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Inkling 2 Small

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Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 2026-11-11.

Inkling 2 Small

Inkling 2 Small é um modelo multimodal da Thinking Machines Lab que aceita entradas de texto e imagem e gera saídas de texto. Ele é destinado ao uso em inglês e em outros idiomas, bem como em diversas linguagens de programação. Ele mantém o decodificador do Inkling, com atenção relativa aprendida, convoluções causais curtas e camadas de mixture-of-experts, e adiciona resíduos de atenção por bloco, atenção com gate e um sink aprendido, além de convoluções dinâmicas de chave/valor. O backbone de linguagem consiste em 48 camadas decodificadoras de mixture-of-experts, cada uma roteando tokens para 8 de 384 especialistas. O modelo possui 594B de parâmetros totais e 17B de parâmetros ativos. As imagens são codificadas por um vision transformer baseado no Perception Encoder e projetadas nos embeddings do modelo de linguagem, com um embedding por patch de 40x40 pixels.

O modelo é lançado com dois checkpoints:

Ambos os checkpoints contêm camadas quantizadas. Inkling-2-Small possui camadas de decodificador quantizadas em NVFP4 e MXFP8. Inkling-2-Small-MXFP8 contém apenas camadas quantizadas em MXFP8. Atualmente, apenas o checkpoint Inkling-2-Small-MXFP8 é suportado.

Recursos

Pipeline
AutoModel
import torch

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "image-text-to-text", model="thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "What animal is in this image, and where is it?"},
        ],
    },
]

output = pipe(messages, max_new_tokens=1024, return_full_text=False, skip_special_tokens=False)
print(output[0]["generated_text"])
# <|message_model|><|content_thinking|>The user is asking to identify the animal and location in the image. Need answer based on visible content. The animal looks like a Pallas's cat (Otocolobus manul), also called manul:
# ...
# <|end_message|><|message_model|><|content_text|>The animal is a **Pallas’s cat** (also called a **manul**). It’s walking through **snow** in front of birch logs, likely in a **zoo or enclosed habitat**. The exact geographic location can’t be determined from the image alone; in the wild they’re native to parts of **Central Asia**.<|end_message|><|content_model_end_sampling|>

Observações

  • A atenção é executada apenas no modo eager, pois cada camada adiciona um viés de posição relativa e um sink.

Inkling2Config

classe transformers.Inkling2Config

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: transformers.models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2TextConfig | dict | None = Nonevision_config: transformers.models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2VisionConfig | dict | None = Noneimage_token_id: int = 200054 )

Parâmetros

  • text_config (Union[~models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2TextConfig, dict], opcional) — O objeto de configuração ou dicionário do backbone de texto.
  • vision_config (Union[~models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2VisionConfig, dict], opcional) — O objeto de configuração ou dicionário do backbone de visão.
  • image_token_id (int, opcional, padrão 200054) — Índice do token dos espaços reservados de imagem, cada um substituído por um recurso de imagem.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Inkling2Model. Ela é usada para instanciar um modelo Inkling2 de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Inkling2TextConfig

classe transformers.Inkling2TextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 201024unpadded_vocab_size: int = 200058hidden_size: int = 4608num_hidden_layers: int = 48num_attention_heads: int = 48num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128swa_num_attention_heads: int = 48swa_num_key_value_heads: int = 8swa_head_dim: int = 128sliding_window_size: int = 1024d_rel: int = 16rel_extent: int = 1024log_scaling_n_floor: int = 128000log_scaling_alpha: float = 0.1layer_types: list[str] | None = Nonemax_position_embeddings: int = 1048576rms_norm_eps: float = 1e-06conv_kernel_size: int = 4hidden_act: str = 'silu'moe_intermediate_size: int = 2304n_routed_experts: int = 384num_experts_per_tok: int = 8route_scale: float = 8.0attention_dropout: float = 0.0initializer_range: float = 0.02pad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | None = 200006qk_l2_clip_threshold: float = 22.627416997969522rel_l2_clip_threshold: float = 8.0n_layers_per_attn_res_block: int = 6mlp_gate_softcap: float = 4.0mlp_up_softcap: float = 25.0final_logit_softcapping: float = 30.0scoring_func: str = 'sigmoid'use_cache: bool = True )

