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llava
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hf-transformers-bot commited on
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6ba173c
·
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1 Parent(s): 7e4eff4

Add tiny processor fixture for testing

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Files changed (10) hide show
  1. .gitattributes +1 -0
  2. config.json +48 -0
  3. gaudi_config.json +10 -0
  4. generation_config.json +7 -0
  5. preprocessor_config.json +45 -0
  6. processing_llavagemma.py +138 -0
  7. tokenizer.json +1534 -0
  8. tokenizer_config.json +79 -0
  9. trainer_state.json +0 -0
  10. usage.py +38 -0
.gitattributes CHANGED
@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
36
+ tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,48 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "./llava-gemma-2b-it",
3
+ "architectures": [
4
+ "LlavaForConditionalGeneration"
5
+ ],
6
+ "ignore_index": -100,
7
+ "image_token_index": 256000,
8
+ "model_type": "llava",
9
+ "projector_hidden_act": "gelu",
10
+ "text_config": {
11
+ "_name_or_path": "google/gemma-2b-it",
12
+ "architectures": [
13
+ "GemmaForCausalLM"
14
+ ],
15
+ "bos_token_id": 2,
16
+ "eos_token_id": 1,
17
+ "head_dim": 256,
18
+ "hidden_activation": "gelu",
19
+ "hidden_size": 2048,
20
+ "intermediate_size": 16384,
21
+ "max_position_embeddings": 8192,
22
+ "model_type": "gemma",
23
+ "num_attention_heads": 8,
24
+ "num_hidden_layers": 18,
25
+ "num_key_value_heads": 1,
26
+ "pad_token_id": 0,
27
+ "rope_scaling": null,
28
+ "tie_word_embeddings": true,
29
+ "torch_dtype": "bfloat16",
30
+ "vocab_size": 256064
31
+ },
32
+ "torch_dtype": "float32",
33
+ "transformers_version": "4.39.0.dev0",
34
+ "vision_config": {
35
+ "hidden_size": 1024,
36
+ "image_size": 336,
37
+ "intermediate_size": 4096,
38
+ "model_type": "clip_vision_model",
39
+ "num_attention_heads": 16,
40
+ "num_hidden_layers": 24,
41
+ "patch_size": 14,
42
+ "projection_dim": 768,
43
+ "vocab_size": 32000
44
+ },
45
+ "vision_feature_layer": -2,
46
+ "vision_feature_select_strategy": "default",
47
+ "vocab_size": 500
48
+ }
gaudi_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "autocast_bf16_ops": null,
3
+ "autocast_fp32_ops": null,
4
+ "optimum_version": "1.17.1",
5
+ "transformers_version": "4.39.0.dev0",
6
+ "use_dynamic_shapes": false,
7
+ "use_fused_adam": true,
8
+ "use_fused_clip_norm": true,
9
+ "use_torch_autocast": false
10
+ }
generation_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,7 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_from_model_config": true,
3
+ "bos_token_id": 2,
4
+ "eos_token_id": 1,
5
+ "pad_token_id": 0,
6
+ "transformers_version": "4.39.0.dev0"
7
+ }
preprocessor_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,45 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_valid_processor_keys": [
3
+ "images",
4
+ "do_resize",
5
+ "size",
6
+ "resample",
7
+ "do_center_crop",
8
+ "crop_size",
9
+ "do_rescale",
10
+ "rescale_factor",
11
+ "do_normalize",
12
+ "image_mean",
13
+ "image_std",
14
+ "do_convert_rgb",
15
+ "return_tensors",
16
+ "data_format",
17
+ "input_data_format"
18
+ ],
19
+ "crop_size": {
20
+ "height": 336,
21
+ "width": 336
22
+ },
23
+ "do_center_crop": true,
24
+ "do_convert_rgb": true,
25
+ "do_normalize": true,
26
+ "do_rescale": true,
27
+ "do_resize": true,
28
+ "image_mean": [
29
+ 0.48145466,
30
+ 0.4578275,
31
+ 0.40821073
32
+ ],
33
+ "image_processor_type": "CLIPImageProcessor",
34
+ "image_std": [
35
+ 0.26862954,
36
+ 0.26130258,
37
+ 0.27577711
38
+ ],
39
+ "processor_class": "LlavaProcessor",
40
+ "resample": 3,
41
+ "rescale_factor": 0.00392156862745098,
42
+ "size": {
43
+ "shortest_edge": 336
44
+ }
45
+ }
processing_llavagemma.py ADDED
@@ -0,0 +1,138 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # coding=utf-8
2
+ # Copyright 2023 The HuggingFace Inc. team.
