Transformers documentation
Aria
このモデルは2024年10月8日にHF papersで公開され、2024年12月6日にHugging Face Transformersに貢献されました。
Aria
Aria は、マルチモーダルな Mixture-of-Experts (MoE) モデルです。このモデルの目的は、ゼロからマルチモーダルネイティブモデルを作成するための学習レシピをオープンソース化することです。Aria は、視覚トークンごとに 3.9B、テキストトークンごとに 3.5B の活性化パラメータを有しています。テキストは MoE デコーダーによって処理され、視覚入力には軽量な視覚エンコーダーが使用されます。学習は 4 つの段階で行われます。言語事前学習、マルチモーダル事前学習、マルチモーダル長文脈事前学習、そしてマルチモーダル事後学習です。
すべてのオリジナルのAriaチェックポイントは、Aria組織の下で確認できます。
Aria をさまざまなマルチモーダルタスクに適用する方法の例については、右側のサイドバーにある Aria モデルをクリックしてください。
以下の例では、PipelineまたはAutoModelクラスを使用して、画像に基づいてテキストを生成する方法を示しています。
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
"image-to-text",
model="rhymes-ai/Aria",
device=0,
)
pipeline(
"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
text="What is shown in this image?"
)import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"rhymes-ai/Aria",
device_map="auto",
attn_implementation="sdpa"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("rhymes-ai/Aria")
messages = [
{
"role": "user", "content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
{"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
]
},
]
inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)
inputs = inputs.to(model.device, torch.bfloat16)
output = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=15,
stop_strings=["<|im_end|>"],
tokenizer=processor.tokenizer,
do_sample=True,
temperature=0.9,
)
output_ids = output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:]
response = processor.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
print(response)Quantization は、重みを低精度で表現することで、大規模モデルのメモリ負荷を軽減します。利用可能な Quantization バックエンドの詳細については、Quantization の概要を参照してください。
以下の例では、torchao を使用して、rhymes-ai/Aria-sequential_mlp チェックポイントの重みを int4 にのみ量子化します。このチェックポイントは、量子化を容易にするため、グループ化 GEMM を torch.nn.Linear レイヤーに置き換えています。
# pip install torchao
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, TorchAoConfig
quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"rhymes-ai/Aria-sequential_mlp",
device_map="auto",
quantization_config=quantization_config
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(
"rhymes-ai/Aria-sequential_mlp",
)
messages = [
{
"role": "user", "content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
{"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
]
},
]
inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)
inputs = inputs.to(model.device, torch.bfloat16)
output = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=15,
stop_strings=["<|im_end|>"],
tokenizer=processor.tokenizer,
do_sample=True,
temperature=0.9,
)
output_ids = output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:]
response = processor.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
print(response)AriaImageProcessor
クラス transformers.AriaImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.aria.image_processing_aria.AriaImageProcessorKwargs'> )
パラメータ
- do_convert_rgb (
bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を RGB に変換するかどうか。 - do_resize (
bool、kwargs、optional) — 画像をリサイズするかどうか。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — モデルへの最大入力次元を記述します。 - default_to_square (
bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうかを指定します。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_cropを適用した後の出力画像のサイズ。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs、デフォルトは3) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタです。PILImageResamplingの列挙型のいずれかを使用できます。do_resizeがTrueに設定されている場合のみ、効果が現れます。 - do_rescale (
bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。 - rescale_factor (
float、kwargs、任意、デフォルト値は0.00392156862745098) —do_rescaleがTrueに設定されている場合、画像をリスケールするための係数です。 - do_normalize (
bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を正規化するかどうかを指定します。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、任意、デフォルトは[0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional、デフォルト値は[0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする{"height": int, "width" int}のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_sizeが指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True.の場合のみ適用されます。 - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのはChannelDimension.FIRSTのみです。slow processors との互換性のために追加されました。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:"channels_first"またはChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。"channels_last"またはChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。"none"またはChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 - max_image_size (
int、kwargs、任意、デフォルトはself.max_image_size) — 画像の最大サイズ。490 または 980 のいずれかである必要があります。 - min_image_size (
int、kwargs、任意、デフォルトはself.min_image_size) — 画像の最小サイズです。いずれかの次元がこの値より小さい画像は拡大されます。 - split_resolutions (
list[list[int]]、kwargs、任意、デフォルトはself.split_resolutions) — 高解像度画像をパッチに分割するための、(高さ, 幅) のペアとして表される解像度の候補のリストです。 - split_image (
