# GLM-5.3-Flash

## Visão geral

O modelo **GLM-5.3-Flash** usa esta classe. A implementação em transformers não inclui uma camada MTP.

### GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash, o primeiro **modelo nativamente multimodal** da série GLM-5. Com 320B de parâmetros totais e apenas 18B de parâmetros ativos, ele supera o GLM-5.2 em benchmarks e cargas de trabalho do mundo real por um décimo do preço, ao mesmo tempo em que se aproxima do Claude Opus 4.8 em benchmarks de codificação e agentes.

O GLM-5.3-Flash parte de um modelo base treinado do zero, com sua arquitetura e receita de treinamento redesenhadas em torno de capacidade e eficiência. Pela primeira vez na série GLM, introduzimos uma arquitetura híbrida que combina atenção esparsa e atenção linear, reduzindo drasticamente os custos de atendimento de contextos longos, ao mesmo tempo em que preserva as capacidades precisas de contexto longo. O modelo também adota Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) para melhorar ainda mais a eficiência de escala. Juntamente com nosso mais recente corpus de pré-treino multimodal de **30T tokens**, essas mudanças permitem que o GLM-5.3-Flash entregue mais inteligência com menos computação.

![bench_53](https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-5/refs/heads/main/resources/bench_53.png)

## Observações

- Use padding à esquerda para geração em lote. Consulte [Lado do padding](../llm_tutorial#padding-side).

## Glm5NextConfig[[transformers.Glm5NextConfig]]

#### transformers.Glm5NextConfig[[transformers.Glm5NextConfig]]

```python
transformers.Glm5NextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 154854, video_token_id: int = 154855, image_start_token_id: int = 154830, image_end_token_id: int = 154831, video_start_token_id: int = 154832, video_end_token_id: int = 154833, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L268)

**Parâmetros:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opcional*) : O objeto de configuração ou dicionário do backbone de texto.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opcional*) : O objeto de configuração ou dicionário do backbone de visão.

image_token_id (`int`, *opcional*, padrão 154854) : O índice do token de imagem para codificar o prompt de imagem.

video_token_id (`int`, *opcional*, padrão 154855) : O índice do token de vídeo para codificar o prompt de vídeo.

image_start_token_id (`int`, *opcional*, padrão 154830) : O índice do token de início de imagem para codificar o início da imagem.

image_end_token_id (`int`, *opcional*, padrão 154831) : O índice do token de fim de imagem para codificar o fim da imagem.

video_start_token_id (`int`, *opcional*, padrão 154832) : O índice do token de início de vídeo para codificar o início do vídeo.

video_end_token_id (`int`, *opcional*, padrão 154833) : O índice do token de fim de vídeo para codificar o fim do vídeo.

tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento `tied_weights_keys` do modelo.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Glm5NextModel. Ela é usada para instanciar um modelo Glm5 Next de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do [zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash)

Os objetos de configuração herdam de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Leia a documentação de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para mais informações.

```python
>>> from transformers import Glm5NextConfig

>>> # Initializing a GLM-5.3-Flash style configuration
>>> configuration = Glm5NextConfig()
```

## Glm5NextTextConfig[[transformers.Glm5NextTextConfig]]

#### transformers.Glm5NextTextConfig[[transformers.Glm5NextTextConfig]]

```python
transformers.Glm5NextTextConfig(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 = 154880, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 12288, moe_intermediate_size: int = 2048, num_hidden_layers: int = 45, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 64, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 288, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.5, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int = 1536, qk_rope_head_dim: int = 0, v_head_dim: int = 256, qk_nope_head_dim: int = 256, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, num_experts_per_tok: int = 8, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 154820, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, tie_word_embeddings: bool = False, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, index_topk: int = 2048, index_head_dim: int = 128, index_n_heads: int = 32, head_dim: int = 0, layer_types: list[str] | None = None, indexer_types: list[str] | None = None, swiglu_limit: float = 10.0, linear_head_dim: int = 128, linear_num_heads: int = 64, linear_conv_kernel_dim: int = 4, linear_lower_bound: float | None = -5.0, hc_mult: int = 4, hc_eps: float = 1e-06, hc_sinkhorn_iters: int = 20, router_aux_loss_coef: float = 0.001, index_kpool: int = 16, index_kpool_always_select_tail: bool = True)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L29)

**Parâmetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, padrão `154880`) : Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, padrão `4096`) : Dimensão das representações ocultas.

intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `12288`) : Dimensão das representações do MLP.

moe_intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `2048`) : Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados.

num_hidden_layers (`int`, *opcional*, padrão `45`) : Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opcional*, padrão `64`) : Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opcional*, padrão `64`) : Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se `num_key_value_heads=num_attention_heads`, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se `num_key_value_heads=1`, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada cabeça de chave e valor do grupo deve ser construída pela média (meanpooling) de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte [este artigo](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Se não for especificado, o valor padrão será `num_attention_heads`.

n_shared_experts (`int`, *opcional*, padrão `1`) : Número de especialistas compartilhados.

n_routed_experts (`int`, *opcional*, padrão `288`) : Número de especialistas roteados.

output_router_logits (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se os logits do roteador devem ser retornados pelo modelo. Ativar essa opção também permite que o modelo outpute a perda auxiliar, incluindo a perda de balanceamento de carga e a perda z do roteador.

routed_scaling_factor (`float`, *opcional*, padrão `2.5`) : Fator de escala ou especialistas roteados.

kv_lora_rank (`int`, *opcional*, padrão `512`) : Rank das matrizes LoRA para as projeções de chave e valor.

q_lora_rank (`int`, *opcional*, padrão `1536`) : Rango das matrizes LoRA para as projeções de consulta.

qk_rope_head_dim (`int`, *opcional*, padrão `0`) : Dimensão dos cabeçalhos de consulta/chave que utilizam embeddings de posição rotativa.

v_head_dim (`int`, *opcional*, padrão `256`) : Dimensão dos cabeçalhos de valor.

qk_nope_head_dim (`int`, *opcional*, padrão `256`) : Dimensão dos cabeçalhos de consulta/chave que não usam embeddings de posição rotativa.

n_group (`int`, *opcional*, padrão 1) : Número de grupos de especialistas roteados.

topk_group (`int`, *opcional*, padrão `1`) : Número de grupos selecionados para cada token (para cada token, garantindo que os especialistas selecionados estejam apenas dentro de `topk_group` grupos).

num_experts_per_tok (`int`, *opcional*, padrão `8`) : Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento por escolha de token.

norm_topk_prob (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se as pesos dos especialistas roteados devem ser normalizados.

hidden_act (`str`, *opcional*, padrão `silu`) : A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

max_position_embeddings (`int`, *opcional*, padrão `1048576`) : O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser usado.

initializer_range (`float`, *opcional*, padrão `0.02`) : O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.

rms_norm_eps (`float`, *opcional*, padrão `1e-05`) : O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.

use_cache (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se o modelo deve retornar as últimas atenções de chave/valor (não utilizado por todos os modelos). Relevante apenas se `config.is_decoder=True` ou quando o modelo for um modelo generativo somente de decodificador.

pad_token_id (`int`, *opcional*, padrão `154820`) : ID do token usado para preenchimento no vocabulário.

bos_token_id (`int`, *opcional*) : ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*) : ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.

tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento `tied_weights_keys` do modelo.

mlp_layer_types (`list[str]`, *opcional*) : Agenda de feed-forward por camada. Os valores são `"dense"` ou `"sparse"`.

attention_bias (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve usar um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.0`) : A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.

index_topk (`int`, *opcional*, padrão 2048) : Número de posições de atenção esparsa selecionadas pelo indexador DSA.

index_head_dim (`int`, *opcional*, padrão 128) : Dimensão da cabeça de projeção do indexador DSA.