3
+ #
4
+ # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
5
+ # you may not use this file except in compliance with the License.
6
+ # You may obtain a copy of the License at
7
+ #
8
+ # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
9
+ #
10
+ # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
11
+ # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
12
+ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
13
+ # See the License for the specific language governing permissions and
14
+ # limitations under the License.
15
+ """
16
+ Processor class for Llava.
17
+ Modified to include support for Gemma tokenizer.
18
+ """
19
+
20
+
21
+ from typing import List, Optional, Union
22
+
23
+ from transformers.feature_extraction_utils import BatchFeature
24
+ from transformers.image_utils import ImageInput
25
+ from transformers.processing_utils import ProcessorMixin
26
+ from transformers.tokenization_utils_base import PaddingStrategy, PreTokenizedInput, TextInput, TruncationStrategy
27
+ from transformers.utils import TensorType
28
+
29
+
30
+ class LlavaGemmaProcessor(ProcessorMixin):
31
+ r"""
32
+ Constructs a Llava processor which wraps a Llava image processor and a Llava tokenizer into a single processor.
33
+
34
+ [`LlavaProcessor`] offers all the functionalities of [`CLIPImageProcessor`] and [`LlamaTokenizerFast`]. See the
35
+ [`~LlavaProcessor.__call__`] and [`~LlavaProcessor.decode`] for more information.
36
+
37
+ Args:
38
+ image_processor ([`CLIPImageProcessor`], *optional*):
39
+ The image processor is a required input.
40
+ tokenizer ([`LlamaTokenizerFast`], *optional*):
41
+ The tokenizer is a required input.
42
+ """
43
+
44
+ attributes = ["image_processor", "tokenizer"]
45
+ image_processor_class = "CLIPImageProcessor"
46
+ tokenizer_class = ("LlamaTokenizer", "LlamaTokenizerFast",
47
+ "GemmaTokenizer", "GemmaTokenizerFast")
48
+
49
+ def __init__(self, image_processor=None, tokenizer=None):
50
+ super().__init__(image_processor, tokenizer)
51
+
52
+ def __call__(
53
+ self,
54
+ text: Union[TextInput, PreTokenizedInput, List[TextInput], List[PreTokenizedInput]] = None,
55
+ images: ImageInput = None,
56
+ padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = False,
57
+ truncation: Union[bool, str, TruncationStrategy] = None,
58
+ max_length=None,
59
+ return_tensors: Optional[Union[str, TensorType]] = TensorType.PYTORCH,
60
+ ) -> BatchFeature:
61
+ """
62
+ Main method to prepare for the model one or several sequences(s) and image(s). This method forwards the `text`
63
+ and `kwargs` arguments to LlamaTokenizerFast's [`~LlamaTokenizerFast.__call__`] if `text` is not `None` to encode
64
+ the text. To prepare the image(s), this method forwards the `images` and `kwrags` arguments to
65
+ CLIPImageProcessor's [`~CLIPImageProcessor.__call__`] if `images` is not `None`. Please refer to the doctsring
66
+ of the above two methods for more information.
67
+
68
+ Args:
69
+ text (`str`, `List[str]`, `List[List[str]]`):
70
+ The sequence or batch of sequences to be encoded. Each sequence can be a string or a list of strings
71
+ (pretokenized string). If the sequences are provided as list of strings (pretokenized), you must set
72
+ `is_split_into_words=True` (to lift the ambiguity with a batch of sequences).
