# GLM-5.3-Flash

## Ikhtisar

Model **GLM-5.3-Flash** menggunakan kelas ini. Implementasi di transformers tidak menyertakan lapisan MTP.

### GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash, **model multimodal native pertama** dalam seri GLM-5. Dengan 320B parameter total dan hanya 18B parameter aktif, model ini melampaui GLM-5.2 di berbagai benchmark dan beban kerja dunia nyata dengan harga sepersepuluhnya, sekaligus mendekati Claude Opus 4.8 pada benchmark coding dan agentic.

GLM-5.3-Flash dimulai dari model dasar yang dilatih ulang, dengan arsitektur dan resep pelatihannya yang dirancang ulang berfokus pada kapabilitas dan efisiensi. Untuk pertama kalinya dalam seri GLM, kami memperkenalkan arsitektur hibrida yang menggabungkan sparse dan linear attention, yang secara tajam mengurangi biaya penyajian konteks panjang sambil mempertahankan kapabilitas konteks panjang yang presisi. Model ini juga mengadopsi Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) untuk meningkatkan efisiensi scaling lebih lanjut. Bersama dengan korpus pra-pelatihan multimodal **30T-token** terbaru kami, perubahan-perubahan ini memungkinkan GLM-5.3-Flash untuk memberikan kecerdasan yang lebih besar dengan komputasi yang lebih sedikit.

![bench_53](https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-5/refs/heads/main/resources/bench_53.png)

## Catatan

- Gunakan padding kiri untuk generasi batched. Lihat [Sisi padding](../llm_tutorial#padding-side).

## Glm5NextConfig[[transformers.Glm5NextConfig]]

#### transformers.Glm5NextConfig[[transformers.Glm5NextConfig]]

```python
transformers.Glm5NextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 154854, video_token_id: int = 154855, image_start_token_id: int = 154830, image_end_token_id: int = 154831, video_start_token_id: int = 154832, video_end_token_id: int = 154833, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L268)

**Parameter:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opsional*) : Objek config atau dictionary dari text backbone.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opsional*) : Objek config atau dictionary dari vision backbone.

image_token_id (`int`, *opsional*, default 154854) : Indeks token gambar untuk mengkodekan prompt gambar.

video_token_id (`int`, *opsional*, default 154855) : Indeks token video untuk mengkodekan prompt video.

image_start_token_id (`int`, *opsional*, default 154830) : Indeks token awal gambar untuk mengodekan awal gambar.

image_end_token_id (`int`, *opsional*, default 154831) : Indeks token akhir gambar untuk mengkodekan akhir gambar.

video_start_token_id (`int`, *opsional*, default 154832) : Indeks token awal video untuk mengodekan awal video.

video_end_token_id (`int`, *opsional*, default 154833) : Indeks token akhir video untuk mengkodekan akhir video.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Glm5NextModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Glm5 Next berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

```python
>>> from transformers import Glm5NextConfig

>>> # Initializing a GLM-5.3-Flash style configuration
>>> configuration = Glm5NextConfig()
```

## Glm5NextTextConfig[[transformers.Glm5NextTextConfig]]

#### transformers.Glm5NextTextConfig[[transformers.Glm5NextTextConfig]]

```python
transformers.Glm5NextTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 154880, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 12288, moe_intermediate_size: int = 2048, num_hidden_layers: int = 45, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 64, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 288, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.5, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int = 1536, qk_rope_head_dim: int = 0, v_head_dim: int = 256, qk_nope_head_dim: int = 256, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, num_experts_per_tok: int = 8, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 154820, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, tie_word_embeddings: bool = False, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, index_topk: int = 2048, index_head_dim: int = 128, index_n_heads: int = 32, head_dim: int = 0, layer_types: list[str] | None = None, indexer_types: list[str] | None = None, swiglu_limit: float = 10.0, linear_head_dim: int = 128, linear_num_heads: int = 64, linear_conv_kernel_dim: int = 4, linear_lower_bound: float | None = -5.0, hc_mult: int = 4, hc_eps: float = 1e-06, hc_sinkhorn_iters: int = 20, router_aux_loss_coef: float = 0.001, index_kpool: int = 16, index_kpool_always_select_tail: bool = True)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L29)

