملات:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor). راجع [Qwen2VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen2_5_VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLProcessor) يستخدم [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

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

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

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig)) والمدخلات.

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

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

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

#### get_image_features[[transformers.Qwen2_5_VLModel.get_image_features]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L1060)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). راجع [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen2_5_VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLProcessor) يستخدم [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) لمعالجة الصور).

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

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

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig)) والمدخلات.

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

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

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

## Qwen2_5_VLForConditionalGeneration[[transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration]]

#### transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration[[transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration(config: Qwen2_5_VLConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L1250)

#### forward[[transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, second_per_grid_ts: typing.Optional[torch.Tensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L1289)

**المعاملات:**

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

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

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

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

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

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

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

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). راجع [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen2_5_VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLProcessor) يستخدم [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) لمعالجة الصور).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor). راجع [Qwen2VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen2_5_VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLProcessor) يستخدم [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

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

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

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال المطابقة لكل نمط. على سبيل المثال النص (0)، الصورة (1)، الفيديو (2). يمكن الحصول على معرفات أنواع الرموز متعددة الوسائط باستخدام [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). راجع [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) للتفاصيل.

second_per_grid_ts (`torch.Tensor` من الشكل `(num_videos)`، *اختياري*) : الفترة الزمنية (بالثواني) لكل شبكة على البُعد الزمني في معرّفات المواقع ثلاثية الأبعاد.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب).

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 ([Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Qwen2_5_VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) الخاصة بـ 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 transformers import AutoProcessor, Qwen2_5_VLForConditionalGeneration

>>> model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")

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

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

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(output_text)
```

#### get_video_features[[transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.get_video_features]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L1263)

**المعاملات:**

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

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

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

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig)) والمدخلات.

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

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

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

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen2_5_VLForConditionalGeneration

>>> model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")

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

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

#### get_image_features[[transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.get_image_features]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py#L1276)

**المعاملات:**

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

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

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

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig)) والمدخلات.

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

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

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

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen2_5_VLForConditionalGeneration

>>> model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")

>>> 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]
```