# Ernie 4.5 VL MoE ## 概要 Ernie 4.5 VL MoE モデルは、baidu による [Ernie 4.5 Model Family](https://ernie.baidu.com/blog/posts/ernie4.5/) リリースで公開されました。このモデルファミリーには、複数の異なるアーキテクチャとモデルサイズが含まれています。特に Vision-Language シリーズは、新しいマルチモーダルな異種構造で構成されており、モーダル間でパラメータを共有すると同時に、特定のモーダルに専用のパラメータを割り当てています。これは、Mixture of Expert (MoE) において特に顕著であり、MoE は - 専用テキストエキスパート - 専用のビジョンエキスパート - 共有エキスパート このアーキテクチャは、テキスト関連タスクの性能を損なうことなく、むしろ向上させることで、マルチモーダル理解を強化する利点があります。より詳細な分析については、[技術レポート](https://ernie.baidu.com/blog/publication/ERNIE_Technical_Report.pdf)を参照してください。 このファミリーの他のモデルは、[Ernie 4.5](./ernie4_5)および[Ernie 4.5 MoE](./ernie4_5_moe)で確認できます。 ## 使用方法 以下の例では、[Pipeline](/docs/transformers/main/ja/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)または[AutoModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.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。 ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline( task="image-text-to-text", model="baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT", device_map="auto", revision="refs/pr/11", ) message = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "What kind of dog is this?"}, { "type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", }, ], } ] print(pipe(text=message, max_new_tokens=20, return_full_text=False)) ``` ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained( "baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT", device_map="auto", # Use tp_plan="auto" instead to enable Tensor Parallelism! revision="refs/pr/11", ) processor = AutoProcessor.from_pretrained( "baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT", # use_fast=False, # closer to the original implementation for less speed revision="refs/pr/11", ) message = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "What kind of dog is this?"}, { "type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", }, ], } ] inputs = processor.apply_chat_template( message, 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) ``` Ernie 4.5 VL MoEを動画入力に使用する場合の使い方は、画像入力に使用する場合と似ています。モデルは動画データを処理し、動画の内容に基づいてテキストを生成できます。 ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained( "baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT", device_map="auto", # Use tp_plan="auto" instead to enable Tensor Parallelism! revision="refs/pr/11", ) processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT", revision="refs/pr/11") message = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "Please describe what you can see during this video."}, { "type": "video", "url": "https://huggingface.co/datasets/raushan-testing-hf/videos-test/resolve/main/tiny_video.mp4", }, ], } ] inputs = processor.apply_chat_template( message, 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) ``` ## Ernie4_5_VLMoeConfig[[transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig[[transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig(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_start_token_id: int = 101304, image_end_token_id: int = 101305, image_token_id: int = 100295, video_start_token_id: int = 101306, video_end_token_id: int = 101307, video_token_id: int = 103367, tie_word_embeddings: bool = True) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/configuration_ernie4_5_vl_moe.py#L159) **パラメータ:** text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *任意*) : テキストバックボーンの config オブジェクトまたは辞書。 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。 image_start_token_id (`int`、*任意*、デフォルトは 101304) : 画像の開始をエンコードするための画像トークンインデックス。 image_end_token_id (`int`, *optional*, デフォルトは 101305) : 画像の終了をエンコードするための画像トークンインデックス。 image_token_id (`int`、*optional*、デフォルトは 100295) : 画像プロンプトをエンコードするための画像トークンインデックス。 video_start_token_id (`int`、*optional*、デフォルトは 101306) : ビデオの開始をエンコードするためのビデオトークンインデックス。 video_end_token_id (`int`, *optional*, デフォルトは 101307) : ビデオの終了をエンコードするためのビデオトークンインデックス。 video_token_id (`int`、*optional*、デフォルトは 103367) : ビデオプロンプトをエンコードするためのビデオトークンインデックスです。 tie_word_embeddings (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 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。 これは Ernie4_5_VLMoeModel 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 Ernie4 5 Vl Moe 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、[baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT](https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT) と同様の設定が得られます。 設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.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](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。 例: ```python >>> from transformers import Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration, Ernie4_5_VLMoeConfig >>> # Initializing a Ernie4_5_VLMoe style configuration >>> configuration = Ernie4_5_VLMoeConfig() >>> # Initializing a model from the Ernie 4.5 VL 28B A3B configuration >>> model = Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## Ernie4_5_VLMoeTextConfig[[transformers.Ernie4_5_VLMoeTextConfig]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeTextConfig[[transformers.Ernie4_5_VLMoeTextConfig]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeTextConfig(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 = 103424, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, hidden_size: int = 2560, intermediate_size: int = 12288, num_hidden_layers: int = 28, num_attention_heads: int = 20, num_key_value_heads: int | None = 4, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, use_bias: bool | None = False, moe_intermediate_size: list[int] | None = None, moe_k: int | None = 6, moe_num_experts: int | None = 64, moe_num_shared_experts: int | None = 2, moe_norm_min: float | None = 1e-12, output_router_logits: bool | None = False, router_aux_loss_coef: float | None = 0.001, mlp_layer_types: list[str] | None = None) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/configuration_ernie4_5_vl_moe.py#L65) **パラメータ:** vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは `103424`) : モデルの語彙サイズ。`input_ids` で表現できるトークンの種類数を定義します。 pad_token_id (`int`, *任意*) : 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*) : 語彙内でストリームの開始に使用されるトークン ID。 eos_token_id (`Union[int, list[int]]`、*任意*) : 語彙内でストリームの終了に使用されるトークン ID。 hidden_size (`int`、*任意*、デフォルトは`2560`) : 隠れ表現の次元数。 intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは`12288`) : MLP 表現の次元数。 num_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`28`) : Transformerデコーダーの隠れ層の数。 num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`20`) : 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`, *optional*, デフォルトは `4`) : 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](https://huggingface.co/papers/2305.13245)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 `131072`) : 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-05`) : 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/バリューアテンションを返すかどうか（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。 