**Parameter:**

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `154880`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `12288`) : Dimensi dari representasi MLP.

moe_intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `2048`) : Ukuran perantara dari MLP pakar yang dirutekan.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `45`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `64`) : Jumlah attention heads untuk setiap lapisan attention dalam decoder Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `64`) : 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 mengonversi 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](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Jika tidak ditentukan, akan default ke `num_attention_heads`.

n_shared_experts (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : Jumlah pakar bersama.

n_routed_experts (`int`, *opsional*, defaultnya `288`) : Jumlah pakar yang dirutekan.

output_router_logits (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah logits router harus dikembalikan oleh model. Mengaktifkan ini juga akan memungkinkan model untuk mengoutputkan loss tambahan, termasuk load balancing loss dan router z-loss.

routed_scaling_factor (`float`, *opsional*, defaultnya `2.5`) : Faktor penskalaan atau pakar yang dialihkan.

kv_lora_rank (`int`, *opsional*, defaultnya `512`) : Rank dari matriks LoRA untuk proyeksi key dan value.

q_lora_rank (`int`, *opsional*, defaultnya `1536`) : Rank dari matriks LoRA untuk proyeksi query.

qk_rope_head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `0`) : Dimensi dari kepala query/key yang menggunakan penyematan posisi rotasi.

v_head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `256`) : Dimensi dari kepala nilai.

qk_nope_head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `256`) : Dimensi dari kepala query/key yang tidak menggunakan penyematan posisi rotasi.

n_group (`int`, *opsional*, default 1) : Jumlah grup pakar yang dirutekan.

topk_group (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : Jumlah grup yang dipilih untuk setiap token (untuk setiap token, memastikan pakar yang dipilih hanya berada di dalam `topk_group` grup).

num_experts_per_tok (`int`, *opsional*, defaultnya `8`) : Jumlah pakar untuk merutekan setiap token. Ini adalah nilai top-k untuk perutekan pilihan token.

norm_topk_prob (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi bobot dari para ahli yang dirutekan.

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `silu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `1048576`) : Panjang urutan maksimum yang mungkin digunakan oleh model ini.

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

rms_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-05`) : epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.

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.

pad_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `154820`) : Token id yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

bos_token_id (`int`, *opsional*) : ID token yang digunakan untuk awal aliran dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

mlp_layer_types (`list[str]`, *opsional*) : Jadwal feed-forward per lapisan. Nilainya adalah `"dense"` atau `"sparse"`.

attention_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.

index_topk (`int`, *opsional*, default 2048) : Jumlah posisi sparse-attention yang dipilih oleh indexer DSA.

index_head_dim (`int`, *opsional*, default 128) : Dimensi kepala proyeksi indexer DSA.

index_n_heads (`int`, *opsional*, default 32) : Jumlah kepala indekser DSA.

head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `0`) : Dimensi kepala perhatian. Jika None, nilainya akan menjadi hidden_size // num_attention_heads

layer_types (`list[str]`, *opsional*) : Jadwal cache perhatian per lapisan. Nilainya adalah `"linear_attention"` untuk lapisan KDA dan `"indexed_attention"` untuk lapisan MLA (DSA).

indexer_types (`list[str]`, *opsional*) : Mode indexer DSA per lapisan. Nilainya adalah `"full"` (jalankan indexer) atau `"shared"` (gunakan kembali seleksi top-k dari lapisan penuh sebelumnya).

swiglu_limit (`float`, *opsional*, default 10.0) : Batas clamp yang diterapkan pada proyeksi gate/up SwiGLU.

linear_head_dim (`int`, *opsional*, default 128) : Dimensi setiap head dalam linear attention.

linear_num_heads (`int`, *opsional*, defaultnya 64) : Jumlah kepala yang digunakan dalam lapisan perhatian linear.

linear_conv_kernel_dim (`int`, *opsional*, defaultnya 4) : Ukuran kernel dari konvolusi yang digunakan pada lapisan perhatian linear.

