# DeepseekVL

[Deepseek-VL](https://huggingface.co/papers/2403.05525) fue presentado por el equipo de DeepSeek AI. Es un modelo de visión-lenguaje (VLM) diseñado para procesar tanto texto como imágenes con el fin de generar respuestas contextualmente relevantes. El modelo utiliza [LLaMA](./llama) como su codificador de texto, mientras que [SigLip](./siglip) se emplea para codificar las imágenes.

Puedes encontrar todos los puntos de control originales de Deepseek-VL bajo la organización [DeepSeek-community](https://huggingface.co/deepseek-community).

> [!TIP]
> Haz clic en los modelos Deepseek-VL en la barra lateral derecha para ver más ejemplos de cómo aplicar Deepseek-VL a diferentes tareas de visión y lenguaje.

El siguiente ejemplo demuestra cómo generar texto a partir de una imagen con [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) o la clase [AutoModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="image-text-to-text",
    model="deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat",
    device=0,
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            { "type": "text", "text": "Describe this image."},
        ]
    }
]

pipe(text=messages, max_new_tokens=20, return_full_text=False)
```

```python
from transformers import AutoProcessor, DeepseekVLForConditionalGeneration

model = DeepseekVLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat")

messages = [
    {
        "role":"user",
        "content":[
            {
                "type":"image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
            },
            {
                "type":"text",
                "text":"Describe this image."
            }
        ]
    }

]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device, dtype=model.dtype)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)

print(output_text)
```

La cuantización reduce la carga de memoria de los modelos grandes al representar los pesos con una precisión inferior. Consulte el resumen de [Cuantización](../quantization/overview) para conocer más backends de cuantización disponibles.

El ejemplo siguiente utiliza [torchao](../quantization/torchao) para cuantizar únicamente los pesos a int4.

```python
from transformers import DeepseekVLForConditionalGeneration, TorchAoConfig

quantization_config = TorchAoConfig(
    "int4_weight_only",
    group_size=128
)

model = DeepseekVLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)
```

### Notas

- Realiza inferencias con varias imágenes en una sola conversación.

    ```py
    import torch
    from transformers import DeepseekVLForConditionalGeneration, AutoProcessor

    model = DeepseekVLForConditionalGeneration.from_pretrained(
        "deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat",
        device_map="auto",
        attn_implementation="sdpa"
    )

    processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat")

    messages = [
        [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": "What’s the difference between"},
                    {"type": "image", "url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"},
                    {"type": "text", "text": " and "},
                    {"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"}
                ]
            }
        ],
        [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2-patch14-224/resolve/main/snowman.jpg"},
                    {"type": "text", "text": "What do you see in this image?"}
                ]
            }
        ]
    ]

    inputs = processor.apply_chat_template(
        messages,
        add_generation_prompt=True,
        padding=True,
        truncation=True,
        tokenize=True,
        return_dict=True,
        return_tensors="pt"
    ).to(model.device, dtype=model.dtype)

    generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
    generated_ids_trimmed = [
        out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
    ]
    output_text = processor.batch_decode(
        generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
    )

    print(output_text)
    ```

## DeepseekVLConfig[[transformers.DeepseekVLConfig]]

#### transformers.DeepseekVLConfig[[transformers.DeepseekVLConfig]]

```python
transformers.DeepseekVLConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 100015, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/configuration_deepseek_vl.py#L31)

**Parámetros:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opcional*) : El objeto de configuración o el diccionario del backbone de texto.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opcional*) : El objeto de configuración o el diccionario del backbone de visión.

image_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `100015`) : El índice del token de imagen utilizado como marcador de posición para las imágenes de entrada.

tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se deben vincular las incrustaciones de pesos según el mapeo `tied_weights_keys` del modelo.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un DeepseekVLModel. Se utiliza para instanciar un modelo Deepseek Vl según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat](https://huggingface.co/deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat)

Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información.

