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。

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。

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。
• 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。
• min_size (int、kwargs、任意、デフォルト値は 14) — リサイズ後の画像の許容される最小サイズです。リサイズ後も、高さおよび幅のいずれかがこの値を下回らないことを保証します。

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。

  入力IDとは何ですか？

• 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 DeepseekVLImageProcessor を使用して取得できます。詳細については DeepseekVLImageProcessor.call() を参照してください（DeepseekVLProcessor は画像の処理に DeepseekVLImageProcessor を使用します）。
• 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。

  アテンションマスクとは?

• 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].

  ポジションIDとは?

• 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。

パラメータ

• pixel_values (torch.FloatTensor、形状 (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 DeepseekVLImageProcessor を使用して取得できます。詳細は DeepseekVLImageProcessor.call() を参照してください（DeepseekVLProcessor は画像の処理に DeepseekVLImageProcessor を使用します）。

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。

  入力IDとは何ですか？

• 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 DeepseekVLImageProcessor を使用して取得できます。詳細については DeepseekVLImageProcessor.call() を参照してください（DeepseekVLProcessor は画像の処理に DeepseekVLImageProcessor を使用します）。
• 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。

  アテンションマスクとは?

• 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].

  ポジションIDとは?

• 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。
• 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。