bool、kwargs、任意、デフォルトはself.split_image) —split_resolutionsから最も適切な解像度を選択して、画像をパッチに分割するかどうかを指定します。
AriaImageProcessor 画像プロセッサを構築します。
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
パラメータ
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、do_rescale=Falseを設定してください。 - image_like_kwargs (
dict[str, Any], 省略可) — 追加の画像類似入力を前処理対象に含めるための開発者向けフラグです。引数として入力値を渡す方法が機能しない場合のみ使用してください。例えば、preprocess(images, masks=masks)が推奨される方法ですが、一部のモデルでは引数の優先順位の問題が発生します。そのような場合は、代わりにpreprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})を使用できます。 - do_convert_rgb (
bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。 - do_resize (
bool、kwargs、optional) — 画像をリサイズするかどうか。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — モデルへの最大入力次元を記述します。 - default_to_square (
bool、kwargs、任意) — サイズが整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_cropを適用した後の出力画像のサイズ。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタ。PILImageResamplingの列挙型のいずれかを使用できます。do_resizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - do_rescale (
bool、kwargs、optional) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。 - rescale_factor (
float、kwargs、任意) —do_rescaleがTrueに設定されている場合、画像をリスケールするための係数。 - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — 画像を正規化するかどうかを指定します。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする{"height": int, "width" int}のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_sizeが指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True.の場合のみ適用されます。 - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのはChannelDimension.FIRSTのみです。slow processors との互換性のために追加されました。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:"channels_first"またはChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。"channels_last"またはChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。"none"またはChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
戻り値
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — call メソッド（‘pixel_values’ など）によって返される、リスト/配列/テンソルの辞書。 - tensor_type (
Union[None, str, TensorType]、省略可) — 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。
画像または画像のバッチを前処理します。
AriaImageProcessorPil
class transformers.AriaImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.aria.image_processing_pil_aria.AriaImageProcessorKwargs'> )
パラメータ
- do_convert_rgb (
bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を RGB に変換するかどうか。 - do_resize (
bool、kwargs、optional) — 画像をリサイズするかどうか。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — モデルへの最大入力次元を記述します。 - default_to_square (
bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうかを指定します。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_cropを適用した後の出力画像のサイズ。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs、デフォルトは3) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタです。PILImageResamplingの列挙型のいずれかを使用できます。do_resizeがTrueに設定されている場合のみ、効果が現れます。 - do_rescale (
bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。 - rescale_factor (
float、kwargs、任意、デフォルト値は0.00392156862745098) —do_rescaleがTrueに設定されている場合、画像をリスケールするための係数です。 - do_normalize (
bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を正規化するかどうかを指定します。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、任意、デフォルトは[0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional、デフォルト値は[0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする{"height": int, "width" int}のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_sizeが指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True.の場合のみ適用されます。 - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのはChannelDimension.FIRSTのみです。slow processors との互換性のために追加されました。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:"channels_first"またはChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。"channels_last"またはChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。"none"またはChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 - max_image_size (
int、kwargs、任意、デフォルトはself.max_image_size) — 画像の最大サイズ。490 または 980 のいずれかである必要があります。 - min_image_size (
int、kwargs、任意、デフォルトはself.min_image_size) — 画像の最小サイズです。いずれかの次元がこの値より小さい画像は拡大されます。 - split_resolutions (
list[list[int]]、kwargs、任意、デフォルトはself.split_resolutions) — 高解像度画像をパッチに分割するための、(高さ, 幅) のペアとして表される解像度の候補のリストです。 - split_image (
bool、kwargs、任意、デフォルトはself.split_image) —split_resolutionsから最も適切な解像度を選択して、画像をパッチに分割するかどうかを指定します。
AriaImageProcessor 画像プロセッサを構築します。
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
パラメータ
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、do_rescale=Falseを設定してください。 - image_like_kwargs (
dict[str, Any], 省略可) — 追加の画像類似入力を前処理対象に含めるための開発者向けフラグです。引数として入力値を渡す方法が機能しない場合のみ使用してください。例えば、preprocess(images, masks=masks)が推奨される方法ですが、一部のモデルでは引数の優先順位の問題が発生します。そのような場合は、代わりにpreprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})を使用できます。 - do_convert_rgb (
bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。 - do_resize (
bool、kwargs、optional) — 画像をリサイズするかどうか。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — モデルへの最大入力次元を記述します。 - default_to_square (
bool、kwargs、任意) — サイズが整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_cropを適用した後の出力画像のサイズ。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタ。PILImageResamplingの列挙型のいずれかを使用できます。do_resizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - do_rescale (
bool、kwargs、optional) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。 - rescale_factor (
float、kwargs、任意) —do_rescaleがTrueに設定されている場合、画像をリスケールするための係数。 - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — 画像を正規化するかどうかを指定します。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする{"height": int, "width" int}のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_sizeが指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True.の場合のみ適用されます。 - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのはChannelDimension.FIRSTのみです。slow processors との互換性のために追加されました。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:"channels_first"またはChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。"channels_last"またはChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。"none"またはChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
戻り値
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — call メソッド（‘pixel_values’ など）によって返される、リスト/配列/テンソルの辞書。 - tensor_type (
Union[None, str, TensorType]、省略可) — 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。
画像または画像のバッチを前処理します。
AriaProcessor
class transformers.AriaProcessor
< source >( image_processor = Nonetokenizer: transformers.models.auto.tokenization_auto.AutoTokenizer | str = Nonechat_template: str | None = Nonesize_conversion: dict[float | int, int] | None = None )
AriaProcessor を構築します。画像プロセッサとトークナイザーを単一のプロセッサにラップします。
AriaProcessor は、AriaImageProcessor と TokenizersBackend のすべての機能を提供します。詳細については、~AriaImageProcessor および ~TokenizersBackend を参照してください。
__call__
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )
パラメータ
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], 任意) — 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、do_rescale=Falseを設定してください。 - text (
Union[str, list[str], list[list[str]]]、省略可) — エンコード対象のシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは文字列、または文字列のリスト（事前トークン化済み文字列）であることができます。事前トークン化済みの入力を渡す場合は、バッチ入力との曖昧さを避けるためにis_split_into_words=Trueを設定してください。 - 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]]], 任意) — 前処理を行う動画です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある、単一の動画またはバッチの動画を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある動画を渡す場合は、do_rescale=Falseを設定してください。 - audio (
Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], 任意) — 準備対象のオーディオまたはオーディオのバッチです。各オーディオは NumPy 配列または PyTorch テンソルであることができます。 NumPy 配列/PyTorch テンソルの場合、各オーディオの形状は (C, T) である必要があります。ここで C はチャネル数、T はオーディオのサンプル長です。 - return_tensors (
strまたは TensorType, 省略可) — 設定すると、特定のフレームワークのテンソルを返します。使用可能な値は以下の通りです:'pt': PyTorchのtorch.Tensorオブジェクトを返します。'np': NumPyのnp.ndarrayオブジェクトを返します。
- **kwargs (ProcessingKwargs、任意) — 各モダリティ（テキスト、画像、動画、音声）の追加処理オプション。モデル固有のパラメータは上記にリストされています。サポートされている引数の完全なリストについては、TypedDictクラスを参照してください。
AriaTextConfig
クラス transformers.AriaTextConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 32000hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 4096num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 2bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2pretraining_tp: int | None = 1tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int | None = Nonemoe_num_experts: int = 8moe_topk: int = 2moe_num_shared_experts: int = 2 )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは32000) — モデルの語彙サイズです。input_idsで表現できるトークンの種類数を定義します。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは4096) — 隠れ表現の次元数。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは4096) — MLP 表現の次元数。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは32) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。 - num_attention_heads (
int、任意、デフォルトは32) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - num_key_value_heads (
int, 任意) — Grouped Query Attention を実装するために使用する key_value ヘッドの数です。num_key_value_heads=num_attention_headsの場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、num_key_value_heads=1の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。 マルチヘッドのチェックポイントを GQA チェックポイントに変換する際は、各グループの key ヘッドと value ヘッドは、そのグループ内の元のすべてのヘッドを平均プーリングして構築する必要があります。詳細については、この論文を参照してください。指定されない場合、デフォルトでnum_attention_headsが使用されます。 - hidden_act (
str、任意、デフォルトはsilu) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"など。 - max_position_embeddings (
int、任意、デフォルトは2048) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - rms_norm_eps (