Ejemplo:

```python
>>> from transformers import DeepseekVLConfig, DeepseekVLModel

>>> # Initializing a DeepseekVL deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat style configuration
>>> configuration = DeepseekVLConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the deepseek-community/deepseek-vl-1.3b-chat style configuration
>>> model = DeepseekVLModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## DeepseekVLProcessor[[transformers.DeepseekVLProcessor]]

#### transformers.DeepseekVLProcessor[[transformers.DeepseekVLProcessor]]

```python
transformers.DeepseekVLProcessor(image_processor, tokenizer, chat_template = None, num_image_tokens = 576)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/processing_deepseek_vl.py#L28)

**Parámetros:**

image_processor (`DeepseekVLImageProcessor`) : El procesador de imágenes es un parámetro de entrada obligatorio.

tokenizer (`tokenizer_class`): El tokenizador es una entrada obligatoria.

chat_template (`str`) : Una plantilla de Jinja para convertir listas de mensajes de un chat en una cadena tokenizable.

num_image_tokens (`int`, *opcional*, valor predeterminado: 576) : El número de tokens de imagen especiales utilizados como marcadores de posición para el contenido visual en las secuencias de texto.

Construye un DeepseekVLProcessor que envuelve un procesador de imágenes y un tokenizador en un único procesador.

[DeepseekVLProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLProcessor) ofrece todas las funcionalidades de [DeepseekVLImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLImageProcessor) y `tokenizer_class`. Consulte [~DeepseekVLImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLImageProcessor) y `~tokenizer_class` para obtener más información.

#### __llamada__[[transformers.DeepseekVLProcessor.__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: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L670)

**Parámetros:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *opcional*) : Imagen para preprocesar. Espera una imagen única o un lote de imágenes con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan imágenes con valores de píxeles entre 0 y 1, establezca `do_rescale=False`.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *opcional*) : La secuencia o el lote de secuencias que se van a codificar. Cada secuencia puede ser una cadena de caracteres o una lista de cadenas (cadena pretokenizada). Si se pasa una entrada pretokenizada, establezca `is_split_into_words=True` para evitar ambigüedad con las entradas en lote.

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]]]`, *opcional*) : Video a preprocesar. Se espera un único video o un lote de videos con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan videos con valores de píxeles entre 0 y 1, establezca `do_rescale=False`.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *opcional*) : El audio o lote de audios que se va a preparar. Cada audio puede ser un array de NumPy o un tensor de PyTorch. En el caso de un array de NumPy/tensor de PyTorch, cada audio debe tener la forma (C, T), donde C es el número de canales y T es la longitud de muestreo del audio.

return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : Si se deben devolver los ids de tipo de token multimodal que indican las posiciones de los tokens de marcador multimodal.

return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : Si se deben devolver los desplazamientos de caracteres para cada marcador de posición multimodal y su reemplazo.

return_tensors (`str` o [TensorType](/docs/transformers/main/es/internal/file_utils#transformers.TensorType), *opcional*) : Si se establece, devolverá tensores de un marco de trabajo específico. Los valores aceptables son:  - `'pt'`: Devuelve objetos `torch.Tensor` de PyTorch. - `'np'`: Devuelve objetos `np.ndarray` de NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/es/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *opcional*) : Opciones de procesamiento adicionales para cada modalidad (texto, imágenes, vídeos, audio). Los parámetros específicos del modelo se enumeran arriba; consulte la clase TypedDict para obtener la lista completa de argumentos admitidos.

