# Aria [Aria](https://huggingface.co/papers/2410.05993) — это мультимодальная модель с архитектурой mixture-of-experts (MoE). Целью этой модели является публикация открытого рецепта обучения для создания мультимодальной нативной модели с нуля. В модели Aria на каждый визуальный и текстовый токен активируется 3,9B и 3,5B параметров соответственно. Текст обрабатывается MoE-декодером, а визуальные входные данные — легковесным визуальным энкодером. Обучение проходит в 4 этапах: языковое предобучение, мультимодальное предобучение, мультимодальное предобучение с длинным контекстом и мультимодальное дообучение. Все исходные контрольные точки Aria можно найти в организации [Aria](https://huggingface.co/rhymes-ai?search_models=aria). > [!TIP] > Щёлкните по моделям Aria в боковой панели справа, чтобы увидеть больше примеров применения Aria к различным мультимодальным задачам. Приведённый ниже пример показывает, как генерировать текст на основе изображения с помощью [Pipeline](/docs/transformers/main/ru/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) или класса [AutoModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoModel). ```python from transformers import pipeline pipeline = pipeline( "image-to-text", model="rhymes-ai/Aria", device=0, ) pipeline( "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", text="What is shown in this image?" ) ``` ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "rhymes-ai/Aria", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained("rhymes-ai/Aria") messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ] }, ] inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device) inputs = inputs.to(model.device, torch.bfloat16) output = model.generate( **inputs, max_new_tokens=15, stop_strings=["<|im_end|>"], tokenizer=processor.tokenizer, do_sample=True, temperature=0.9, ) output_ids = output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:] response = processor.decode(output_ids, skip_special_tokens=True) print(response) ``` Квантование снижает нагрузку на память при работе с большими моделями, представляя веса в пониженной точности. Подробнее о доступных бэкендах квантования см. в обзоре [Квантование](../quantization/overview). Приведённый ниже пример использует [torchao](../quantization/torchao) для квантования только весов до int4 и чекпоинта [rhymes-ai/Aria-sequential_mlp](https://huggingface.co/rhymes-ai/Aria-sequential_mlp). Этот чекпоинт заменяет grouped GEMM слоями `torch.nn.Linear` для упрощения квантования. ```python # pip install torchao import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, TorchAoConfig quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "rhymes-ai/Aria-sequential_mlp", device_map="auto", quantization_config=quantization_config ) processor = AutoProcessor.from_pretrained( "rhymes-ai/Aria-sequential_mlp", ) messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ] }, ] inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device) inputs = inputs.to(model.device, torch.bfloat16) output = model.generate( **inputs, max_new_tokens=15, stop_strings=["<|im_end|>"], tokenizer=processor.tokenizer, do_sample=True, temperature=0.9, ) output_ids = output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:] response = processor.decode(output_ids, skip_special_tokens=True) print(response) ``` ## AriaImageProcessor[[transformers.AriaImageProcessor]] #### transformers.AriaImageProcessor[[transformers.AriaImageProcessor]] ```python transformers.AriaImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/image_processing_aria.py#L52) **Параметры:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `3`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Влияет только в том случае, если `do_resize` установлено в `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Средние значения изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. max_image_size (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.max_image_size`) : Максимальный размер изображения. Должно быть 490 или 980. min_image_size (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.min_image_size`) : Минимальный размер изображения. Изображения, меньшие этого значения по любому из измерений, будут увеличены. split_resolutions (`list[list[int]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.split_resolutions`) : Список возможных разрешений в виде пар (высота, ширина) для разбиения изображений высокого разрешения на патчи. split_image (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.split_image`) : Разбивать ли изображение на патчи, используя лучшее совпадение разрешения из `split_resolutions`. Создаёт процессор изображений AriaImageProcessor. #### preprocess[[transformers.AriaImageProcessor.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']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **Параметры:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *необязательный*) : Флаг разработчика для дополнительных изображений и похожих на них входных данных, которые также будут предобработаны. Используйте этот параметр только в том случае, если передача входных данных через kwarg не работает. Например, `preprocess(images, masks=masks)` — предпочтительный вариант, но для некоторых моделей он приводит к проблемам с приоритетом аргументов. В таких случаях можно использовать `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. **Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy. Предобработка изображения или пакета изображений. ## AriaImageProcessorPil[[transformers.AriaImageProcessorPil]] #### transformers.AriaImageProcessorPil[[transformers.AriaImageProcessorPil]] ```python transformers.AriaImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/image_processing_pil_aria.py#L53) **Параметры:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `3`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Влияет только в том случае, если `do_resize` установлено в `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Средние значения изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. max_image_size (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.max_image_size`) : Максимальный размер изображения. Должно быть 490 или 980. min_image_size (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.min_image_size`) : Минимальный размер изображения. Изображения, меньшие этого значения по любому из измерений, будут увеличены. split_resolutions (`list[list[int]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.split_resolutions`) : Список возможных разрешений в виде пар (высота, ширина) для разбиения изображений высокого разрешения на патчи. split_image (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.split_image`) : Разбивать ли изображение на патчи, используя лучшее совпадение разрешения из `split_resolutions`. Создаёт процессор изображений AriaImageProcessor. #### preprocess[[transformers.AriaImageProcessorPil.