Hugging Face's logo

Transformers documentation

Inkling 2 Small

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2026-11-11.

Inkling 2 Small

Inkling 2 Small adalah model multimodal dari Thinking Machines Lab yang menerima input teks dan gambar serta menghasilkan output teks. Model ini ditujukan untuk digunakan dalam bahasa Inggris dan bahasa-bahasa lain, serta di berbagai bahasa pemrograman. Model ini mempertahankan decoder dari Inkling, dengan relative attention yang dipelajari, konvolusi kausal pendek, dan lapisan mixture-of-experts, serta menambahkan block attention residuals, gated attention dengan sink yang dipelajari, dan konvolusi key/value dinamis. Tulang punggung bahasa terdiri dari 48 lapisan decoder mixture-of-experts, di mana setiap lapisan merutekan token ke 8 dari 384 ahli. Model ini memiliki total 594B dan 17B parameter aktif. Gambar dikodekan oleh vision transformer yang berbasis pada Perception Encoder dan diproyeksikan ke dalam embedding model bahasa, dengan satu embedding per patch piksel 40x40.

Model ini dirilis dengan dua checkpoint:

Kedua checkpoint berisi lapisan terkuantisasi. Inkling-2-Small memiliki lapisan decoder terkuantisasi NVFP4 dan MXFP8. Inkling-2-Small-MXFP8 hanya berisi lapisan terkuantisasi MXFP8. Saat ini, hanya checkpoint Inkling-2-Small-MXFP8 yang didukung.

Sumber daya

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|>

Catatan

  • Attention hanya berjalan dalam mode eager, karena setiap lapisan menambahkan bias posisi relatif dan sink.

Inkling2Config

kelas 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 )

Parameter

  • text_config (Union[~models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2TextConfig, dict], opsional) — Objek config atau dictionary dari text backbone.
  • vision_config (Union[~models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2VisionConfig, dict], opsional) — Objek config atau dictionary dari vision backbone.
  • image_token_id (int, opsional, default 200054) — Indeks token dari placeholder gambar, masing-masing diganti oleh satu fitur gambar.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Inkling2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Inkling2 berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Inkling2TextConfig