index_n_heads (`int`, *opcional*, padrão 32) : Número de cabeças do indexador DSA.

head_dim (`int`, *opcional*, padrão `0`) : A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads

layer_types (`list[str]`, *opcional*) : Agendamento de cache de atenção por camada. Os valores são `"linear_attention"` para camadas KDA e `"indexed_attention"` para camadas MLA (DSA).

indexer_types (`list[str]`, *opcional*) : Modo do indexador DSA por camada. Os valores são `"full"` (executar o indexador) ou `"shared"` (reutilizar a seleção top-k da camada full anterior).

swiglu_limit (`float`, *opcional*, padrão 10.0) : Limite de clamp aplicado às projeções gate/up do SwiGLU.

linear_head_dim (`int`, *opcional*, padrão 128) : Dimensão de cada head na atenção linear.

linear_num_heads (`int`, *opcional*, padrão 64) : Número de cabeças usadas nas camadas de atenção linear.

linear_conv_kernel_dim (`int`, *opcional*, padrão 4) : Tamanho do kernel da convolução usada nas camadas de atenção linear.

linear_lower_bound (`float`, *opcional*, padrão -5.0) : Se o forget gate possui um limite inferior a ser aplicado ao decaimento.

hc_mult (`int`, *opcional*, padrão 4) : Número de streams residuais de MHC.

hc_eps (`float`, *opcional*, padrão 1e-6) : Limite numérico usado pela normalização Sinkhorn do MHC.

hc_sinkhorn_iters (`int`, *opcional*, padrão 20) : Número de iterações de Sinkhorn usadas pelo roteamento do MHC.

router_aux_loss_coef (`float`, *opcional*, padrão `0.001`) : Coeficiente da perda auxiliar de balanceamento de carga. Usado para penalizar o roteamento desigual de especialistas em modelos MoE.

index_kpool (`int`, *opcional*, padrão 16) : Tamanho do pool dos grupos de tokens comprimidos selecionados pelo indexador DSA.

index_kpool_always_select_tail (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se a cauda incompleta do KPool é sempre incluída na atenção esparsa.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Glm5NextModel. Ela é usada para instanciar um modelo Glm5 Next de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do [zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash)

Os objetos de configuração herdam de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Leia a documentação de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para mais informações.

## Glm5NextVisionConfig[[transformers.Glm5NextVisionConfig]]

#### transformers.Glm5NextVisionConfig[[transformers.Glm5NextVisionConfig]]

```python
transformers.Glm5NextVisionConfig(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 = 24, hidden_size: int = 1024, hidden_act: str = 'silu', attention_bias: bool = True, attention_dropout: float | int = 0.0, num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 336, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, rms_norm_eps: float = 1e-05, spatial_merge_size: int = 2, temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, out_hidden_size: int = 1536, intermediate_size: int = 4096, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, projection_intermediate_size: int = 10240, swiglu_limit: float = 10.0)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L231)

**Parâmetros:**

depth (`int`, *opcional*, padrão `24`) : Número de camadas de Transformer no codificador de visão.

hidden_size (`int`, *opcional*, padrão `1024`) : Dimensão das representações ocultas.

hidden_act (`str`, *opcional*, padrão `silu`) : A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

attention_bias (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se deve usar um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.0`) : A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.

num_heads (`int`, *opcional*, padrão `16`) : Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.

in_channels (`int`, *opcional*, padrão `3`) : O número de canais de entrada.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, padrão `336`) : O tamanho (resolução) de cada imagem.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, padrão `14`) : O tamanho (resolução) de cada patch.

rms_norm_eps (`float`, *opcional*, padrão `1e-05`) : O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.

spatial_merge_size (`int`, *opcional*, padrão `2`) : O tamanho da janela de mesclagem espacial usada para reduzir o número de tokens visuais mesclando patches vizinhos.

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, padrão `2`) : Tamanho do patch temporal usado no embedding de patch 3D para entradas de vídeo.

out_hidden_size (`int`, *opcional*, padrão 1536) : O tamanho oculto de saída do modelo de visão.

intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `4096`) : Dimensão das representações do MLP.

initializer_range (`float`, *opcional*, padrão `0.02`) : O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.

rope_parameters (`dict`, *opcional*) : Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para `rope_theta` e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com `max_position_embeddings` maiores.

projection_intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão 10240) : O tamanho projection_intermediate_size para o vision patch merger.

swiglu_limit (`float`, *opcional*, padrão 10.0) : Limite de clamp aplicado às projeções gate/up do SwiGLU da visão.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Glm5NextModel. Ela é usada para instanciar um modelo Glm5 Next de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do [zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash)

Os objetos de configuração herdam de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Leia a documentação de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para mais informações.

## Glm5NextPreTrainedModel[[transformers.Glm5NextPreTrainedModel]]

#### transformers.Glm5NextPreTrainedModel[[transformers.Glm5NextPreTrainedModel]]