linear_lower_bound (`float`, *opsional*, default -5.0) : Apakah gerbang lupa memiliki batas bawah yang diterapkan pada peluruhan.

hc_mult (`int`, *opsional*, default 4) : Jumlah stream residual MHC.

hc_eps (`float`, *opsional*, default 1e-6) : Lantai numerik yang digunakan oleh normalisasi Sinkhorn MHC.

hc_sinkhorn_iters (`int`, *opsional*, default 20) : Jumlah iterasi Sinkhorn yang digunakan oleh routing MHC.

router_aux_loss_coef (`float`, *opsional*, default `0.001`) : Koefisien loss penyeimbangan beban bantu. Digunakan untuk menghukum perutean pakar yang tidak merata pada model MoE.

index_kpool (`int`, *opsional*, default 16) : Ukuran pool dari grup token terkompresi yang dipilih oleh indexer DSA.

index_kpool_always_select_tail (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah ekor KPool yang tidak lengkap selalu disertakan dalam sparse attention.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Glm5NextModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Glm5 Next berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

## Glm5NextVisionConfig[[transformers.Glm5NextVisionConfig]]

#### transformers.Glm5NextVisionConfig[[transformers.Glm5NextVisionConfig]]

```python
transformers.Glm5NextVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, depth: int = 24, hidden_size: int = 1024, hidden_act: str = 'silu', attention_bias: bool = True, attention_dropout: float | int = 0.0, num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 336, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, rms_norm_eps: float = 1e-05, spatial_merge_size: int = 2, temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, out_hidden_size: int = 1536, intermediate_size: int = 4096, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, projection_intermediate_size: int = 10240, swiglu_limit: float = 10.0)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L231)

**Parameter:**

depth (`int`, *opsional*, defaultnya `24`) : Jumlah lapisan Transformer dalam encoder visual.

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `1024`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `silu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

attention_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.

num_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `16`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

in_channels (`int`, *opsional*, default `3`) : Jumlah saluran input.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opsional*, defaultnya `336`) : Ukuran (resolusi) dari setiap gambar.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opsional*, defaultnya `14`) : Ukuran (resolusi) dari setiap patch.

rms_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-05`) : epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.

spatial_merge_size (`int`, *opsional*, defaultnya `2`) : Ukuran jendela penggabungan spasial yang digunakan untuk mengurangi jumlah token visual dengan menggabungkan patch tetangga.

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opsional*, defaultnya `2`) : Ukuran patch temporal yang digunakan dalam patch embedding 3D untuk input video.

out_hidden_size (`int`, *opsional*, default 1536) : Ukuran hidden output dari model visi.

intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Dimensi dari representasi MLP.

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

rope_parameters (`dict`, *opsional*) : Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus ini 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.

projection_intermediate_size (`int`, *opsional*, default 10240) : Ukuran projection_intermediate_size untuk vision patch merger.

swiglu_limit (`float`, *opsional*, default 10.0) : Batas clamp yang diterapkan pada proyeksi gate/up SwiGLU visi.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Glm5NextModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Glm5 Next berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

## Glm5NextPreTrainedModel[[transformers.Glm5NextPreTrainedModel]]

#### transformers.Glm5NextPreTrainedModel[[transformers.Glm5NextPreTrainedModel]]

```python
transformers.Glm5NextPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1353)

**Parameter:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.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()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Glm5NextPreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

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

## Glm5NextTextModel[[transformers.Glm5NextTextModel]]

#### transformers.Glm5NextTextModel[[transformers.Glm5NextTextModel]]

```python
transformers.Glm5NextTextModel(config: Glm5NextTextConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1426)

**Parameter:**

config ([Glm5NextTextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextTextConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Teks Glm5 Next polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Glm5NextTextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1445)

**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](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah 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](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka 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. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur 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)`

A `MoeModelOutputWithPast` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) dan input.

Metode forward dari [Glm5NextTextModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextTextModel) 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](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/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 ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `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 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.

## Glm5NextModel
## Glm5NextVisionModel[[transformers.Glm5NextVisionModel]]

#### transformers.Glm5NextVisionModel[[transformers.Glm5NextVisionModel]]