tie_word_embeddings (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 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。 rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *optional*) : 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` の値が含まれていなければならず、より長い `max_position_embeddings` で RoPE を使用する場合、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。 use_bias (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : mlp や attention など、すべての投影にバイアスを使用するかどうか moe_intermediate_size (`list[int]`, *任意*) : ルーティングされたエキスパート MLP の中間サイズ。 moe_k (`int`、*任意*、デフォルトは 6) : 選択されるエキスパートの数。 moe_num_experts (`int`、*任意*、デフォルトは 64) : ルーティング対象のエクスパート数。 moe_num_shared_experts (`int`、*任意*、デフォルトは 2) : すべての MoE 前向き伝播で共有されるエキスパートの数。 moe_norm_min (`float`、*任意*、デフォルトは 1e-12) : ルーティング正規化時の最小除算値。 output_router_logits (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルがルーターのロジスティック値を返すかどうかを指定します。これを有効にすると、モデルはロードバランシングロスやルーターのzロスを含む補助ロスの出力も可能になります。 router_aux_loss_coef (`float`、*任意*、デフォルトは `0.001`) : 補助的なロードバランシング損失の係数です。MoE モデルにおける不均一なエキスパートルーティングをペナルティするために使用されます。 mlp_layer_types (`list`, *任意*) : 各層の MLP (Moe vs Dense) パターン。 これは Ernie4_5_VLMoeModel 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 Ernie4 5 Vl Moe 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、[baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT](https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT) と同様の設定が得られます。 設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.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](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。 ## Ernie4_5_VLMoeVisionConfig[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionConfig]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionConfig[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionConfig]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionConfig(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 = 1280, hidden_act: str = 'quick_gelu', num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, spatial_merge_size: int = 2, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, intermediate_size: int = 5120, temporal_merge_size: int = 2, rms_norm_eps: float = 1e-06) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/configuration_ernie4_5_vl_moe.py#L32) **パラメータ:** depth (`int`、*任意*、デフォルトは `32`) : ビジョンエンコーダーの Transformer レイヤー数。 hidden_size (`int`、*任意*、デフォルトは`1280`) : 隠れ表現の次元数。 hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは `quick_gelu`) : 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。 num_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`16`) : 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。 in_channels (`int`、*任意*、デフォルトは`3`) : 入力チャネル数。 patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`14`) : 各パッチのサイズ（解像度）。 spatial_merge_size (`int`、*optional*、デフォルトは`2`) : 近傍の patch をマージしてビジュアルトークンの数を削減するために使用される、空間マージウィンドウのサイズです。 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。 rope_parameters (`dict`, *任意*) : 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。 intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは `5120`) : MLP 表現の次元数。 temporal_merge_size (`int`、*optional*、デフォルトは 2) : 時間軸次元に沿ってマージを行う際に使用されるサイズ。 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。 これは Ernie4_5_VLMoeModel 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 Ernie4 5 Vl Moe 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、[baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT](https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT) と同様の設定が得られます。 設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.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](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。 ## Ernie4_5_VLMoeImageProcessor[[transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor[[transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor(**kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/image_processing_ernie4_5_vl_moe.py#L82) **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*, *任意*, デフォルトは `True`) : 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*、デフォルト値は `{'shortest_edge' : 3136, 'longest_edge': 4842768}`): モデルへの最大入力次元を記述します。 default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `False`) : 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。 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`) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルター。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかになります。`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*, デフォルトは `True`) : 画像をリスケールするかどうか。 rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `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。 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*, *optional*, デフォルトは `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 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*, デフォルトは `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 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*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。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。正確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サイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`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.`の場合にのみ適用されます。 do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。 data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `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*, *任意*) : 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論されます。以下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`: (height, width, num_channels) 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*, *optional*) : 画像をサイズごとに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を指定します。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実証的な観察に基づいています。 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。 patch_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : ビジョンエンコーダーの空間パッチサイズです。 temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *任意*) : ビジョンエンコーダーの時間方向のパッチサイズです。画像プロセッサでは使用されず、動画でのみ使用されます。 merge_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 2) : vision encoder から llm encoder へのマージサイズです。 Ernie4_5_VLMoeImageProcessor イメージプロセッサを構築します。 #### preprocess[[transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/image_processing_ernie4_5_vl_moe.py#L101) **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。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の画像を想定しています。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*, *optional*) : 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*, *optional*) : 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。 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*) : 画像をリサイズする場合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です。