```python
transformers.Glm5NextPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1353)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.Glm5NextPreTrainedModel.forward]]

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

Um valor simulado para um caminho pontilhado (por exemplo, `torch.float32`): as cadeias de acesso a atributos e as chamadas se comportam como decoradores de passagem, o `repr` é o caminho pontilhado, e o uso como classe base substitui uma base de `type` simples (PEP 560 `__mro_entries__`), de modo que as subclasses reais mantêm um metaclass normal e o `inspect.signature` lê o `__init__` real delas, em vez do de um mock.

## Glm5NextTextModel[[transformers.Glm5NextTextModel]]

#### transformers.Glm5NextTextModel[[transformers.Glm5NextTextModel]]

```python
transformers.Glm5NextTextModel(config: Glm5NextTextConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1426)

**Parâmetros:**

config ([Glm5NextTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextTextConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O modelo de texto Glm5 Next puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.Glm5NextTextModel.forward]]

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

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1445)

**Parâmetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`.  [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão.  O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada.  Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`).

**Retorna:** `MoeModelOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Um `MoeModelOutputWithPast` ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos, dependendo da configuração ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) e das entradas.

O método forward do [Glm5NextTextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextTextModel) sobrescreve o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se `config.is_encoder_decoder=True`, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_router_probs=True` e `config.add_router_probs=True` são passados ou quando `config.output_router_probs=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits brutos do roteador (pós-softmax) calculados pelos roteadores de MoE; esses termos são usados para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

## Glm5NextModel
## Glm5NextVisionModel[[transformers.Glm5NextVisionModel]]

#### transformers.Glm5NextVisionModel[[transformers.Glm5NextVisionModel]]

```python
transformers.Glm5NextVisionModel(config: Glm5NextVisionConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1799)

**Parâmetros:**

config ([Glm5NextVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVisionConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O modelo Glm5 Next puro, que gera os hidden-states brutos sem nenhum head específico no topo.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.Glm5NextVisionModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1833)

**Parâmetros:**

hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(seq_len, hidden_size)`) : Os estados ocultos finais do modelo.

grid_thw (`torch.Tensor` de forma `(num_images_or_videos, 3)`) : O tempo, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.

**Retorna:** `torch.Tensor`

hidden_states.

O método forward do [Glm5NextVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVisionModel) sobrescreve o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