Parâmetros

  • vocab_size (int, opcional, padrão 201024) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos input_ids.
  • unpadded_vocab_size (int, opcional, padrão 200058) — Número de linhas da matriz de desincrustação que contêm tokens reais. Logits além disso são descartados.
  • hidden_size (int, opcional, padrão 4608) — Dimensão das representações ocultas.
  • num_hidden_layers (int, opcional, padrão 48) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, padrão 48) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional, padrão 8) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se num_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se num_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de chave e valor deve ser construído por meio do meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o valor padrão será num_attention_heads.
  • head_dim (int, opcional, padrão 128) — A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads
  • swa_num_attention_heads (int, opcional, padrão 48) — Número de cabeças de atenção nas camadas de janela deslizante.
  • swa_num_key_value_heads (int, opcional, padrão 8) — Número de cabeças de chave/valor nas camadas de janela deslizante.
  • swa_head_dim (int, opcional, padrão 128) — Dimensão dos cabeçalhos de consulta e chave nas camadas de janela deslizante.
  • sliding_window_size (int, opcional, padrão 1024) — Tamanho da janela de atenção deslizante usada por camadas cuja entrada em layer_types é "hybrid_sliding".
  • d_rel (int, opcional, padrão 16) — Dimensão por cabeça dos estados relativos que são misturados no viés de posição relativa.
  • rel_extent (int, opcional, padrão 1024) — Distância para trás, em tokens, sobre a qual o viés de posição relativa é aplicado nas camadas de atenção completa.
  • log_scaling_n_floor (int, opcional, padrão 128000) — Posição a partir da qual as consultas e os estados relativos são escalados logaritmicamente nas camadas de atenção completa.
  • log_scaling_alpha (float, opcional, padrão 0.1) — Força da escala logarítmica controlada por log_scaling_n_floor.
  • layer_types (list[str], opcional) — Uma lista que mapeia explicitamente cada índice de camada com seu tipo de camada. Se não for fornecida, será gerada automaticamente com base nos valores de configuração.
  • max_position_embeddings (int, opcional, padrão 1048576) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
  • rms_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-06) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.
  • conv_kernel_size (int, opcional, padrão 4) — O tamanho do kernel de convolução.
  • hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • moe_intermediate_size (int, opcional, padrão 2304) — Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados.
  • n_routed_experts (int, opcional, padrão 384) — Número de especialistas roteados.
  • num_experts_per_tok (int, opcional, padrão 8) — Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento de escolha de token.
  • route_scale (float, opcional, padrão 8.0) — Fator de escala dos especialistas roteados.
  • attention_dropout (float, opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
  • initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
  • pad_token_id (int, opcional) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário.
  • bos_token_id (int, opcional) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
  • eos_token_id (int, opcional, padrão 200006) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
  • qk_l2_clip_threshold (float, opcional, padrão 22.627416997969522) — Norma L2 máxima de cada vetor de cabeçalho de query e key. Vetores mais longos são reduzidos para essa norma.
  • rel_l2_clip_threshold (float, opcional, padrão 8.0) — Norma L2 máxima de cada vetor de cabeça de estado relativo.
  • n_layers_per_attn_res_block (int, opcional, padrão 6) — Número de camadas do decodificador somadas em um único bloco antes que o bloco se torne uma fonte dos resíduos de atenção.
  • mlp_gate_softcap (float, opcional, padrão 4.0) — Softcap aplicado à parte linear da projeção de gate dos especialistas.
  • mlp_up_softcap (float, opcional, padrão 25.0) — Softcap aplicado à projeção de subida dos especialistas.
  • final_logit_softcapping (float, opcional, padrão 30.0) — Softcap aplicado aos logits de saída.
  • scoring_func (str, opcional, padrão "sigmoid") — Função de ativação que converte os logits do roteador em pontuações de especialistas.
  • use_cache (bool, opcional, padrão True) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas se config.is_decoder=True ou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Inkling2Model. Ela é usada para instanciar um modelo Inkling2 de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Inkling2VisionConfig

classe transformers.Inkling2VisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1024intermediate_size: int | None = Nonenum_hidden_layers: int = 23num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3patch_size: int = 20hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-05attention_dropout: float | int = 0.0mlp_ratio: float = 4.0layer_scale_init_value: float = 0.1rope_parameters: dict | None = Nonespatial_merge_size: int = 2posemb_grid_size: int = 32projection_hidden_dim: int = 4096projector_bias: bool = Falsetext_hidden_size: int = 4608initializer_range: float = 0.02 )