73
+ images (`PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `torch.Tensor`, `List[PIL.Image.Image]`, `List[np.ndarray]`, `List[torch.Tensor]`):
74
+ The image or batch of images to be prepared. Each image can be a PIL image, NumPy array or PyTorch
75
+ tensor. In case of a NumPy array/PyTorch tensor, each image should be of shape (C, H, W), where C is a
76
+ number of channels, H and W are image height and width.
77
+ padding (`bool`, `str` or [`~utils.PaddingStrategy`], *optional*, defaults to `False`):
78
+ Select a strategy to pad the returned sequences (according to the model's padding side and padding
79
+ index) among:
80
+ - `True` or `'longest'`: Pad to the longest sequence in the batch (or no padding if only a single
81
+ sequence if provided).
82
+ - `'max_length'`: Pad to a maximum length specified with the argument `max_length` or to the maximum
83
+ acceptable input length for the model if that argument is not provided.
84
+ - `False` or `'do_not_pad'` (default): No padding (i.e., can output a batch with sequences of different
85
+ lengths).
86
+ max_length (`int`, *optional*):
87
+ Maximum length of the returned list and optionally padding length (see above).
88
+ truncation (`bool`, *optional*):
89
+ Activates truncation to cut input sequences longer than `max_length` to `max_length`.
90
+ return_tensors (`str` or [`~utils.TensorType`], *optional*):
91
+ If set, will return tensors of a particular framework. Acceptable values are:
92
+
93
+ - `'tf'`: Return TensorFlow `tf.constant` objects.
94
+ - `'pt'`: Return PyTorch `torch.Tensor` objects.
95
+ - `'np'`: Return NumPy `np.ndarray` objects.
96
+ - `'jax'`: Return JAX `jnp.ndarray` objects.
97
+
98
+ Returns:
99
+ [`BatchFeature`]: A [`BatchFeature`] with the following fields:
100
+
101
+ - **input_ids** -- List of token ids to be fed to a model. Returned when `text` is not `None`.
102
+ - **attention_mask** -- List of indices specifying which tokens should be attended to by the model (when
103
+ `return_attention_mask=True` or if *"attention_mask"* is in `self.model_input_names` and if `text` is not
104
+ `None`).
105
+ - **pixel_values** -- Pixel values to be fed to a model. Returned when `images` is not `None`.
106
+ """
107
+ if images is not None:
108
+ pixel_values = self.image_processor(images, return_tensors=return_tensors)["pixel_values"]
109
+ else:
110
+ pixel_values = None
111
+ text_inputs = self.tokenizer(
112
+ text, return_tensors=return_tensors, padding=padding, truncation=truncation, max_length=max_length
113
+ )
114
+
115
+ return BatchFeature(data={**text_inputs, "pixel_values": pixel_values})
116
+
117
+ # Copied from transformers.models.clip.processing_clip.CLIPProcessor.batch_decode with CLIP->Llama
118
+ def batch_decode(self, *args, **kwargs):
119
+ """
120
+ This method forwards all its arguments to LlamaTokenizerFast's [`~PreTrainedTokenizer.batch_decode`]. Please
121
+ refer to the docstring of this method for more information.
122
+ """
123
+ return self.tokenizer.batch_decode(*args, **kwargs)
124
+
125
+ # Copied from transformers.models.clip.processing_clip.CLIPProcessor.decode with CLIP->Llama
126
+ def decode(self, *args, **kwargs):
127
+ """
128
+ This method forwards all its arguments to LlamaTokenizerFast's [`~PreTrainedTokenizer.decode`]. Please refer to
129
+ the docstring of this method for more information.