#### transformers.Glm5NextModel[[transformers.Glm5NextModel]]

```python
transformers.Glm5NextModel(config: Glm5NextConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1881)

**Parâmetros:**

config ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O modelo Glm5 Next puro, que gera os hidden-states brutos sem nenhum head específico no topo.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.Glm5NextModel.forward]]

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

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1988)

**Parâmetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`.  [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão.  O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada.  Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`).

pixel_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opcional*) : Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor). Consulte [Glm5NextImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) para obter detalhes ([Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) usa [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor) para processar imagens).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *opcional*) : Os tensores correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor). Veja [Glm5NextVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) para detalhes ([Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) usa [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) para processar vídeos).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` de forma `(num_images, 3)`, *opcional*) : O tempo, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` de forma `(num_videos, 3)`, *opcional*) : O valor temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *opcional*) : Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (`pooler_output`, *opcional*: `last_hidden_states`, *opcional*: `hidden_states`, *opcional*: `attentions`) `pooler_output` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

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

Um [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos, dependendo da configuração ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) e das entradas.

O método forward do [Glm5NextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextModel) sobrescreve o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

  Se `past_key_values` for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma `(batch_size, 1, hidden_size)`, é retornado.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se `config.is_encoder_decoder=True`, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

## Glm5NextForConditionalGeneration[[transformers.Glm5NextForConditionalGeneration]]

#### transformers.Glm5NextForConditionalGeneration[[transformers.Glm5NextForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Glm5NextForConditionalGeneration(config: Glm5NextConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L2135)

**Parâmetros:**

config ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O Modelo Glm5 Next para geração de tokens condicionado a outras modalidades (por exemplo, geração de texto a partir de imagem e texto).

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.Glm5NextForConditionalGeneration.forward]]

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

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L2183)

**Parâmetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`.  [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão.  O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada.  Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Rótulos para calcular a perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em `[0, ..., config.vocab_size]` ou ser -100 (veja a docstring de `input_ids`). Tokens com índices definidos como `-100` são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`).

pixel_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opcional*) : Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor). Consulte [Glm5NextImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) para obter detalhes ([Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) usa [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor) para processar imagens).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *opcional*) : Os tensores correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor). Veja [Glm5NextVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) para detalhes ([Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) usa [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) para processar vídeos).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` de forma `(num_images, 3)`, *opcional*) : O tempo, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` de forma `(num_videos, 3)`, *opcional*) : O valor temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.

output_router_logits (`bool`, *opcional*) : Indica se os logits de todos os roteadores devem ser retornados. Eles são úteis para calcular a perda do roteador e não devem ser retornados durante a inferência.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada correspondentes a cada modalidade. Por exemplo, texto (0), imagem (1), vídeo (2). Os ids de tipo de token multimodal podem ser obtidos usando [AutoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). Veja [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) para detalhes.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, padrão `0`) : Se for um `int`, calcula os logits para os últimos `logits_to_keep` tokens. Se for `0`, calcula os logits para todos os `input_ids` (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um `torch.Tensor`, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *opcional*) : Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (`pooler_output`, *opcional*: `last_hidden_states`, *opcional*: `hidden_states`, *opcional*: `attentions`) `pooler_output` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

**Retorna:** `MoeCausalLMOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Um `MoeCausalLMOutputWithPast` ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos, dependendo da configuração ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) e das entradas.

O método forward de [Glm5NextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextForConditionalGeneration) sobrescreve o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opcional*, retornado quando `output_router_logits=True` é passado ou quando `config.output_router_logits=True`, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) -- Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornam `None` aqui, mas ainda retornam `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_router_logits=True` é passado ou quando `config.output_router_logits=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada esparsa) com forma `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Exemplo:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm5NextForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> model = Glm5NextForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Describe the image."},
...         ],
...     }
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
... )
>>> inputs = {k: v.to(model.device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v for k, v in inputs.items()}
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
```

## Glm5NextProcessor[[transformers.Glm5NextProcessor]]

#### transformers.Glm5NextProcessor[[transformers.Glm5NextProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/processing_glm5_next.py#L43)

**Parâmetros:**

image_processor (`Glm5NextImageProcessor`) : O processador de imagem é uma entrada obrigatória.

tokenizer (`tokenizer_class`) : O tokenizer é uma entrada obrigatória.

video_processor (`Glm5NextVideoProcessor`) : O processador de vídeo é uma entrada obrigatória.

chat_template (`str`) : Um modelo Jinja para converter listas de mensagens em um chat em uma string tokenizável.