## DeepseekVLImageProcessor[[transformers.DeepseekVLImageProcessor]]

#### transformers.DeepseekVLImageProcessor[[transformers.DeepseekVLImageProcessor]]

```python
transformers.DeepseekVLImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.deepseek_vl.image_processing_deepseek_vl.DeepseekVLImageProcessorKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/image_processing_deepseek_vl.py#L44)

**Parámetros:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe convertir la imagen a RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe redimensionar la imagen.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, por defecto `{'height' : 384, 'width': 384}`): Describe las dimensiones máximas de entrada para el modelo.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, cuando el tamaño es un entero.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamaño de la imagen de salida tras aplicar `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, por defecto `3`) : Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración `PILImageResampling`. Solo tiene efecto si `do_resize` está establecido en `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe reescalar la imagen.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `0.00392156862745098`) : Factor de reescalado para reescalar la imagen si `do_rescale` está establecido en `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe normalizar la imagen.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` se establece en `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el mayor tamaño del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : El tamaño en `{"height": int, "width" int}` al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que el tamaño de cualquier imagen proporcionada para el preprocesamiento. Si no se proporciona `pad_size`, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe recortar la imagen centrada.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Solo se admite `ChannelDimension.FIRST`. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : El formato de la dimensión de canal para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canal se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de: - `"channels_first"` o `ChannelDimension.FIRST`: imagen en formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` o `ChannelDimension.LAST`: imagen en formato (height, width, num_channels). - `"none"` o `ChannelDimension.NONE`: imagen en formato (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : El dispositivo en el que se procesarán los vídeos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los vídeos de entrada.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad con versiones anteriores, pero en los modelos futuros esto debería configurarse como un atributo del procesador.

min_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado 14) : El tamaño mínimo permitido para la imagen redimensionada. Garantiza que ni la altura ni el ancho caigan por debajo de este valor tras el redimensionado.

Construye un procesador de imágenes DeepseekVLImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.DeepseekVLImageProcessor.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: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**Parámetros:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Imagen a preprocesar. Espera una imagen única o un lote de imágenes con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan imágenes con valores de píxeles entre 0 y 1, establezca `do_rescale=False`.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *opcional*) : Bandera para desarrolladores destinada a entradas adicionales similares a imágenes que también se preprocesarán. Utilice esto solo si pasar las entradas como kwarg no funciona. Por ejemplo, `preprocess(images, masks=masks)` es la opción preferida, pero puede provocar problemas de prioridad de argumentos en algunos modelos. En esos casos, se puede usar `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` en su lugar.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe convertir la imagen a RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe redimensionar la imagen.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Describe las dimensiones máximas de entrada del modelo.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si el tamaño es un entero, si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamaño de la imagen de salida tras aplicar `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtro de remuestreo que se utilizará si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración `PILImageResampling`. Solo tiene efecto si `do_resize` está establecido en `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe reescalar la imagen.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*) : Factor de reescalado para reescalar la imagen si `do_rescale` está establecido en `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe normalizar la imagen.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*) : Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*) : Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : El tamaño en `{"height": int, "width" int}` al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que el tamaño de cualquier imagen proporcionada para el preprocesamiento. Si no se proporciona `pad_size`, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe recortar la imagen centrada.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Solo se admite `ChannelDimension.FIRST`. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : El formato de la dimensión de canal para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canal se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de: - `"channels_first"` o `ChannelDimension.FIRST`: imagen en formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` o `ChannelDimension.LAST`: imagen en formato (height, width, num_channels). - `"none"` o `ChannelDimension.NONE`: imagen en formato (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : El dispositivo en el que se procesarán los vídeos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los vídeos de entrada.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad con versiones anteriores, pero en los modelos futuros esto debería configurarse como un atributo del procesador.

**Devuelve:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- Diccionario de listas/arrays/tensores devueltos por el método __call__ ('pixel_values', etc.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opcional*) -- Puede especificar un tensor_type aquí para convertir las listas de enteros en Tensors de PyTorch/Numpy durante la inicialización.

Preprocesa una imagen o un lote de imágenes.

## DeepseekVLImageProcessorPil[[transformers.DeepseekVLImageProcessorPil]]

#### transformers.DeepseekVLImageProcessorPil[[transformers.DeepseekVLImageProcessorPil]]

```python
transformers.DeepseekVLImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.deepseek_vl.image_processing_pil_deepseek_vl.DeepseekVLImageProcessorKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/image_processing_pil_deepseek_vl.py#L50)