float、任意、デフォルトは1e-06) — RMS 正規化レイヤーで使用する epsilon。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=Trueの場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。 - pad_token_id (
int、任意、デフォルトは2) — 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。 - bos_token_id (
int、任意、デフォルトは1) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは2) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。 - pretraining_tp (
int、任意、デフォルトは1) — 実験的な機能です。事前学習中に使用される Tensor parallelism のランクです。詳細については、このドキュメントを参照してください。この値は、事前学習の結果を正確に再現するために必要です。詳細については、この issueを参照してください。 - tie_word_embeddings (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルのtied_weights_keysマッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 省略可) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。この辞書にはrope_thetaの値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合にスケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。 - attention_bias (
bool、任意、デフォルトはFalse) — 自己注意機構において、クエリ、キー、バリュー、出力の投影層にバイアスを使用するかどうかを指定します。 - attention_dropout (
Union[int, float]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - mlp_bias (
bool、任意、デフォルトはFalse) — MLP層のup_proj、down_proj、gate_proj層でバイアスを使用するかどうかを指定します。 - head_dim (
int、省略可) — アテンションヘッドの次元です。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。 - moe_num_experts (
int, 省略可、デフォルトは 8) — MoE レイヤーにおけるエキスパートの数。 - moe_topk (
int, 任意、デフォルトは 2) — 各トークンに対してルーティングする上位エキスパートの数です。 - moe_num_shared_experts (
int、任意、デフォルトは 2)— 共有エキスパートの数です。
これはAriaModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいてAriaモデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、rhymes-ai/Ariaと類似した設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
AriaConfig
クラス transformers.AriaConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.models.aria.configuration_aria.AriaTextConfig | None = Nonevision_feature_layer: int | list[int] = -1projector_patch_to_query_dict: dict | None = Noneimage_token_index: int = 9initializer_range: float = 0.02tie_word_embeddings: bool = False )
パラメータ
- vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]、任意) — ビジョンバックボーンの config オブジェクトまたは辞書です。 - text_config (
Union[dict, ~models.aria.configuration_aria.AriaTextConfig]、任意) — テキストバックボーンの設定オブジェクトまたは辞書です。 - vision_feature_layer (
Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは-1) — 視覚特徴を選択するレイヤーのインデックスです。複数のインデックスが指定された場合、対応するインデックスの視覚特徴が連結されて視覚特徴が形成されます。 - projector_patch_to_query_dict (
dict, 省略可) — パッチサイズからクエリ次元へのマッピング。 - image_token_index (
int、任意、デフォルトは9) — 入力画像のプレースホルダーとして使用される画像トークンのインデックスです。 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - tie_word_embeddings (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルのtied_weights_keysマッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。
これはAriaModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいてAriaモデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、rhymes-ai/Ariaと類似した設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
AriaTextModel
class transformers.AriaTextModel
< source >( config: AriaTextConfig )
パラメータ
- config (AriaTextConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
特定のヘッドを付加せずに、生のhidden-statesを出力する素のAria Text Model。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
MoeModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
MoeModelOutputWithPast または、torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（AriaConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
AriaTextModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
router_logits (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_router_probs=Trueとconfig.add_router_probs=Trueが渡された場合、またはconfig.output_router_probs=Trueの場合に返されます) — 各層ごとに1つずつ含まれるtorch.FloatTensorのタプルで、形状は(batch_size, sequence_length, num_experts)です。MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 適用後）であり、Mixture of Experts モデルの補助損失を計算するためにこれらの用語が使用されます。
AriaModel
クラス transformers.AriaModel
< source >( config: AriaConfig )
パラメータ
- config (AriaConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
言語モデリングヘッドを備えず、ビジョンバックボーンと言語モデルから構成されるAriaモデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'> ) → AriaModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- pixel_values (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, num_channels, image_size, image_size)、任意) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は AriaImageProcessor を使用して取得できます。詳細については AriaImageProcessor.call() を参照してください（AriaProcessor は画像の処理に AriaImageProcessor を使用します）。 - pixel_mask (
torch.LongTensor形状(batch_size, height, width), 省略可) — パディングピクセル値に対するアテンションの適用を回避するためのマスク。マスク値は[0, 1]:- 実在するピクセル(つまり、マスクされていない)に対して1
- padding(つまり、マスクされている)ピクセルは0です。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 省略可) — キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(pooler_output, 省略可:last_hidden_states, 省略可:hidden_states, 省略可:attentions)pooler_output(形状(batch_size, sequence_length, hidden_size), 省略可) からなるタプルです。pooler_outputは、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。