Constrói um Glm5NextProcessor que encapsula um processador de imagem, um tokenizador e um processador de vídeo em um único processador.

[Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) oferece todas as funcionalidades de [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor), `tokenizer_class` e [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor). Consulte [~Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor), `~tokenizer_class` e [~Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) para mais informações.

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.Glm5NextProcessor.post_process_image_text_to_text]]

```python
post_process_image_text_to_text(generated_outputs, skip_special_tokens = True, clean_up_tokenization_spaces = False, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/processing_glm5_next.py#L137)

**Parâmetros:**

generated_outputs (`torch.Tensor` ou `np.ndarray`) : A saída da função `generate` do modelo. A saída deve ser um tensor com a forma `(batch_size, sequence_length)` ou `(sequence_length,)`.

skip_special_tokens (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se os tokens especiais devem ser removidos na saída. Argumento passado para o método `batch_decode` do tokenizer.

clean_up_tokenization_spaces (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se os espaços de tokenização devem ser limpos ou não. Argumento passado para o método `batch_decode` do tokenizer.

- ****kwargs** : Argumentos adicionais a serem passados para o `batch_decode method` do tokenizer.

**Retorna:** `list[str]`

O texto decodificado.

Pós-processe a saída do modelo para decodificar o texto.

## Glm5NextImageProcessor[[transformers.Glm5NextImageProcessor]]

#### transformers.Glm5NextImageProcessor[[transformers.Glm5NextImageProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L124)

**Parâmetros:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `True`) : Se deve converter a imagem para RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `True`) : Se deve redimensionar a imagem.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, padrão `{'longest_edge' : 1}`): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `False`) : Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamanho da imagem de saída após aplicar `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, padrão `3`) : Filtro de reamostragem a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração `PILImageResampling`. Tem efeito apenas se `do_resize` estiver definido como `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `True`) : Se deve reescalar a imagem.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*, padrão `0.00392156862745098`) : Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso `do_rescale` esteja definido como `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `True`) : Se a imagem deve ser normalizada.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, padrão `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se `do_normalize` estiver definido como `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, padrão `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se `do_normalize` estiver definido como `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve aplicar padding à imagem. O padding é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de padding depende do modelo.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : O tamanho em `{"height": int, "width" int}` para preencher as imagens. Deve ser maior que o tamanho de qualquer imagem fornecida para o pré-processamento. Se `pad_size` não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve centralizar o recorte da imagem.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Apenas `ChannelDimension.FIRST` é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não for definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes: - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST`: imagem no formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST`: imagem no formato (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE`: imagem no formato (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : O dispositivo no qual os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores. --

Constrói um processador de imagem Glm5NextImageProcessor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*): Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*): O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Glm5NextImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L286)

**Parâmetros:**

height (`int`) : Altura da imagem de entrada.

width (`int`) : Largura da imagem de entrada.

images_kwargs (`dict`, *opcional*) : Quaisquer kwargs para substituir os padrões do processador de imagem.

**Retorna:** `int`

Número de patches de imagem por imagem.

Um utilitário que retorna o número de patches de imagem para um determinado tamanho de imagem.

#### patchify[[transformers.Glm5NextImageProcessor.patchify]]

```python
patchify(images: torch.Tensor, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L185)

Converte cada imagem em um layout plano de forma (`seq_len`, `patch_dim`) para que possamos concatenar pixels com formas dinâmicas.