```python
transformers.Glm5NextVisionModel(config: Glm5NextVisionConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1799)

**Parameter:**

config ([Glm5NextVisionConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVisionConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Glm5 Next polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Glm5NextVisionModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1833)

**Parameter:**

hidden_states (`torch.Tensor` dengan bentuk `(seq_len, hidden_size)`) : State tersembunyi akhir dari model.

grid_thw (`torch.Tensor` dengan bentuk `(num_images_or_videos, 3)`) : Temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.

**Mengembalikan:** `torch.Tensor`

hidden_states.

Metode forward dari [Glm5NextVisionModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVisionModel) 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.

#### transformers.Glm5NextModel[[transformers.Glm5NextModel]]

```python
transformers.Glm5NextModel(config: Glm5NextConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1881)

**Parameter:**

config ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Glm5 Next polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Glm5NextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1988)

**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](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah 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](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka 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. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

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 [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor). Lihat [Glm5NextImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) menggunakan [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor) untuk memproses gambar).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan video input. Nilai piksel untuk video dapat diperoleh menggunakan [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor). Lihat [Glm5NextVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) untuk detailnya ([Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) menggunakan [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) untuk memproses video).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(num_images, 3)`, *opsional*) : Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(num_videos, 3)`, *opsional*) : Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap video dalam LLM.

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:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) dan input.

Metode forward dari [Glm5NextModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextModel) 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](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/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 ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `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 self-attention.

## Glm5NextForConditionalGeneration[[transformers.Glm5NextForConditionalGeneration]]

#### transformers.Glm5NextForConditionalGeneration[[transformers.Glm5NextForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Glm5NextForConditionalGeneration(config: Glm5NextConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L2135)

**Parameter:**

config ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Glm5 Next untuk generasi token yang dikondisikan pada modalitas lain (misalnya, generasi dari gambar-teks ke teks).

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Glm5NextForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_router_logits: bool | None = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L2183)

**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](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah 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](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka 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. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan. Indeks harus berada di `[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 di `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

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 [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor). Lihat [Glm5NextImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) menggunakan [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor) untuk memproses gambar).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan video input. Nilai piksel untuk video dapat diperoleh menggunakan [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor). Lihat [Glm5NextVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) untuk detailnya ([Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) menggunakan [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) untuk memproses video).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(num_images, 3)`, *opsional*) : Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(num_videos, 3)`, *opsional*) : Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap video dalam LLM.

output_router_logits (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan logits dari semua router. Hal ini berguna untuk menghitung kerugian router, dan tidak seharusnya dikembalikan selama inferensi.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token urutan masukan yang sesuai dengan setiap modalitas. Misalnya teks (0), gambar (1), video (2). ID jenis token multimodal dapat diperoleh menggunakan [AutoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). Lihat [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/id/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) untuk detailnya.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opsional*, defaultnya `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:** `MoeCausalLMOutputWithPast` atau `tuple(torch.Tensor)`

A `MoeCausalLMOutputWithPast` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) dan input.

Metode forward dari [Glm5NextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextForConditionalGeneration) 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.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_router_logits=True` dilewatkan atau ketika `config.output_router_logits=True`, dan model melatih router-nya dengan load-balancing loss) -- Load-balancing auxiliary loss untuk modul sparse. Model yang menyeimbangkan expert-nya dengan router bias (DeepSeek-V3 dan arsitektur yang diturunkan darinya) mengembalikan `None` di sini sambil tetap mengembalikan `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_router_logits=True` diteruskan atau ketika `config.output_router_logits=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap lapisan sparse) dengan bentuk `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logit router mentah yang dihitung oleh router MoE. Logit ini dapat digunakan untuk menghitung kerugian penyeimbangan beban (load-balancing loss) atau untuk memeriksa bagaimana token didistribusikan ke para ahli (experts).
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/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 ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `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 self-attention.

Contoh:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm5NextForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> model = Glm5NextForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Describe the image."},
...         ],
...     }
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
... )
>>> inputs = {k: v.to(model.device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v for k, v in inputs.items()}
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
```