戻り値
AriaModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
AriaModelOutputWithPast または、torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（AriaConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
AriaModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
image_hidden_states (
torch.FloatTensor、任意) — サイズが(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)のtorch.FloatTensor。 ビジョンエンコーダーによって生成され、最後の隠れ状態を投影した後のモデルのimage_hidden_statesです。router_logits (
tuple[torch.FloatTensor]、optional、output_router_logits=Trueが渡された場合またはconfig.add_router_probs=Trueの場合に返されます) — 各層に対応するtorch.FloatTensorのタプルで、形状は(batch_size, sequence_length, num_experts)です。モデルのRouter logits。Mixture of Expertsモデルの補助損失を計算するのに役立ちます。
get_image_features
< source >( pixel_values: FloatTensorpixel_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonevision_feature_layer: int | list[int] = -1**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- pixel_values (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は AriaImageProcessor を使用して取得できます。詳細は AriaImageProcessor.call() を参照してください（AriaProcessor は画像の処理に AriaImageProcessor を使用します）。 - pixel_mask (
torch.FloatTensorの形状(batch_size, height, width), 、任意) — パディングピクセル値へのアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- 実在するピクセル(つまり、マスクされていない)に対して1
- padding(つまり、マスクされている)ピクセルは0です。
- vision_feature_layer (
Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは-1) — 視覚特徴を選択するレイヤーのインデックスです。複数のインデックスが指定された場合、対応するインデックスの視覚特徴が連結されて視覚特徴が形成されます。
戻り値
BaseModelOutputWithPooling または tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPooling。設定（AriaConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
ビジョンタワーから画像の最終隠れ状態を取得し、マルチモーダル投影を適用します。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。pooler_output (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, hidden_size)) — 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
get_placeholder_mask
< source >( input_ids: LongTensorinputs_embeds: FloatTensorimage_features: FloatTensor )
input_idsまたはinputs_embedsからマルチモーダルプレースホルダーマスクを取得し、プレースホルダートークンの数がマルチモーダル特徴の長さと等しいことを確認します。長さが異なる場合、エラーが発生します。
AriaTextForCausalLM
クラス transformers.AriaTextForCausalLM
< source >( config: AriaTextConfig )
パラメータ
- config (AriaTextConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
因果言語モデリング用のAriaモデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size, sequence_length)、任意) — マスク言語モデリング損失を計算するためのラベルです。インデックスは[0, ..., config.vocab_size]の範囲内であるか、-100 である必要があります（input_idsの docstring を参照）。インデックスが-100に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は[0, ..., config.vocab_size]の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。
戻り値
MoeCausalLMOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
MoeCausalLMOutputWithPast または、torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（AriaConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
AriaTextForCausalLM の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失（次のトークン予測用）。logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。aux_loss (
torch.FloatTensor、optional、output_router_logits=Trueが渡された場合、またはconfig.output_router_logits=Trueの場合、かつモデルがロードバランシング損失でルーターを学習する場合に返されます) — スパースモジュールのロードバランシング用の補助損失。ルーターバイアスによってエキスパートをバランスさせるモデル（DeepSeek-V3 とそこから派生したアーキテクチャ）は、router_logitsを返しながらも、ここではNoneを返します。router_logits (
tuple(torch.FloatTensor)、任意、output_router_logits=Trueが渡された場合またはconfig.output_router_logits=Trueの場合に返されます) — 各スパース層に対応するtorch.FloatTensorのタプルで、形状は(batch_size * sequence_length, num_experts)です。MoEルーターによって計算される生のルーターロジットです。ロードバランシング損失の計算や、トークンがどのようにエキスパートにディスパッチされるかの確認に使用できます。
past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, AriaTextForCausalLM
>>> model = AriaTextForCausalLM.from_pretrained("meta-aria_text/AriaText-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-aria_text/AriaText-2-7b-hf")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."AriaForConditionalGeneration
クラス transformers.AriaForConditionalGeneration
< source >( config: AriaConfig )
パラメータ
- config (AriaConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
条件付き生成タスク向けのAriaモデル。
このモデルは、ビジョンタワー、マルチモーダルプロジェクター、言語モデルを組み合わせることで、画像とテキストの両方の入力を扱うタスクを実行します。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → AriaCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- pixel_values (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, num_channels, image_size, image_size)、任意) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は AriaImageProcessor を使用して取得できます。詳細については AriaImageProcessor.call() を参照してください（AriaProcessor は画像の処理に AriaImageProcessor を使用します）。 - pixel_mask (
torch.LongTensor形状(batch_size, height, width), 省略可) — パディングピクセル値に対するアテンションの適用を回避するためのマスク。マスク値は[0, 1]:- 実在するピクセル(つまり、マスクされていない)に対して1