**Parámetros:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe convertir la imagen a RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe redimensionar la imagen.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, por defecto `{'height' : 384, 'width': 384}`): Describe las dimensiones máximas de entrada para el modelo.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, cuando el tamaño es un entero.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamaño de la imagen de salida tras aplicar `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, por defecto `3`) : Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración `PILImageResampling`. Solo tiene efecto si `do_resize` está establecido en `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe reescalar la imagen.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `0.00392156862745098`) : Factor de reescalado para reescalar la imagen si `do_rescale` está establecido en `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe normalizar la imagen.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` se establece en `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el mayor tamaño del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : El tamaño en `{"height": int, "width" int}` al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que el tamaño de cualquier imagen proporcionada para el preprocesamiento. Si no se proporciona `pad_size`, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe recortar la imagen centrada.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Solo se admite `ChannelDimension.FIRST`. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : El formato de la dimensión de canal para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canal se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de: - `"channels_first"` o `ChannelDimension.FIRST`: imagen en formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` o `ChannelDimension.LAST`: imagen en formato (height, width, num_channels). - `"none"` o `ChannelDimension.NONE`: imagen en formato (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : El dispositivo en el que se procesarán los vídeos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los vídeos de entrada.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad con versiones anteriores, pero en los modelos futuros esto debería configurarse como un atributo del procesador.

min_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado 14) : El tamaño mínimo permitido para la imagen redimensionada. Garantiza que ni la altura ni el ancho caigan por debajo de este valor tras el redimensionado.

Construye un procesador de imágenes DeepseekVLImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.DeepseekVLImageProcessorPil.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.deepseek_vl.image_processing_pil_deepseek_vl.DeepseekVLImageProcessorKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/image_processing_pil_deepseek_vl.py#L71)

**Parámetros:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Imagen a preprocesar. Espera una imagen única o un lote de imágenes con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan imágenes con valores de píxeles entre 0 y 1, establezca `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe convertir la imagen a RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe redimensionar la imagen.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Describe las dimensiones máximas de entrada del modelo.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si el tamaño es un entero, si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamaño de la imagen de salida tras aplicar `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtro de remuestreo que se utilizará si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración `PILImageResampling`. Solo tiene efecto si `do_resize` está establecido en `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe reescalar la imagen.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*) : Factor de reescalado para reescalar la imagen si `do_rescale` está establecido en `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe normalizar la imagen.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*) : Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*) : Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : El tamaño en `{"height": int, "width" int}` al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que el tamaño de cualquier imagen proporcionada para el preprocesamiento. Si no se proporciona `pad_size`, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe recortar la imagen centrada.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Solo se admite `ChannelDimension.FIRST`. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : El formato de la dimensión de canal para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canal se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de: - `"channels_first"` o `ChannelDimension.FIRST`: imagen en formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` o `ChannelDimension.LAST`: imagen en formato (height, width, num_channels). - `"none"` o `ChannelDimension.NONE`: imagen en formato (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : El dispositivo en el que se procesarán los vídeos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los vídeos de entrada.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad con versiones anteriores, pero en los modelos futuros esto debería configurarse como un atributo del procesador.

min_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado 14) : El tamaño mínimo permitido para la imagen redimensionada. Garantiza que ni la altura ni el ancho caigan por debajo de este valor tras el redimensionado.

**Devuelve:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- Diccionario de listas/arrays/tensores devueltos por el método __call__ ('pixel_values', etc.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opcional*) -- Puede especificar un tensor_type aquí para convertir las listas de enteros en Tensors de PyTorch/Numpy durante la inicialización.