kelas 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 )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 201024) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • unpadded_vocab_size (int, opsional, default 200058) — Jumlah baris matriks unembedding yang berisi token asli. Logits di luar batas tersebut akan dibuang.
  • hidden_size (int, opsional, default 4608) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 48) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 48) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opsional, default 8) — Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika num_key_value_heads=num_attention_heads, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika num_key_value_heads=1 model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengkonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam grup tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat paper ini. Jika tidak ditentukan, akan default ke num_attention_heads.
  • head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan default ke hidden_size // num_attention_heads
  • swa_num_attention_heads (int, opsional, default 48) — Jumlah attention heads pada lapisan sliding-window.
  • swa_num_key_value_heads (int, opsional, default 8) — Jumlah kepala key/value pada lapisan sliding-window.
  • swa_head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi kepala query dan key pada lapisan sliding-window.
  • sliding_window_size (int, opsional, default 1024) — Ukuran jendela perhatian geser yang digunakan oleh lapisan yang entri layer_types -nya adalah "hybrid_sliding".
  • d_rel (int, opsional, default 16) — Dimensi per-head dari keadaan relatif yang dicampurkan ke dalam bias posisi relatif.
  • rel_extent (int, opsional, default 1024) — Jarak mundur, dalam token, di mana bias posisi relatif diterapkan pada lapisan full-attention.
  • log_scaling_n_floor (int, opsional, default 128000) — Posisi di mana query dan keadaan relatif mulai diskalakan secara logaritmik pada lapisan full-attention.
  • log_scaling_alpha (float, opsional, default 0.1) — Kekuatan penskalaan logaritmik yang dikendalikan oleh log_scaling_n_floor.
  • layer_types (list[str], opsional) — Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks layer dengan tipe layernya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai config.
  • max_position_embeddings (int, opsional, default 1048576) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
  • rms_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-06) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.
  • conv_kernel_size (int, opsional, defaultnya 4) — Ukuran kernel konvolusi.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya silu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • moe_intermediate_size (int, opsional, default 2304) — Ukuran intermediate dari MLP expert yang di-rutekan.
  • n_routed_experts (int, opsional, defaultnya 384) — Jumlah pakar yang dirutekan.
  • num_experts_per_tok (int, opsional, default 8) — Jumlah expert yang akan menerima setiap token. Ini adalah nilai top-k untuk routing pemilihan token.
  • route_scale (float, opsional, defaultnya 8.0) — Faktor penskalaan untuk pakar yang di-rutekan.
  • attention_dropout (float, opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • pad_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata.
  • eos_token_id (int, opsional, default 200006) — ID token yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.
  • qk_l2_clip_threshold (float, opsional, default 22.627416997969522) — Norm L2 maksimum dari setiap vektor head query dan key. Vektor yang lebih panjang akan diskalakan ke norm ini.
  • rel_l2_clip_threshold (float, opsional, default 8.0) — Norm L2 maksimum dari setiap vektor kepala relative-state.
  • n_layers_per_attn_res_block (int, opsional, default 6) — Jumlah lapisan decoder yang dijumlahkan ke dalam satu blok sebelum blok tersebut menjadi sumber residual perhatian.
  • mlp_gate_softcap (float, opsional, default 4.0) — Softcap yang diterapkan pada bagian linear dari proyeksi gate para expert.
  • mlp_up_softcap (float, opsional, default 25.0) — Softcap yang diterapkan pada up projection para expert.
  • final_logit_softcapping (float, opsional, default 30.0) — Softcap yang diterapkan pada logits output.
  • scoring_func (str, opsional, defaultnya "sigmoid") — Aktivasi yang mengubah logits router menjadi skor ahli.
  • use_cache (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika config.is_decoder=True atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Inkling2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Inkling2 berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Inkling2VisionConfig

kelas 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 )

Parameter

  • hidden_size (int, opsional, default 1024) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • intermediate_size (int, opsional) — Dimensi dari representasi MLP.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 23) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 16) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_channels (int, opsional, defaultnya 3) — Jumlah saluran input.
  • patch_size (int, opsional, defaultnya 20) — Ukuran (resolusi) dari setiap patch.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya gelu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • layer_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-05) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan.
  • attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • mlp_ratio (float, opsional, default 4.0) — Rasio dimensi tersembunyi MLP terhadap dimensi embedding.
  • layer_scale_init_value (float, opsional, default 0.1) — Skala yang digunakan pada lapisan self-attention. 0.1 untuk base, 1e-6 untuk large. Setel 0 untuk menonaktifkan layer scale.
  • rope_parameters (dict, opsional) — Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus tersebut harus berisi nilai untuk rope_theta dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan max_position_embeddings yang lebih panjang.
  • spatial_merge_size (int, opsional, default 2) — Sisi, dalam patch native, dari persegi fitur patch yang digabungkan menjadi satu token model bahasa.
  • posemb_grid_size (int, opsional, default 32) — Sisi grid position embedding yang dipelajari, diinterpolasi ke grid patch asli masing-masing gambar.
  • projection_hidden_dim (int, opsional, default 4096) — Ukuran tersembunyi dari MLP yang memproyeksikan fitur patch yang digabungkan ke model bahasa.
  • projector_bias (bool, opsional, default False) — Apakah MLP proyeksi menggunakan bias.
  • text_hidden_size (int, opsional, default 4608) — Ukuran tersembunyi dari model bahasa tempat fitur citra diproyeksikan.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Inkling2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Inkling2 berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Inkling2PreTrainedModel

kelas transformers.Inkling2PreTrainedModel

< >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Parameter

  • config (PreTrainedConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

( *args**kwargs )

Nilai mock untuk jalur bertitik (mis. torch.float32): rantai akses atribut, pemanggilan berperilaku sebagai dekorator pass-through, repr adalah jalur bertitik, dan penggunaannya sebagai kelas dasar menggantikan kelas dasar type polos (PEP 560 __mro_entries__), sehingga subkelas asli tetap mempertahankan metakelas normal dan inspect.signature membaca __init__ asli mereka, bukan milik mock.