#### preprocess[[transformers.Glm5NextImageProcessor.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: *<class 'transformers.models.glm5_next.image_processing_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L144)

**Parâmetros:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se estiver passando imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve converter a imagem para RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve redimensionar a imagem.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamanho da imagem de saída após aplicar `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração `PILImageResampling`. Tem efeito apenas se `do_resize` estiver definido como `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve reescalar a imagem.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*) : Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso `do_rescale` esteja definido como `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se a imagem deve ser normalizada.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*) : Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se `do_normalize` estiver definido como `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*) : Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se `do_normalize` estiver definido como `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve aplicar padding à imagem. O padding é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de padding depende do modelo.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : O tamanho em `{"height": int, "width" int}` para preencher as imagens. Deve ser maior que o tamanho de qualquer imagem fornecida para o pré-processamento. Se `pad_size` não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve centralizar o recorte da imagem.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Apenas `ChannelDimension.FIRST` é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não for definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes: - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST`: imagem no formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST`: imagem no formato (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE`: imagem no formato (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : O dispositivo no qual os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

patch_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, padrão 14) : O tamanho do patch espacial do codificador de visão.

temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, padrão 2) : O tamanho do patch temporal do codificador de visão.

merge_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, padrão é 2) : O tamanho de mesclagem do codificador de visão para o codificador LLM.

patch_expand_factor (`int`, *kwargs*, *opcional*, padrão 1) : O patch_expand_factor do codificador de visão para o codificador llm.

min_image_tokens (`int`, *kwargs*) : Número mínimo de tokens por imagem.

max_image_tokens (`int`, *kwargs*) : Número máximo de tokens por imagem.

**Retorna:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método __call__ ('pixel_values', etc.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opcional*) -- Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

#### resize[[transformers.Glm5NextImageProcessor.resize]]

```python
resize(images: torch.Tensor, resample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L148)

Redimensione dinamicamente com base na proporção da imagem de entrada.

## Glm5NextImageProcessorPil[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil]]

#### transformers.Glm5NextImageProcessorPil[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil]]

```python
transformers.Glm5NextImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L122)

**Parâmetros:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `True`) : Se deve converter a imagem para RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `True`) : Se deve redimensionar a imagem.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, padrão `{'longest_edge' : 1}`): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `False`) : Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamanho da imagem de saída após aplicar `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, padrão `3`) : Filtro de reamostragem a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração `PILImageResampling`. Tem efeito apenas se `do_resize` estiver definido como `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `True`) : Se deve reescalar a imagem.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*, padrão `0.00392156862745098`) : Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso `do_rescale` esteja definido como `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, padrão `True`) : Se a imagem deve ser normalizada.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, padrão `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se `do_normalize` estiver definido como `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, padrão `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se `do_normalize` estiver definido como `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve aplicar padding à imagem. O padding é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de padding depende do modelo.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : O tamanho em `{"height": int, "width" int}` para preencher as imagens. Deve ser maior que o tamanho de qualquer imagem fornecida para o pré-processamento. Se `pad_size` não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve centralizar o recorte da imagem.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Apenas `ChannelDimension.FIRST` é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não for definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes: - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST`: imagem no formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST`: imagem no formato (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE`: imagem no formato (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : O dispositivo no qual os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores. --

Constrói um processador de imagem Glm5NextImageProcessor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*): Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*): O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L286)

**Parâmetros:**

height (`int`) : Altura da imagem de entrada.

width (`int`) : Largura da imagem de entrada.

images_kwargs (`dict`, *opcional*) : Quaisquer kwargs para substituir os padrões do processador de imagem.

**Retorna:** `int`

Número de patches de imagem por imagem.

Um utilitário que retorna o número de patches de imagem para um determinado tamanho de imagem.