Parâmetros

  • hidden_size (int, opcional, padrão 1024) — Dimensão das representações ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional) — Dimensão das representações do MLP.
  • num_hidden_layers (int, opcional, padrão 23) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, padrão 16) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • num_channels (int, opcional, padrão 3) — O número de canais de entrada.
  • patch_size (int, opcional, padrão 20) — O tamanho (resolução) de cada patch.
  • hidden_act (str, opcional, padrão gelu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • layer_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-05) — O epsilon usado pelas camadas de normalização de camada.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
  • mlp_ratio (float, opcional, padrão 4.0) — Proporção entre a dimensão oculta do MLP e a dimensão de incorporação.
  • layer_scale_init_value (float, opcional, padrão 0.1) — Escala a ser usada nas camadas de autoatenção. 0.1 para base, 1e-6 para grande. Defina 0 para desativar a escala da camada.
  • rope_parameters (dict, opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
  • spatial_merge_size (int, opcional, padrão 2) — Lado, em patches nativos, do quadrado de recursos de patch concatenados em um único token do modelo de linguagem.
  • posemb_grid_size (int, opcional, padrão 32) — Lado da grade de incorporação de posição aprendida, interpolada para a grade de patches nativa de cada imagem.
  • projection_hidden_dim (int, opcional, padrão 4096) — Tamanho oculto do MLP que projeta os recursos de patch mesclados para o modelo de linguagem.
  • projector_bias (bool, opcional, padrão False) — Se o MLP de projeção usa vieses.
  • text_hidden_size (int, opcional, padrão 4608) — Tamanho oculto do modelo de linguagem para o qual os recursos da imagem são projetados.
  • initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Inkling2Model. Ela é usada para instanciar um modelo Inkling2 de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Inkling2PreTrainedModel

classe transformers.Inkling2PreTrainedModel

< >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Parâmetros

  • config (PreTrainedConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

( *args**kwargs )

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

Inkling2TextModel

classe transformers.Inkling2TextModel

< >

( config: Inkling2TextConfig )

Parâmetros

  • config (Inkling2TextConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo de texto Inkling2 puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um MoeModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (Inkling2Config) e das entradas.

O método forward do Inkling2TextModel substitui o método especial __call__.

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

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

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_router_probs=True e config.add_router_probs=True são passados ou quando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

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

Inkling2ForCausalLM

classe transformers.Inkling2ForCausalLM

< >

( config: Inkling2TextConfig )

Parâmetros

  • config (Inkling2TextConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O Modelo Inkling2 para modelagem de linguagem causal.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Inkling2CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para calcular a perda de modelagem de linguagem causal. Os índices devem estar em [-100, 0, ..., config.vocab_size] (veja input_ids docstring). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados), a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].

    Os rótulos são deslocados internamente para que labels[..., 1:] sejam usados para prever logits[..., :-1, :]. Passe rótulos não deslocados que correspondam a input_ids (ou seja, labels = input_ids). Não desloque os rótulos você mesmo antes de passá-los.

    Se os rótulos já estiverem deslocados (por exemplo, com paralelismo de sequência), passe-os como o argumento de palavra-chave shift_labels e eles serão usados como estão. labels ainda deve ser passado para que a perda seja calculada.

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

Retorna

Inkling2CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um Inkling2CausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (Inkling2Config) e das entradas.

O método forward de Inkling2ForCausalLM sobrescreve o método especial __call__.

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

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opcional) — Um torch.Tensor de tamanho (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states do modelo produzido pelo codificador de visão após projetar o último estado oculto.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.add_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits do roteador do modelo, úteis para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

Exemplo:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Inkling2ForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2ForCausalLM.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

>>> messages = [{"role": "user", "content": "Explain in one sentence why the sky is usually blue."}]
>>> inputs = tokenizer.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     add_generation_prompt=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
... ).to(model.device)
>>> input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

>>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> print(tokenizer.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))

Inkling2VisionModel

classe transformers.Inkling2VisionModel

< >

( config: Inkling2VisionConfig )

Parâmetros

  • config (Inkling2VisionConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Inkling2 puro, produzindo estados ocultos brutos sem nenhum head específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( pixel_values: Tensorimage_grid_thw: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (num_image_tokens, patch_size * spatial_merge_size, patch_size * spatial_merge_size, num_channels)) — Patches de imagem em [-1, 1], um para cada token de imagem do modelo de linguagem, em ordem raster dentro de cada imagem.
  • image_grid_thw (torch.Tensor de forma (num_images, 3)) — Temporal, altura e largura de cada imagem, contadas em tokens de imagem do modelo de linguagem.