Inkling2TextModel

kelas transformers.Inkling2TextModel

< >

( config: Inkling2TextConfig )

Parameter

  • config (Inkling2TextConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Teks Inkling2 polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).

Mengembalikan

MoeModelOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Inkling2Config) dan input.

Metode forward dari Inkling2TextModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika config.is_encoder_decoder=True di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan ketika output_router_probs=True dan config.add_router_probs=True diteruskan atau ketika config.output_router_probs=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah (setelah softmax) yang dihitung oleh router MoE; istilah-istilah ini digunakan untuk menghitung auxiliary loss pada model Mixture of Experts.

Inkling2ForCausalLM

kelas transformers.Inkling2ForCausalLM

< >

( config: Inkling2TextConfig )

Parameter

  • config (Inkling2TextConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Inkling2 untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung loss pemodelan bahasa kausal. Indeks harus berada dalam [-100, 0, ..., config.vocab_size] (lihat input_ids docstring). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (diberi mask), loss hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].

    Label di geser secara internal sehingga labels[..., 1:] digunakan untuk memprediksi logits[..., :-1, :]. Lewati label yang tidak digeser dan cocok dengan input_ids (yaitu labels = input_ids). Jangan geser label Anda sendiri sebelum melewatikannya.

    Jika label sudah digeser (misalnya dengan paralelisme urutan), berikan sebagai argumen kata kunci shift_labels dan akan digunakan apa adanya. labels tetap harus diberikan agar loss dapat dihitung.

  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

Mengembalikan

Inkling2CausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

Inkling2CausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Inkling2Config) dan input.

Metode forward dari Inkling2ForCausalLM menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opsional) — Sebuah torch.Tensor berukuran (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states dari model yang dihasilkan oleh vision encoder setelah memproyeksikan last hidden state.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True dilewatkan atau ketika config.add_router_probs=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logit router dari model, berguna untuk menghitung loss tambahan untuk model Mixture of Experts.

Contoh:

>>> 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

kelas transformers.Inkling2VisionModel

< >

( config: Inkling2VisionConfig )

Parameter

  • config (Inkling2VisionConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Inkling2 polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

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

Parameter

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (num_image_tokens, patch_size * spatial_merge_size, patch_size * spatial_merge_size, num_channels)) — Patch gambar dalam [-1, 1], satu per token gambar model bahasa, dalam urutan raster di dalam setiap gambar.
  • image_grid_thw (torch.Tensor dengan bentuk (num_images, 3)) — Temporal, tinggi, dan lebar dari setiap gambar, dihitung dalam token gambar model bahasa.

Mengembalikan

BaseModelOutputWithPooling atau tuple(torch.Tensor)

A BaseModelOutputWithPooling atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Inkling2Config) dan input.

Metode forward dari Inkling2VisionModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Inkling2Model

kelas transformers.Inkling2Model

< >

( config: Inkling2Config )

Parameter

  • config (Inkling2Config) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Base Inkling2 yang terdiri dari vision backbone dan model bahasa tanpa language modeling head.,

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Inkling2ImageProcessor. Lihat Inkling2ImageProcessor.call() untuk detailnya (Inkling2Processor menggunakan Inkling2ImageProcessor untuk memproses gambar).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor dengan bentuk (num_images, 3), opsional) — Temporal, tinggi, dan lebar dari setiap gambar, dihitung dalam token gambar model bahasa.
  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opsional) — Dict di mana kuncinya adalah modalitas yang didukung dan nilainya adalah output terenkod untuk modalitas tersebut. Setiap output terenkod adalah tuple yang terdiri dari (pooler_output, opsional: last_hidden_states, opsional: hidden_states, opsional: attentions) pooler_output dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian fitur multimodal dari encoder yang digabungkan ke dalam embedding teks.