130
+ """
131
+ return self.tokenizer.decode(*args, **kwargs)
132
+
133
+ @property
134
+ # Copied from transformers.models.clip.processing_clip.CLIPProcessor.model_input_names
135
+ def model_input_names(self):
136
+ tokenizer_input_names = self.tokenizer.model_input_names
137
+ image_processor_input_names = self.image_processor.model_input_names
138
+ return list(dict.fromkeys(tokenizer_input_names + image_processor_input_names))
tokenizer.json ADDED
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+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
701
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
702
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
703
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
704
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
705
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
706
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
707
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
708
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
709
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
710
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
711
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
712
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
713
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
714
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
715
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
716
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
717
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
718
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
719
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
720
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
721
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
722
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
723
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
724
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
725
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
726
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
727
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
728
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
729
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
730
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
731
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
732
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
733
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
734
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
735
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
736
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
737
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
738
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
739
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
740
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
741
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
742
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
743
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
744
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
745
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
746
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
747
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
748
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
749
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
750
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
751
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
752
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
753
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
754
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
755
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
756
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
757
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
758
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
759
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
760
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
761
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
762
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
763
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
764
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
765
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
766
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
767
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
768
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
769
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
770
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
771
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
772
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
773
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
774
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
775
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
776
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
777
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
778
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
779
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
780
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
781
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
782
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
783
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
784
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
785
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
786
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
787
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
788
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
789
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
790
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
791
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
792
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
793
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
794
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
795
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
796
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
797
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
798
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
799
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
800
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
801
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
802
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
803
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
804
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
805
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
806
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
807
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
808
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
809
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
810
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
811
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
812
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
813
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
814
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
815
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
816
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
817
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
818
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
819
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
820
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
821
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
822
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
823
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
824
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
825
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
826
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
827
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
828
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
829
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
830
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
831
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
832
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
833
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
834
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
835
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
836
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
837
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
838
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
839
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
840
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
841
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
842
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
843
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
844
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
845
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
846
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
847
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
848
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
849
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
850
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
851
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
852
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
853
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
854
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
855
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
856
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
857
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
858
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
859
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
860
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
861
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
862
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
863
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
864
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
865
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
866
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
867
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
868
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
869
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
870
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
871
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
872
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
873
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
874
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
875
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
876
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
877
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
878
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
879
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
880
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
881
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
882
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
883
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
884
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
885
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
886
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
887
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
888
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
889
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
890
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
891
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
892
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
893
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
894
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
895
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
896
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
897
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
898
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
899
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
900
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
901
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
902
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
903
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
904
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
905
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
906
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
907
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
908
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
909
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
910
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
911
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
912
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
913
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
914
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
915
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
916
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
917
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
918
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
919
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
920
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
921
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
922
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
923
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
924
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
925
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
926
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
927
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
928
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
929
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
930
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
931
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
932
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
933
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
934
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
935
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
936
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
937
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
938
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
939
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
940
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
941
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