## DeepseekVLModel[[transformers.DeepseekVLModel]]

#### transformers.DeepseekVLModel[[transformers.DeepseekVLModel]]

```python
transformers.DeepseekVLModel(config: DeepseekVLConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/modeling_deepseek_vl.py#L130)

**Parámetros:**

config ([DeepseekVLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Deepseek Vl sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### forward[[transformers.DeepseekVLModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, cache: 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)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/modeling_deepseek_vl.py#L178)

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opcional*) : Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener usando `image_processor_class`. Consulte `image_processor_class.__call__` para obtener más detalles (`processor_class` utiliza `image_processor_class` para procesar las imágenes).

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

cache (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que pueden usarse para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en la `cache` devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`.  Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasa ninguna `cache`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) se inicializará de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de cache que se le haya proporcionado como entrada.  Si se usan `cache`, se espera que el usuario introduzca solo `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados a este modelo) de forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` de forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave de `cache` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `cache`).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *opcional*) : Diccionario donde las claves son las modalidades admitidas y los valores son las salidas codificadas para esa modalidad. Cada salida codificada es una tupla que consiste en (`pooler_output`, *opcional*: `last_hidden_states`, *opcional*: `hidden_states`, *opcional*: `attentions`) `pooler_output` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) es una secuencia de características multimodales del codificador fusionadas en las incrustaciones de texto.

**Devuelve:** `DeepseekVLBaseModelOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)`

Un `DeepseekVLBaseModelOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración (`None`) y las entradas.

El método forward de [DeepseekVLModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLModel) sobrescribe el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  Si se utiliza `cache`, solo se genera el último hidden-state de las secuencias con forma `(batch_size, 1, hidden_size)`.
- **cache** (`~cache_utils.Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si `config.is_encoder_decoder=True`, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada `cache`) para acelerar la decodificación secuencial.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
- **image_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de las incrustaciones de imagen, `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`.

  image_hidden_states del modelo producido por el codificador de visión y, opcionalmente, por el perceptor

#### get_image_features[[transformers.DeepseekVLModel.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/modeling_deepseek_vl.py#L144)

**Parámetros:**

pixel_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener usando [DeepseekVLImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLImageProcessor). Consulte [DeepseekVLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/es/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) para más detalles ([DeepseekVLProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLProcessor) utiliza [DeepseekVLImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLImageProcessor) para procesar las imágenes).

**Devuelve:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([DeepseekVLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLConfig)) y las entradas.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, hidden_size)`) -- Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

## DeepseekVLForConditionalGeneration[[transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration]]

#### transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration[[transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration]]

```python
transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration(config: DeepseekVLConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/modeling_deepseek_vl.py#L234)

#### forward[[transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, cache: 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: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_vl/modeling_deepseek_vl.py#L249)

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opcional*) : Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener usando `image_processor_class`. Consulte `image_processor_class.__call__` para obtener más detalles (`processor_class` utiliza `image_processor_class` para procesar las imágenes).

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

cache (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que pueden usarse para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en la `cache` devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`.  Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasa ninguna `cache`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) se inicializará de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de cache que se le haya proporcionado como entrada.  Si se usan `cache`, se espera que el usuario introduzca solo `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados a este modelo) de forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` de forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en `[0, ..., config.vocab_size]` o ser -100 (consulte la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices fijados en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave de `cache` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `cache`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Si es un `int`, se calculan los logits para los últimos `logits_to_keep` tokens. Si es `0`, se calculan los logits para todos los `input_ids` (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos únicamente para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un `torch.Tensor`, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *opcional*) : Diccionario donde las claves son las modalidades admitidas y los valores son las salidas codificadas para esa modalidad. Cada salida codificada es una tupla que consiste en (`pooler_output`, *opcional*: `last_hidden_states`, *opcional*: `hidden_states`, *opcional*: `attentions`) `pooler_output` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) es una secuencia de características multimodales del codificador fusionadas en las incrustaciones de texto.

**Devuelve:** `DeepseekVLCausalLMOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)`

Un `DeepseekVLCausalLMOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración (`None`) y las entradas.

El método forward de [DeepseekVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/es/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration) sobrescribe el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).
- **cache** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que se pueden utilizar (véase la entrada `cache`) para acelerar la decodificación secuencial.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
- **image_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de las incrustaciones de imagen, `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`.

  image_hidden_states del modelo producido por el codificador de visión y, opcionalmente, por el perceptor