- padding(つまり、マスクされている)ピクセルは0です。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size, sequence_length)、任意) — マスクド言語モデリング損失を計算するためのラベルです。インデックスは[0, ..., config.vocab_size]の範囲内であるか、model.image_token_id（modelはAriaForConditionalGenerationのインスタンス）である必要があります。 インデックスがmodel.image_token_idに設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は[0, ..., config.vocab_size]の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 省略可) — キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(pooler_output, 省略可:last_hidden_states, 省略可:hidden_states, 省略可:attentions)pooler_output(形状(batch_size, sequence_length, hidden_size), 省略可) からなるタプルです。pooler_outputは、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。
戻り値
AriaCausalLMOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
AriaCausalLMOutputWithPast、またはtorch.FloatTensorのタプル（return_dict=Falseが渡された場合、またはconfig.return_dict=Falseの場合）。設定（AriaConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
AriaForConditionalGenerationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失（次のトークン予測用）。logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple[torch.FloatTensor]、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返される) —torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple[torch.FloatTensor]、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます) —torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
image_hidden_states (
torch.FloatTensor、任意) — サイズが(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)のtorch.FloatTensor。 ビジョンエンコーダーによって生成され、最後の隠れ状態を投影した後のモデルのimage_hidden_statesです。router_logits (
tuple[torch.FloatTensor]、optional、output_router_logits=Trueが渡された場合またはconfig.add_router_probs=Trueの場合に返されます) — 各層に対応するtorch.FloatTensorのタプルで、形状は(batch_size, sequence_length, num_experts)です。モデルのRouter logits。Mixture of Expertsモデルの補助損失を計算するのに役立ちます。
例:
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModel
>>> from transformers.image_utils import load_image
>>> # Note that passing the image urls (instead of the actual pil images) to the processor is also possible
>>> image1 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg")
>>> image2 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/skyline_chicago.jpg")
>>> image3 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Rhymes-AI/Aria")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("Rhymes-AI/Aria", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
>>> # Create inputs
>>> messages = [
... {
... "role": "user",
... "content": [
... {"type": "image"},
... {"type": "text", "text": "In this image, we can see the city of New York, and more specifically the Statue of Liberty."},
... {"type": "image"},
... {"type": "text", "text": "What can we see in this image?"},
... ]
... },
... {
... "role": "user",
... "content": [
... {"type": "image"},
... {"type": "text", "text": "In which city is that bridge located?"},
... ]
... }
... ]
>>> prompts = [processor.apply_chat_template([message], add_generation_prompt=True) for message in messages]
>>> images = [[image1, image2], [image3]]
>>> inputs = processor(text=prompts, images=images, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device)
>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
>>> generated_texts = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
>>> print(generated_texts[0])
Assistant: There are buildings, trees, lights, and water visible in this image.
>>> print(generated_texts[1])
Assistant: The bridge is in San Francisco.get_image_features
< source >( pixel_values: FloatTensorpixel_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonevision_feature_layer: int | list[int] = -1**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- pixel_values (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は AriaImageProcessor を使用して取得できます。詳細は AriaImageProcessor.call() を参照してください（AriaProcessor は画像の処理に AriaImageProcessor を使用します）。 - pixel_mask (
torch.FloatTensorの形状(batch_size, height, width), 、任意) — パディングピクセル値へのアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- 実在するピクセル(つまり、マスクされていない)に対して1
- padding(つまり、マスクされている)ピクセルは0です。
- vision_feature_layer (
Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは-1) — 視覚特徴を選択するレイヤーのインデックスです。複数のインデックスが指定された場合、対応するインデックスの視覚特徴が連結されて視覚特徴が形成されます。
戻り値
BaseModelOutputWithPooling または tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPooling。設定（AriaConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。pooler_output (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, hidden_size)) — 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, AriaForConditionalGeneration
>>> model = AriaForConditionalGeneration.from_pretrained("rhymes-ai/Aria")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("rhymes-ai/Aria")
>>> 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]