Retorna

BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithPooling ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (Inkling2Config) e das entradas.

O método forward do Inkling2VisionModel substitui o método especial __call__.

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

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

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional através das camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para a família de modelos BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento através de uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Inkling2Model

classe transformers.Inkling2Model

< >

( config: Inkling2Config )

Parâmetros

  • config (Inkling2Config) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Base Inkling2, que consiste em um backbone de visão e um modelo de linguagem sem a cabeça de modelagem de linguagem.,

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Inkling2ModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Inkling2ImageProcessor. Veja Inkling2ImageProcessor.call() para detalhes (Inkling2Processor usa Inkling2ImageProcessor para processar imagens).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — Temporal, altura e largura de cada imagem, contadas em tokens de imagem do modelo de linguagem.
  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

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Inkling2ModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um Inkling2ModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (Inkling2Config) e das entradas.

O método forward do Inkling2Model sobrescreve o método especial __call__.

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

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

    Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opcional) — Um torch.Tensor de tamanho (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states do modelo produzido pelo codificador de visão e após projetar o último estado oculto.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.add_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits do roteador do modelo, úteis para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

Exemplo:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Inkling2Model

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2Model.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {
...                 "type": "image",
...                 "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
...             },
...             {"type": "text", "text": "What animal is in this image, and where is it?"},
...         ],
...     },
... ]

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

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

Inkling2ForConditionalGeneration

classe transformers.Inkling2ForConditionalGeneration

< >

( config: Inkling2Config )

Parâmetros

  • config (Inkling2Config) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Base Inkling2, que consiste em um backbone de visão e um modelo de linguagem sem a cabeça de modelagem de linguagem.,

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Inkling2CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Inkling2ImageProcessor. Veja Inkling2ImageProcessor.call() para detalhes (Inkling2Processor usa Inkling2ImageProcessor para processar imagens).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — Temporal, altura e largura de cada imagem, contadas em tokens de imagem do modelo de linguagem.
  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

Retorna

Inkling2CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um Inkling2CausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (Inkling2Config) e das entradas.

O método forward de Inkling2ForConditionalGeneration sobrescreve o método especial __call__.

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

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opcional) — Um torch.Tensor de tamanho (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states do modelo produzido pelo codificador de visão após projetar o último estado oculto.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.add_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits do roteador do modelo, úteis para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

Exemplo:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Inkling2ForConditionalGeneration

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {
...                 "type": "image",
...                 "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
...             },
...             {"type": "text", "text": "What animal is in this image, and where is it?"},
...         ],
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     add_generation_prompt=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
... ).to(model.device)
>>> input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

>>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))

Inkling2ImageProcessor

classe transformers.Inkling2ImageProcessor

< >

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

Parâmetros

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 40, 'width': 40}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
  • default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
  • rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser normalizada.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
  • Returns tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores. —

Constrói um processador de imagem Inkling2.

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

Inkling2Processor

classe transformers.Inkling2Processor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonechat_template = Noneimage_token = '<|unused_200054|>' )

Parâmetros

  • image_processor (Inkling2ImageProcessor) — O processador de imagem é uma entrada obrigatória.
  • tokenizer (tokenizer_class) — O tokenizer é uma entrada obrigatória.
  • chat_template (str) — Um modelo Jinja para converter listas de mensagens em um chat em uma string tokenizável.
  • image_token (str, opcional, padrão "<|unused_200054|>") — Token de substituição para cada slot de soft-token de imagem, substituído pelas características da imagem.

Constrói um Inkling2Processor que encapsula um processador de imagem e um tokenizer em um único processador.

Inkling2Processor oferece todas as funcionalidades de Inkling2ImageProcessor e tokenizer_class. Consulte ~Inkling2ImageProcessor e ~tokenizer_class para mais informações.

Update on GitHub

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