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']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **Параметры:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *необязательный*) : Флаг разработчика для дополнительных изображений и похожих на них входных данных, которые также будут предобработаны. Используйте этот параметр только в том случае, если передача входных данных через kwarg не работает. Например, `preprocess(images, masks=masks)` — предпочтительный вариант, но для некоторых моделей он приводит к проблемам с приоритетом аргументов. В таких случаях можно использовать `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. **Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy. Предобработка изображения или пакета изображений. ## AriaProcessor[[transformers.AriaProcessor]] #### transformers.AriaProcessor[[transformers.AriaProcessor]] ```python transformers.AriaProcessor(image_processor = None, tokenizer: transformers.models.auto.tokenization_auto.AutoTokenizer | str = None, chat_template: str | None = None, size_conversion: dict[float | int, int] | None = None) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/processing_aria.py#L63) **Параметры:** image_processor (`AriaImageProcessor`) : процессор изображений является обязательным входным параметром. tokenizer (`TokenizersBackend`, *необязательный*) : Токенизатор является обязательным входным параметром. chat_template (`str`, *необязательный*) : Шаблон Jinja для преобразования списков сообщений в чате в строку, пригодную для токенизации. size_conversion (`Dict`, *необязательный*) : Словарь, указывающий преобразования размеров для изображений. Создаёт AriaProcessor, который объединяет процессор изображений и токенизатор в единый процессор. [AriaProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) предоставляет все возможности [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) и [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ru/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend). Подробнее см. в [~AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) и [~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ru/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend). #### __call__[[transformers.AriaProcessor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L659) **Параметры:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *необязательный*) : Изображение для предварительной обработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`. text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *необязательный*) : Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предтокенизированная строка). Если вы передаёте предтокенизированный вход, установите `is_split_into_words=True`, чтобы избежать неоднозначности с батчированными входами. videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *optional*) : Видео для предобработки. Ожидается одно видео или батч видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются видео со значениями пикселей от 0 до 1, установите `do_rescale=False`. audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *необязательный*) : Аудио или пакет аудио для подготовки. Каждое аудио может быть массивом NumPy или тензором PyTorch. В случае массива NumPy/тензора PyTorch каждое аудио должно иметь форму (C, T), где C — количество каналов, а T — длина выборки аудио. return_tensors (`str` или [TensorType](/docs/transformers/main/ru/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения: - `'pt'`: возвращает объекты `torch.Tensor` PyTorch. - `'np'`: возвращает объекты `np.ndarray` NumPy. - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ru/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict. ## AriaTextConfig[[transformers.AriaTextConfig]] #### transformers.AriaTextConfig[[transformers.AriaTextConfig]] ```python transformers.AriaTextConfig(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 = 32000, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 4096, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 2048, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 2, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int | None = None, moe_num_experts: int = 8, moe_topk: int = 2, moe_num_shared_experts: int = 2) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/configuration_aria.py#L31) **Параметры:** vocab_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `32000`) : Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в `input_ids`. hidden_size (`int`, *optional*, по умолчанию `4096`) : Размерность скрытых представлений. intermediate_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `4096`) : Размерность представлений MLP. num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `32`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer. num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `32`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer. num_key_value_heads (`int`, *optional*) : Это количество ключевых и value-голов, которое следует использовать для реализации Grouped Query Attention. Если `num_key_value_heads=num_attention_heads`, модель будет использовать Multi Head Attention (MHA), если `num_key_value_heads=1` — Multi Query Attention (MQA), в противном случае используется GQA. При конвертации multi-head checkpoint в GQA checkpoint каждая группа ключевых и value-голов должна быть построена путем усреднения (meanpooling) всех исходных голов в этой группе. Подробнее см. в [этой статье](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Если значение не указано, по умолчанию используется `num_attention_heads`. hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `silu`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д. max_position_embeddings (`int`, *необязательный*, по умолчанию `2048`) : Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться данная модель. initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов. rms_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-06`) : Значение epsilon, используемое слоями нормализации rms. use_cache (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Следует ли модели возвращать последние значения внимания key/values (не используется во всех моделях). Актуально только при `config.is_decoder=True` или если модель является генеративной моделью только с декодером. pad_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `2`) : Идентификатор токена, используемый для выравнивания в словаре. bos_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Идентификатор токена, используемый для обозначения начала потока в словаре. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `2`) : Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре. pretraining_tp (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Экспериментальная функция. Ранг тензорного параллелизма, используемый во время предварительного обучения. Подробнее см. в [этом документе](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism). Это значение необходимо для обеспечения точной воспроизводимости результатов предварительного обучения. Подробнее см. в [этом вопросе](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232). tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели. rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *optional*) : Словарь, содержащий параметры конфигурации для вложений RoPE. Словарь должен содержать значение для `rope_theta` и, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длинными `max_position_embeddings`. attention_bias (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Использовать ли смещение (bias) в слоях проекции запроса, ключа, значения и вывода при само-внимании. attention_dropout (`Union[int, float]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Доля dropout для вероятностей внимания. mlp_bias (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Использовать ли смещение (bias) в слоях up_proj, down_proj и gate_proj в слоях MLP. head_dim (`int`, *optional*) : Размер измерения внимания. Если None, по умолчанию будет использовано hidden_size // num_attention_heads moe_num_experts (`int`, *необязательный*, по умолчанию 8) : Количество экспертов в слое MoE. moe_topk (`int`, *optional*, по умолчанию 2) : Количество топ-экспертов, к которым маршрутизируется каждый токен. moe_num_shared_experts (`int`, *необязательный*, по умолчанию 2) : Количество разделяемых экспертов. Это класс конфигурации для хранения настроек модели AriaModel. Он используется для создания модели Aria в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [rhymes-ai/Aria](https://huggingface.co/rhymes-ai/Aria) Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig). ## AriaConfig[[transformers.AriaConfig]] #### transformers.AriaConfig[[transformers.AriaConfig]] ```python transformers.AriaConfig(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, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.models.aria.configuration_aria.AriaTextConfig | None = None, vision_feature_layer: int | list[int] = -1, projector_patch_to_query_dict: dict | None = None, image_token_index: int = 9, initializer_range: float = 0.02, tie_word_embeddings: bool = False) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/configuration_aria.py#L112) **Параметры:** vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *необязательный*) : Объект конфигурации или словарь для визуального бэкбона. text_config (`Union[dict, ~models.aria.configuration_aria.AriaTextConfig]`, *необязательный*) : Объект конфигурации или словарь текстового бэкбона. vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `-1`) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков. projector_patch_to_query_dict (`dict`, *необязательный*) : Соответствие размеров патчей размерностям запросов. image_token_index (`int`, *необязательный*, по умолчанию `9`) : Индекс токена изображения, используемый как плейсхолдер для входных изображений. initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов. tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели. Это класс конфигурации для хранения настроек модели AriaModel. Он используется для создания модели Aria в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [rhymes-ai/Aria](https://huggingface.co/rhymes-ai/Aria) Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig). ## AriaTextModel[[transformers.AriaTextModel]] #### transformers.AriaTextModel[[transformers.AriaTextModel]] ```python transformers.AriaTextModel(config: AriaTextConfig) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L626) **Параметры:** config ([AriaTextConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaTextConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели. Модель Aria Text без дополнительных компонентов, выводящая необработанные скрытые состояния (hidden-states) без какого-либо специализированного слоя (head) сверху. Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса. Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением. #### forward[[transformers.AriaTextModel.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: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L642) **Параметры:** input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**. [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`. [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`). **Возвращает:** `MoeModelOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)` `MoeModelOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или когда `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) и входных данных. Метод forward модели [AriaTextModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaTextModel) переопределяет специальный метод `__call__`. Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели. - **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если `config.is_encoder_decoder=True`, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметр `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается, если переданы `output_router_probs=True` и `config.add_router_probs=True` или если `config.output_router_probs=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Сырые логиты маршрутизатора (после softmax), вычисляемые маршрутизаторами MoE; эти значения используются для вычисления вспомогательной функции потерь в моделях Mixture of Experts. ## AriaModel[[transformers.AriaModel]] #### transformers.AriaModel[[transformers.AriaModel]] ```python transformers.AriaModel(config: AriaConfig) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L835) **Параметры:** config ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели. Модель Aria, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели, без головы для моделирования языка. Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса. Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением. #### forward[[transformers.AriaModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_mask: 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, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L897) **Параметры:** input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor). Подробности см. в [AriaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([AriaProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) использует [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) для обработки изображений). pixel_mask (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, height, width)`, *необязательно*) : Маска для исключения значений пикселей отступов из внимания. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для реальных пикселей (т. е. **не замаскированных**), - 0 для пикселей отступов (т. е. **замаскированных**). [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**. [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`. [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *необязательный*) : Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные выходные данные для данной модальности. Каждый закодированный выход представляет собой кортеж, состоящий из (`pooler_output`, *необязательный*: `last_hidden_states`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `pooler_output` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) — это последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединенных в текстовые эмбеддинги. **Возвращает:** `AriaModelOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)` Объект `AriaModelOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) и входных данных. Метод forward модели [AriaModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaModel) переопределяет специальный метод `__call__`. Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели. Если используется `past_key_values`, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы `(batch_size, 1, hidden_size)`. - **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_router_logits=True` или при `config.add_router_probs=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Логиты маршрутизатора модели, полезные для вычисления вспомогательной функции потерь для моделей Mixture of Experts. #### get_image_features[[transformers.AriaModel.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, vision_feature_layer: int | list[int] = -1, **kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L843) **Параметры:** pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor). Подробности см. в [AriaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([AriaProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) использует [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) для обработки изображений). pixel_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, height, width)`, *необязательный*) : Маска для исключения пикселей отступов из внимания. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для реальных пикселей (т. е. **не замаскированных**), - 0 для пикселей отступов (т. е. **замаскированных**). [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `-1`) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков. **Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)` Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) и входных данных. Получает последние скрытые состояния изображений из визуальной башни и применяет мультимодальную проекцию. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели. - **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания. #### get_placeholder_mask[[transformers.AriaModel.get_placeholder_mask]] ```python get_placeholder_mask(input_ids: LongTensor, inputs_embeds: Tensor, image_features: Tensor) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L873) Получает маску мультимодальных плейсхолдеров из `input_ids` или `inputs_embeds` и проверяет, что количество плейсхолдер-токенов равно длине мультимодальных признаков. Если длины различаются, возникает ошибка. ## AriaTextForCausalLM[[transformers.AriaTextForCausalLM]] #### transformers.AriaTextForCausalLM[[transformers.AriaTextForCausalLM]] ```python transformers.AriaTextForCausalLM(config: AriaTextConfig) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L702) **Параметры:** config ([AriaTextConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaTextConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели. Модель Aria для каузального моделирования языка. Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса. Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением. #### forward[[transformers.AriaTextForCausalLM.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, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L717) **Параметры:** input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**. [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`. [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]` или равняться -100 (см. docstring `input_ids`). Токены с индексами, установленными в `-100`, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Если передано значение типа `int`, вычисляются logits для последних `logits_to_keep` токенов. Если передано `0`, logits вычисляются для всех `input_ids` (специальный случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа `torch.Tensor`, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (одно измерение для batch и длины последовательности). **Возвращает:** `MoeCausalLMOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)` Объект `MoeCausalLMOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) и входных данных. Метод [AriaTextForCausalLM](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaTextForCausalLM) forward переопределяет специальный метод `__call__`. Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует. - **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потеря языковой модели (для предсказания следующего токена). - **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax). - **aux_loss** (`torch.Tensor`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_router_logits=True` или при `config.output_router_logits=True`, если модель обучает свой роутер с потерей балансировки нагрузки) -- Вспомогательная потеря балансировки нагрузки для разреженных модулей. Модели, которые балансируют своих экспертов с помощью смещения роутера (DeepSeek-V3 и архитектуры, производные от него), возвращают здесь `None`, при этом по-прежнему возвращая `router_logits`. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_router_logits=True` или когда `config.output_router_logits=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному для каждого разреженного слоя) формы `(batch_size * sequence_length, num_experts)`. Сырые логиты маршрутизатора, вычисленные маршрутизаторами MoE. Их можно использовать для вычисления функции потерь балансировки нагрузки или для анализа того, как токены распределяются по экспертам. - **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания. Пример: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, AriaTextForCausalLM >>> model = AriaTextForCausalLM.from_pretrained("meta-aria_text/AriaText-2-7b-hf") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-aria_text/AriaText-2-7b-hf") >>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?" >>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30) >>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you." ``` ## AriaForConditionalGeneration[[transformers.AriaForConditionalGeneration]] #### transformers.AriaForConditionalGeneration[[transformers.AriaForConditionalGeneration]] ```python transformers.AriaForConditionalGeneration(config: AriaConfig) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L979) **Параметры:** config ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели. Модель Aria для задач условной генерации. Эта модель объединяет визуальную башню, мультимодальный проектор и языковую модель для выполнения задач, включающих как изображения, так и текстовые данные на входе. Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса. Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением. #### forward[[transformers.AriaForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_mask: 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, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L1007) **Параметры:** input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor). Подробности см. в [AriaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([AriaProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) использует [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) для обработки изображений). pixel_mask (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, height, width)`, *необязательно*) : Маска для исключения значений пикселей отступов из внимания. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для реальных пикселей (т. е. **не замаскированных**), - 0 для пикселей отступов (т. е. **замаскированных**). [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**. [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`. [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]` или быть равны `model.image_token_id` (где `model` — ваш экземпляр `AriaForConditionalGeneration`). Токены с индексами, установленными в `model.image_token_id`, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Если передано значение типа `int`, вычисляются logits для последних `logits_to_keep` токенов. Если передано `0`, logits вычисляются для всех `input_ids` (специальный случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа `torch.Tensor`, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (одно измерение для batch и длины последовательности). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *необязательный*) : Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные выходные данные для данной модальности. Каждый закодированный выход представляет собой кортеж, состоящий из (`pooler_output`, *необязательный*: `last_hidden_states`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `pooler_output` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) — это последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединенных в текстовые эмбеддинги. **Возвращает:** `AriaCausalLMOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)` Объект `AriaCausalLMOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) и входных данных. Метод forward класса [AriaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaForConditionalGeneration) переопределяет специальный метод `__call__`. Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует. - **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потеря языковой модели (для предсказания следующего токена). - **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается, если передано `output_hidden_states=True` или если `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или когда `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_router_logits=True` или при `config.add_router_probs=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Логиты маршрутизатора модели, полезные для вычисления вспомогательной функции потерь для моделей Mixture of Experts. Пример: ```python >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> import torch >>> from PIL import Image >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, AutoModel >>> from transformers.image_utils import load_image >>> # Note that passing the image urls (instead of the actual pil images) to the processor is also possible >>> image1 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg") >>> image2 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/skyline_chicago.jpg") >>> image3 = load_image("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Rhymes-AI/Aria") >>> model = AutoModel.from_pretrained("Rhymes-AI/Aria", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") >>> # Create inputs >>> messages = [ ... { ... "role": "user", ... "content": [ ... {"type": "image"}, ... {"type": "text", "text": "In this image, we can see the city of New York, and more specifically the Statue of Liberty."}, ... {"type": "image"}, ... {"type": "text", "text": "What can we see in this image?"}, ... ] ... }, ... { ... "role": "user", ... "content": [ ... {"type": "image"}, ... {"type": "text", "text": "In which city is that bridge located?"}, ... ] ... } ... ] >>> prompts = [processor.apply_chat_template([message], add_generation_prompt=True) for message in messages] >>> images = [[image1, image2], [image3]] >>> inputs = processor(text=prompts, images=images, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device) >>> # Generate >>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256) >>> generated_texts = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True) >>> print(generated_texts[0]) Assistant: There are buildings, trees, lights, and water visible in this image. >>> print(generated_texts[1]) Assistant: The bridge is in San Francisco. ``` #### get_image_features[[transformers.AriaForConditionalGeneration.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, vision_feature_layer: int | list[int] = -1, **kwargs: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aria/modeling_aria.py#L992) **Параметры:** pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor). Подробности см. в [AriaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([AriaProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) использует [AriaImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaImageProcessor) для обработки изображений). pixel_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, height, width)`, *необязательный*) : Маска для исключения пикселей отступов из внимания. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для реальных пикселей (т. е. **не замаскированных**), - 0 для пикселей отступов (т. е. **замаскированных**). [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `-1`) : Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут объединены в один набор визуальных признаков. **Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)` Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([AriaConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/aria#transformers.AriaConfig)) и входных данных. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели. - **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания. Пример: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, AriaForConditionalGeneration >>> model = AriaForConditionalGeneration.from_pretrained("rhymes-ai/Aria") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("rhymes-ai/Aria") >>> messages = [ ... { ... "role": "user", "content": [ ... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, ... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"}, ... ] ... }, ... ] >>> inputs = processor.apply_chat_template( ... messages, ... tokenize=True, ... return_dict=True, ... return_tensors="pt", ... add_generation_prompt=True ... ) >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(**inputs) >>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0] ```