## Glm5NextProcessor[[transformers.Glm5NextProcessor]]

#### transformers.Glm5NextProcessor[[transformers.Glm5NextProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/processing_glm5_next.py#L43)

**Parameter:**

image_processor (`Glm5NextImageProcessor`) : Pemroses gambar adalah input yang wajib.

tokenizer (`tokenizer_class`) : Tokenizer adalah input yang wajib.

video_processor (`Glm5NextVideoProcessor`) : Prosesor video adalah input yang wajib.

chat_template (`str`) : Template Jinja untuk mengonversi daftar pesan dalam chat menjadi string yang dapat ditokenisasi.

Membangun Glm5NextProcessor yang membungkus image processor, tokenizer, dan video processor menjadi satu processor.

[Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) menyediakan semua fungsionalitas dari [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor), `tokenizer_class`, dan [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor). Lihat [~Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor), `~tokenizer_class`, dan [~Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) untuk informasi lebih lanjut.

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.Glm5NextProcessor.post_process_image_text_to_text]]

```python
post_process_image_text_to_text(generated_outputs, skip_special_tokens = True, clean_up_tokenization_spaces = False, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/processing_glm5_next.py#L137)

**Parameter:**

generated_outputs (`torch.Tensor` atau `np.ndarray`) : Output dari fungsi `generate` model. Output diharapkan berupa tensor dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)` atau `(sequence_length,)`.

skip_special_tokens (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah token khusus akan dihapus dari output atau tidak. Argumen yang diteruskan ke metode `batch_decode` tokenizer.

clean_up_tokenization_spaces (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan membersihkan spasi tokenisasi atau tidak. Argumen yang diteruskan ke metode `batch_decode` tokenizer.

- ****kwargs** : Argumen tambahan yang akan diteruskan ke `batch_decode method` tokenizer.

**Mengembalikan:** `list[str]`

Teks yang telah didekodekan.

Lakukan proses pascaproses pada keluaran model untuk mendekode teks.

## Glm5NextImageProcessor[[transformers.Glm5NextImageProcessor]]

#### transformers.Glm5NextImageProcessor[[transformers.Glm5NextImageProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L124)

**Parameter:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengubah ukuran gambar.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'longest_edge' : 1}`): Menjelaskan dimensi input maksimum ke model.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, 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*, defaultnya `3`) : Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berdampak jika `do_resize` diatur ke `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `0.00392156862745098`) : Faktor rescale untuk melakukan rescale pada gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi gambar.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 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 `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 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 hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga 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 diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, 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 disetel, 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 yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

Mengembalikan tensor bertumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. --

Membangun pemroses gambar Glm5NextImageProcessor.

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.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Glm5NextImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L286)

**Parameter:**

height (`int`) : Tinggi gambar input.

width (`int`) : Lebar gambar input.

images_kwargs (`dict`, *opsional*) : Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari pemroses gambar.

**Mengembalikan:** `int`

Jumlah patch gambar per gambar.

Utilitas yang mengembalikan jumlah patch gambar untuk ukuran gambar tertentu.

#### patchify[[transformers.Glm5NextImageProcessor.patchify]]

```python
patchify(images: torch.Tensor, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L185)

Membuat patch untuk setiap gambar menjadi tata letak datar dengan bentuk (`seq_len`, `patch_dim`) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis.

#### preprocess[[transformers.Glm5NextImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.image_processing_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L144)

**Parameter:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika memasukkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : 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*) : Menjelaskan dimensi input maksimum ke model.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, 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 saat mengubah ukuran gambar. Nilai ini dapat berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berpengaruh jika `do_resize` diatur ke `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*) : Faktor penskalaan ulang untuk menskalakan ulang gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menormalisasi gambar.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : 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*) : 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 hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga 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 diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, 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 disetel, 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 yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

patch_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, default 14) : Ukuran patch spasial dari encoder visual.

temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya 2) : Ukuran patch temporal dari encoder visual.

merge_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya 2) : Ukuran penggabungan dari encoder visual ke encoder llm.

patch_expand_factor (`int`, *kwargs*, *opsional*, default 1) : patch_expand_factor dari vision encoder ke llm encoder.

min_image_tokens (`int`, *kwargs*) : Jumlah minimum token per gambar.

max_image_tokens (`int`, *kwargs*) : Jumlah maksimum token per gambar.