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 do_rescale (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像をリスケールするかどうか。 rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリサイズするためのリスケール係数。 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*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。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。正確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サイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`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.`の場合にのみ適用されます。 do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。 data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `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*, *任意*) : 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論されます。以下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`: (height, width, num_channels) 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*, *optional*) : 画像をサイズごとに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を指定します。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実証的な観察に基づいています。 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。 patch_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : ビジョンエンコーダーの空間パッチサイズです。 temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *任意*) : ビジョンエンコーダーの時間方向のパッチサイズです。画像プロセッサでは使用されず、動画でのみ使用されます。 merge_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 2) : vision encoder から llm encoder へのマージサイズです。 **戻り値:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ メソッドによって返されるリスト/配列/テンソルの辞書（'pixel_values' など）。 - **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。 ## Ernie4_5_VLMoeImageProcessorPil[[transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessorPil]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessorPil[[transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessorPil]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/image_processing_pil_ernie4_5_vl_moe.py#L79) **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*, *任意*, デフォルトは `True`) : 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*、デフォルト値は`{'shortest_edge' : 3136, 'longest_edge': 4842768}`): モデルへの最大入力次元を記述します。 default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `False`) : 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。 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`) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルター。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかになります。`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*, デフォルトは `True`) : 画像をリスケールするかどうか。 rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `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。 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*, *optional*, デフォルトは `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 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*, デフォルトは `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 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*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。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。正確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サイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`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.`の場合にのみ適用されます。 do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。 data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `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*, *任意*) : 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論されます。以下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`: (height, width, num_channels) 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*, *optional*) : 画像をサイズごとに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を指定します。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実証的な観察に基づいています。 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。 patch_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : ビジョンエンコーダーの空間パッチサイズです。 temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *任意*) : ビジョンエンコーダーの時間方向のパッチサイズです。画像プロセッサでは使用されず、動画でのみ使用されます。 merge_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 2) : vision encoder から llm encoder へのマージサイズです。 Ernie4_5_VLMoeImageProcessor イメージプロセッサを構築します。 #### preprocess[[transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/image_processing_pil_ernie4_5_vl_moe.py#L161) **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。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の画像を想定しています。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*, *optional*) : 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*, *optional*) : 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。 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*) : 画像をリサイズする場合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です。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 do_rescale (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像をリスケールするかどうか。 rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリサイズするためのリスケール係数。 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*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。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。正確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サイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`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.`の場合にのみ適用されます。 do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。 data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `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*, *任意*) : 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論されます。以下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`: (height, width, num_channels) 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*, *optional*) : 画像をサイズごとに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を指定します。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実証的な観察に基づいています。 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。 patch_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : ビジョンエンコーダーの空間パッチサイズです。 temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *任意*) : ビジョンエンコーダーの時間方向パッチサイズです。画像プロセッサでは使用されず、動画でのみ使用されます。 merge_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 2) : vision encoder から llm encoder へのマージサイズです。 **戻り値:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ メソッドによって返されるリスト/配列/テンソルの辞書（'pixel_values' など）。 - **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。 ## Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor(**kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/video_processing_ernie4_5_vl_moe.py#L96) **パラメータ:** - ****kwargs** (`Ernie4_5_VLMoeVideoProcessorInitKwargs`、*optional*) : 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。 Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor ビデオプロセッサを構築します。 #### preprocess[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor.preprocess]] ```python preprocess(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]]], **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/video_processing_ernie4_5_vl_moe.py#L575) **パラメータ:** 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]]]`) : 前処理対象の動画。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。 do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 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*, *optional*) : 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。 resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 画像をリサイズする場合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です。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 do_rescale (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像をリスケールするかどうか。 rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリサイズするためのリスケール係数。 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_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。 do_pad (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。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。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。 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。 data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `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*, *任意*) : 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論されます。以下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`: (height, width, num_channels) 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。 do_sample_frames (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 処理前に動画からフレームをサンプリングするか、動画全体を処理するかを指定します。 video_metadata (`Annotated[~video_utils.VideoMetadata | dict | list[dict | ~video_utils.VideoMetadata] | list[list[dict | ~video_utils.VideoMetadata]] | None, None]`, *kwargs*) : 動画のメタデータ。総再生時間、fps、総フレーム数などの情報を含みます。動画からのフレームサンプリングやタイムスタンプの計算に使用されます。動画を処理する前に手動でデコードしようとしている場合を除き、メタデータは渡さないでください。 fps (`Annotated[int | float | None, None]`, *kwargs*) : `do_sample_frames=True` の場合、1 秒あたりにサンプリングするターゲットフレーム数。 num_frames (`Annotated[int | None, None]`, *kwargs*) : `do_sample_frames=True` の場合、サンプリングするフレームの最大数。 return_metadata (`bool`, *kwargs*, *任意*) : ビデオメタデータを返すかどうかを指定します。ビデオメタデータは、ビデオの再生時間、fps、デコードバックエンドなどの情報を含むオブジェクトです。 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。 **戻り値:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ メソッドによって返されるリスト/配列/テンソルの辞書（'pixel_values' など）。 - **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。 ## Ernie4_5_VLMoeProcessor[[transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor[[transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/processing_ernie4_5_vl_moe.py#L38) **パラメータ:** image_processor (`Ernie4_5_VLMoeImageProcessor`) : 画像プロセッサは必須の入力です。 tokenizer (`tokenizer_class`) : トークナイザーは必須の入力です。 video_processor (`Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor`) : 動画プロセッサは必須の入力です。 chat_template (`str`) : チャット内のメッセージのリストをトークン化可能な文字列に変換するための Jinja テンプレート。 画像プロセッサ、トークナイザー、および動画プロセッサを単一のプロセッサにラップする Ernie4_5_VLMoeProcessor を構築します。 [Ernie4_5_VLMoeProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor) は、[Ernie4_5_VLMoeImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor)、`tokenizer_class`、および [Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor) のすべての機能を提供します。詳細については、[~Ernie4_5_VLMoeImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor)、`~tokenizer_class`、および [~Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor) を参照してください。 #### __call__[[transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor.__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] | 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, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/processing_ernie4_5_vl_moe.py#L70) **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*) : 前処理を行う画像。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の画像を想定しています。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]]`、*任意*) : 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（プレトークナイズ済み文字列）であることができます。プレトークナイズ済み入力を渡す場合は、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*) : 前処理対象の動画。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。 return_tensors (`str` または [TensorType](/docs/transformers/main/ja/internal/file_utils#transformers.TensorType)、*optional*) : 設定されている場合、特定のフレームワークのテンソルを返します。受け入れ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](/docs/transformers/main/ja/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 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。 ## Ernie4_5_VLMoeTextModel[[transformers.Ernie4_5_VLMoeTextModel]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeTextModel[[transformers.Ernie4_5_VLMoeTextModel]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeTextModel(config: Ernie4_5_VLMoeTextConfig) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L700) **パラメータ:** config ([Ernie4_5_VLMoeTextConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeTextConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。 Ernie4 5 Vl Moe Text Modelのベースモデルで、特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力します。 このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Ernie4_5_VLMoeTextModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, moe_mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L719) **パラメータ:** input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます: - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。 [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(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です。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids) moe_mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : `mm_token_type_ids` と同様に、さらに開始/終了の画像/動画トークンをそれぞれビジョントークンとして考慮します。 past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。 inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(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参照行列よりも、`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（[Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。 [Ernie4_5_VLMoeTextModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeTextModel)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、後者はそれらを無視してしまいます。 - **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。 - **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](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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) -- `torch.FloatTensor` のタプル（レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。 MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 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。 ## Ernie4_5_VLMoeVisionTransformerPretrainedModel[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionTransformerPretrainedModel]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionTransformerPretrainedModel[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionTransformerPretrainedModel]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionTransformerPretrainedModel(config: Ernie4_5_VLMoeVisionConfig) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L890) **パラメータ:** config ([Ernie4_5_VLMoeVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを参照してください。 Ernie4 5 Vl Moeのベースモデルで、特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力します。 このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVisionTransformerPretrainedModel.forward]] ```python forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L919) grid_thw (`torch.LongTensor`、shape `(num_images, 3)`): 各画像の feature shape の temporal、height、width 次元。各行に [t, h, w] の値が含まれます。 ## Ernie4_5_VLMoeVariableResolutionResamplerModel[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVariableResolutionResamplerModel]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeVariableResolutionResamplerModel[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVariableResolutionResamplerModel]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeVariableResolutionResamplerModel(config: Ernie4_5_VLMoeConfig) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L963) #### forward[[transformers.Ernie4_5_VLMoeVariableResolutionResamplerModel.forward]] ```python forward(hidden_states, grid_thw) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1047) ## Ernie4_5_VLMoeModel[[transformers.Ernie4_5_VLMoeModel]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeModel[[transformers.Ernie4_5_VLMoeModel]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeModel(config: Ernie4_5_VLMoeConfig) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1065) **パラメータ:** config ([Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。 Ernie4 5 Vl Moeのベースモデルで、特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力します。 このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Ernie4_5_VLMoeModel.forward]] ```python forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, moe_mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1364) **パラメータ:** input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます: - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。 [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(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です。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids) mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 入力シーケンス内の各モダリティを異なる値に対応付けするためのトークンタイプID。具体的には、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) です。 moe_mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : `mm_token_type_ids` と同様に、さらに開始/終了の画像/動画トークンをそれぞれビジョントークンとして考慮します。 past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。 inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(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参照行列よりも、`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）。 pixel_values (`torch.Tensor`、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 [Ernie4_5_VLMoeImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor) を使用して取得できます。詳細については [Ernie4_5_VLMoeProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[Ernie4_5_VLMoeProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor) は画像の処理に [Ernie4_5_VLMoeImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor) を使用します）。 pixel_values_videos (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`、*optional*) : 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は [Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Ernie4_5_VLMoeProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) を参照してください（[Ernie4_5_VLMoeProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor) は動画の処理に [Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor) を使用します）。 image_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_images, 3)`、*任意*) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。 video_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_videos, 3)`、*任意*) : LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。 mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *任意*) : 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`、*任意*: `last_hidden_states`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) という形式のタプルで、`pooler_output` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) であり、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:** `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（[Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。 [Ernie4_5_VLMoeModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeModel)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、後者はそれらを無視してしまいます。 - **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。 - **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](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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) -- `torch.FloatTensor` のタプル（レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。 MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 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。 #### get_video_features[[transformers.Ernie4_5_VLMoeModel.get_video_features]] ```python get_video_features(pixel_values_videos: FloatTensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1240) **パラメータ:** pixel_values_videos (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`) : 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は [Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Ernie4_5_VLMoeProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) を参照してください（[Ernie4_5_VLMoeProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor) は動画の処理に [Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor) を使用します）。 video_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_videos, 3)`、*任意*) : LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。 **戻り値:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `tuple(torch.FloatTensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling)、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（[Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig)）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です。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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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_image_features[[transformers.Ernie4_5_VLMoeModel.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: FloatTensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1259) **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 [Ernie4_5_VLMoeImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Ernie4_5_VLMoeImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[Ernie4_5_VLMoeProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor) は画像の処理に [Ernie4_5_VLMoeImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor) を使用します）。 