Mengembalikan

Inkling2ModelOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

Inkling2ModelOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Inkling2Config) dan input.

Metode forward dari Inkling2Model menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

    Jika past_key_values digunakan, hanya hidden-state terakhir dari sekuens dengan bentuk (batch_size, 1, hidden_size) yang dioutput.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika config.is_encoder_decoder=True di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opsional) — Sebuah torch.Tensor berukuran (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states dari model yang dihasilkan oleh vision encoder dan setelah memproyeksikan hidden state terakhir.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True dilewatkan atau ketika config.add_router_probs=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logit router dari model, berguna untuk menghitung loss tambahan untuk model Mixture of Experts.

Contoh:

>>> 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

kelas transformers.Inkling2ForConditionalGeneration

< >

( config: Inkling2Config )

Parameter

  • config (Inkling2Config) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Base Inkling2 yang terdiri dari vision backbone dan model bahasa tanpa language modeling head.,

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Inkling2ImageProcessor. Lihat Inkling2ImageProcessor.call() untuk detailnya (Inkling2Processor menggunakan Inkling2ImageProcessor untuk memproses gambar).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor dengan bentuk (num_images, 3), opsional) — Temporal, tinggi, dan lebar dari setiap gambar, dihitung dalam token gambar model bahasa.
  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opsional) — Dict di mana kuncinya adalah modalitas yang didukung dan nilainya adalah output terenkod untuk modalitas tersebut. Setiap output terenkod adalah tuple yang terdiri dari (pooler_output, opsional: last_hidden_states, opsional: hidden_states, opsional: attentions) pooler_output dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian fitur multimodal dari encoder yang digabungkan ke dalam embedding teks.

Mengembalikan

Inkling2CausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

Inkling2CausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Inkling2Config) dan input.

Metode forward dari Inkling2ForConditionalGeneration menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • image_hidden_states (torch.Tensor, opsional) — Sebuah torch.Tensor berukuran (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states dari model yang dihasilkan oleh vision encoder setelah memproyeksikan last hidden state.

  • router_logits (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True dilewatkan atau ketika config.add_router_probs=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logit router dari model, berguna untuk menghitung loss tambahan untuk model Mixture of Experts.

Contoh:

>>> 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

kelas transformers.Inkling2ImageProcessor

< >

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

Parameter

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'height' -- 40, 'width': 40}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya True) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat melakukan resize, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • Returns tensor bertumpuk jika disetel ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. —

Membangun prosesor gambar Inkling2.

disable_grouping (bool, kwargs, opsional): Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada observasi empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opsional): Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

Inkling2Processor

kelas transformers.Inkling2Processor

< >

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

Parameter

  • image_processor (Inkling2ImageProcessor) — Prosesor gambar adalah input yang wajib.
  • tokenizer (tokenizer_class) — Tokenizer adalah input yang wajib.
  • chat_template (str) — Template Jinja untuk mengubah daftar pesan dalam chat menjadi string yang dapat ditokenisasi.
  • image_token (str, opsional, default "<|unused_200054|>") — Token placeholder untuk setiap slot soft-token gambar, yang diganti oleh fitur gambar.

Membangun Inkling2Processor yang membungkus image processor dan tokenizer menjadi satu processor.

Inkling2Processor menyediakan semua fungsionalitas dari Inkling2ImageProcessor dan tokenizer_class. Lihat ~Inkling2ImageProcessor dan ~tokenizer_class untuk informasi lebih lanjut.

Update on GitHub

←Inkling InstructBLIP→