942
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
943
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
944
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
945
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
946
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
947
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
948
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
949
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
950
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
951
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
952
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
953
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
954
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
955
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
956
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
957
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
958
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
959
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
960
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
961
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
962
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
963
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
964
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
965
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
966
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
967
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
968
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
969
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
970
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
971
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
972
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
973
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
974
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
975
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
976
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
977
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
978
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
979
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
980
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
981
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
982
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
983
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
984
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
985
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
986
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
987
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
988
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
989
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
990
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
991
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
992
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
993
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
994
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
995
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
996
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
997
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
998
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
999
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1000
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1001
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1002
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1003
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1004
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
1005
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
1006
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
1007
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
1008
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
1009
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
1010
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
1011
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
1012
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1013
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1014
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1015
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1016
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1017
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1018
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1019
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1020
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1021
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1022
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1023
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1024
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1025
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1026
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1027
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1028
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1029
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1030
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1031
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
1032
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
1033
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
1034
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
1035
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
1036
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
1037
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
1038
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
1039
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1040
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1041
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1042
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1043
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1044
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1045
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1046
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1047
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1048
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1049
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1050
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1051
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1052
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1053
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1054
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1055
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1056
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1057
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1058
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1059
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
1060
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
1061
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
1062
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
1063
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
1064
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
1065
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
1066
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
1067
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1068
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1069
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1070
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1071
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1072
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1073
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1074
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1075
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1076
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1077
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1078
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1079
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1080
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1081
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1082
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1083
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1084
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1085
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1086
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1087
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1088
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
1089
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
1090
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
1091
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
1092
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
1093
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
1094
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
1095
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
1096
+ "\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1097
+ "\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1098
+ "\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1099
+ "\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1100
+ "\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1101
+ "\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1102
+ "\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1103
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1104
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1105
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1106
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1107
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1108
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1109
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1110
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1111
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1112
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1113
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1114
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1115
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1116
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1117
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n",
1118
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n",
1119
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n",
1120
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n",
1121
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n",
1122
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n",
1123
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n",
1124
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n",
1125
+ "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n",
1126
+ "▁▁ ▁▁",
1127
+ "▁▁ ▁▁▁",
1128
+ "▁▁▁ ▁▁",
1129
+ "▁▁ ▁▁▁▁",
1130
+ "▁▁▁ ▁▁▁",
1131
+ "▁▁▁▁ ▁▁",
1132
+ "▁▁ ▁▁▁▁▁",
1133
+ "▁▁▁ ▁▁▁▁",
1134
+ "▁▁▁▁ ▁▁▁",
1135
+ "▁▁▁▁▁ ▁▁",
1136
+ "▁▁ ▁▁▁▁▁▁",
1137
+ "▁▁▁ ▁▁▁▁▁",
1138
+ "▁▁▁▁ ▁▁▁▁",
1139
+ "▁▁▁▁▁ ▁▁▁",
1140
+ "▁▁▁▁▁▁ ▁▁",
1141
+ "▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁",
1142
+ "▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁",
1143
+ "▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁",
1144
+ "▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁",
1145
+ "▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁",
1146
+ "▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁",
1147
+ "▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁▁",
1148
+ "▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁",
1149
+ "▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁",
1150
+ "▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁",
1151
+ "▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁",
1152
+ "▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁",
1153
+ "▁▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁",
1154
+ "▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁▁▁",
1155
+ "▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁▁",
1156
+ "▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁",
1157
+ "▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁",
1158
+ "▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁",
1159
+ "▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁",
1160
+ "▁▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁",
1161
+ "▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁",
1162
+ "▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁",
1163
+ "▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁▁▁",
1164
+ "▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁▁",
1165
+ "▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁▁",
1166
+ "▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁▁",
1167
+ "▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁",
1168
+ "▁▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁",
1169
+ "▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁▁",
1170
+ "▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▁▁",
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65
+ ],
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The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
usage.py ADDED
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1
+ import transformers
2
+
3
+ print(transformers.__version__)
4
+
5
+ import requests
6
+ from PIL import Image
7
+ from transformers import (
8
+ LlavaForConditionalGeneration,
9
+ AutoTokenizer,
10
+ CLIPImageProcessor
11
+ )
12
+ from processing_llavagemma import LlavaGemmaProcessor
13
+
14
+ checkpoint = "Intel/llava-gemma-2b"
15
+
16
+ model = LlavaForConditionalGeneration.from_pretrained(checkpoint)
17
+ processor = LlavaGemmaProcessor(
18
+ tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint),
19
+ image_processor=CLIPImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)
20
+ )
21
+
22
+ model.to('cuda')
23
+
24
+
25
+ prompt = processor.tokenizer.apply_chat_template(
26
+ [{'role': 'user', 'content': "What's the content of the image?<image>"}],
27
+ tokenize=False,
28
+ add_generation_prompt=True
29
+ )
30
+ url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
31
+ image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
32
+ inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")
33
+ inputs = {k: v.to('cuda') for k, v in inputs.items()}
34
+
35
+ # Generate
36
+ generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=30)
37
+ output = processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
38
+ print(output)