image_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_images, 3)`、*任意*) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。 **戻り値:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `tuple(torch.FloatTensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling)、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（[Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig)）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です。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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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。 ## Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration[[transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration]] #### transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration[[transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration]] ```python transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration(config: Ernie4_5_VLMoeConfig) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1525) #### forward[[transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, moe_mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_router_logits: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1568) **パラメータ:** input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます: - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。 [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(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です。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids) mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 入力シーケンス内の各モダリティを異なる値に対応付けするためのトークンタイプID。具体的には、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) です。 moe_mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : `mm_token_type_ids` と同様に、さらに開始/終了の画像/動画トークンをそれぞれビジョントークンとして考慮します。 past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。 inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(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参照行列よりも、`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`、形状 `(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。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` のドキュメント文字列を参照）。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）。 output_router_logits (`bool`, *任意*) : すべてのルーターの logits を返すかどうか。ルーター損失の計算に有用であり、推論時には返すべきではありません。 pixel_values (`torch.Tensor`、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 [Ernie4_5_VLMoeImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor) を使用して取得できます。詳細については [Ernie4_5_VLMoeProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[Ernie4_5_VLMoeProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor) は画像の処理に [Ernie4_5_VLMoeImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeImageProcessor) を使用します）。 pixel_values_videos (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`、*optional*) : 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は [Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Ernie4_5_VLMoeProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) を参照してください（[Ernie4_5_VLMoeProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor) は動画の処理に [Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor) を使用します）。 image_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_images, 3)`、*任意*) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。 video_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_videos, 3)`、*任意*) : LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。 logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`、*任意*、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る形式）を使用する場合に有用です。 mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *任意*) : 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`、*任意*: `last_hidden_states`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) という形式のタプルで、`pooler_output` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) であり、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:** `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（[Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。 [Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration) 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、後者はそれらを無視してしまいます。 - **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(次のトークンの予測用)。 - **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用のロードバランシング補助損失。ルーターバイアスで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)`、*optional*、`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) -- `torch.FloatTensor` のタプル（スパース層ごとに1つ）、形状は `(batch_size * sequence_length, num_experts)`。 MoE ルーターによって計算される生のルーター logits 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](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration >>> model = Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT") >>> 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_video_features[[transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration.get_video_features]] ```python get_video_features(pixel_values_videos: FloatTensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1542) **パラメータ:** pixel_values_videos (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 入力動画に対応するテンソル。 video_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_videos, 3)`、*任意*) : LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。 **戻り値:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `tuple(torch.FloatTensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling)、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（[Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig)）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です。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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration >>> model = Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT") >>> 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.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: FloatTensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/ernie4_5_vl_moe/modeling_ernie4_5_vl_moe.py#L1555) **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。 image_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_images, 3)`、*任意*) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。 **戻り値:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `tuple(torch.FloatTensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling)、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（[Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig)）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です。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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration >>> model = Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT") >>> 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] ```