#### patchify[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.patchify]]

```python
patchify(image: ndarray, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L187)

Converte cada imagem em um layout plano de forma (`seq_len`, `patch_dim`) para que possamos concatenar pixels com formas dinâmicas.

#### preprocess[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.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: *<class 'transformers.models.glm5_next.image_processing_pil_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L142)

**Parâmetros:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se estiver passando imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve converter a imagem para RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve redimensionar a imagem.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamanho da imagem de saída após aplicar `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração `PILImageResampling`. Tem efeito apenas se `do_resize` estiver definido como `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve reescalar a imagem.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*) : Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso `do_rescale` esteja definido como `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se a imagem deve ser normalizada.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*) : Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se `do_normalize` estiver definido como `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*) : Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se `do_normalize` estiver definido como `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve aplicar padding à imagem. O padding é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de padding depende do modelo.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : O tamanho em `{"height": int, "width" int}` para preencher as imagens. Deve ser maior que o tamanho de qualquer imagem fornecida para o pré-processamento. Se `pad_size` não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve centralizar o recorte da imagem.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Apenas `ChannelDimension.FIRST` é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não for definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes: - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST`: imagem no formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST`: imagem no formato (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE`: imagem no formato (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : O dispositivo no qual os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Retorna tensores empilhados se definido como `'pt'`, caso contrário, retorna uma lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

patch_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, padrão 14) : O tamanho do patch espacial do codificador de visão.

temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, padrão 2) : O tamanho do patch temporal do codificador de visão.

merge_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, padrão é 2) : O tamanho de mesclagem do codificador de visão para o codificador LLM.

patch_expand_factor (`int`, *kwargs*, *opcional*, padrão 1) : O patch_expand_factor do codificador de visão para o codificador llm.

min_image_tokens (`int`, *kwargs*) : Número mínimo de tokens por imagem.

max_image_tokens (`int`, *kwargs*) : Número máximo de tokens por imagem.

**Retorna:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método __call__ ('pixel_values', etc.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opcional*) -- Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

#### resize[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.resize]]

```python
resize(image: ndarray, resample: PILImageResampling | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L146)

Redimensione dinamicamente com base na proporção da imagem de entrada.

## Glm5NextVideoProcessor[[transformers.Glm5NextVideoProcessor]]

#### transformers.Glm5NextVideoProcessor[[transformers.Glm5NextVideoProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextVideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.video_processing_glm5_next.Glm5NextVideoProcessorInitKwargs'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L139)

**Parâmetros:**

- ****kwargs** (`Glm5NextVideoProcessorInitKwargs`, *opcional*) : Opções de processamento adicionais para cada modalidade (texto, imagens, vídeos, áudio). Os parâmetros específicos do modelo estão listados acima; consulte a classe TypedDict para a lista completa de argumentos suportados.

Constrói um processador de vídeo Glm5NextVideoProcessor.

#### get_num_of_video_patches[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.get_num_of_video_patches]]

```python
get_num_of_video_patches(num_frames: int, height: int, width: int, videos_kwargs = None)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L277)

**Parâmetros:**

num_frames (`int`) : Número de quadros no vídeo de entrada.

height (`int`) : Altura do vídeo de entrada.

width (`int`) : Largura do vídeo de entrada.

videos_kwargs (`dict`, *opcional*) : Quaisquer kwargs para sobrescrever os padrões do processador de vídeo.

**Retorna:** `int`

Número de patches de vídeo por vídeo.

Um utilitário que retorna o número de patches de vídeo para um determinado tamanho de vídeo.

#### patchify[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.patchify]]

```python
patchify(videos: torch.Tensor, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L314)

Converte cada vídeo em um layout plano de forma (`seq_len`, `patch_dim`) para que possamos concatenar pixels com formas dinâmicas.

#### resize[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.resize]]

```python
resize(videos: torch.Tensor, resample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L238)

Redimensione dinamicamente com base na proporção de aspecto do vídeo de entrada.

#### sample_frames[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.sample_frames]]

```python
sample_frames(metadata: VideoMetadata, fps: int | float | None = None, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L167)

**Parâmetros:**

metadata (`VideoMetadata`) : Metadados do vídeo contendo informações sobre a duração total, o fps e o número total de quadros.

fps (`int` ou `float`, *opcional*) : Quadros-alvo a amostrar por segundo. O padrão é `self.fps`.

**Retorna:** `np.ndarray`

Índices para amostrar quadros de vídeo.