**Mengembalikan:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- Dictionary berisi list/array/tensor yang dikembalikan oleh metode __call__ ('pixel_values', dll.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opsional*) -- Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

#### resize[[transformers.Glm5NextImageProcessor.resize]]

```python
resize(images: torch.Tensor, resample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L148)

Ukurkan secara dinamis berdasarkan rasio aspek gambar input.

## Glm5NextImageProcessorPil[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil]]

#### transformers.Glm5NextImageProcessorPil[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil]]

```python
transformers.Glm5NextImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L122)

**Parameter:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengubah ukuran gambar.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'longest_edge' : 1}`): Menjelaskan dimensi input maksimum ke model.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, 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*, defaultnya `3`) : Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berdampak jika `do_resize` diatur ke `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `0.00392156862745098`) : Faktor rescale untuk melakukan rescale pada gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi gambar.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 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 `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 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 hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga 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 diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, 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 disetel, 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 yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

Mengembalikan tensor bertumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. --

Membangun pemroses gambar Glm5NextImageProcessor.

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.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L286)

**Parameter:**

height (`int`) : Tinggi gambar input.

width (`int`) : Lebar gambar input.

images_kwargs (`dict`, *opsional*) : Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari pemroses gambar.

**Mengembalikan:** `int`

Jumlah patch gambar per gambar.

Utilitas yang mengembalikan jumlah patch gambar untuk ukuran gambar tertentu.

#### patchify[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.patchify]]

```python
patchify(image: ndarray, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L187)

Membuat patch untuk setiap gambar menjadi tata letak datar dengan bentuk (`seq_len`, `patch_dim`) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis.

#### preprocess[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.image_processing_pil_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L142)

**Parameter:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika memasukkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : 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*) : Menjelaskan dimensi input maksimum ke model.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, 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 saat mengubah ukuran gambar. Nilai ini dapat berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berpengaruh jika `do_resize` diatur ke `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*) : Faktor penskalaan ulang untuk menskalakan ulang gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menormalisasi gambar.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : 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*) : 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 hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga 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 diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, 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 disetel, 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 yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

patch_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, default 14) : Ukuran patch spasial dari encoder visual.

temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya 2) : Ukuran patch temporal dari encoder visual.

merge_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya 2) : Ukuran penggabungan dari encoder visual ke encoder llm.

patch_expand_factor (`int`, *kwargs*, *opsional*, default 1) : patch_expand_factor dari vision encoder ke llm encoder.

min_image_tokens (`int`, *kwargs*) : Jumlah minimum token per gambar.

max_image_tokens (`int`, *kwargs*) : Jumlah maksimum token per gambar.

**Mengembalikan:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- Dictionary berisi list/array/tensor yang dikembalikan oleh metode __call__ ('pixel_values', dll.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opsional*) -- Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

#### resize[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.resize]]

```python
resize(image: ndarray, resample: PILImageResampling | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L146)

Ukurkan secara dinamis berdasarkan rasio aspek gambar input.

## Glm5NextVideoProcessor[[transformers.Glm5NextVideoProcessor]]

#### transformers.Glm5NextVideoProcessor[[transformers.Glm5NextVideoProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextVideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.video_processing_glm5_next.Glm5NextVideoProcessorInitKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L139)

**Parameter:**

- ****kwargs** (`Glm5NextVideoProcessorInitKwargs`, *opsional*) : Opsi pemrosesan tambahan untuk setiap modalitas (teks, gambar, video, audio). Parameter spesifik model tercantum di atas; lihat kelas TypedDict untuk daftar lengkap argumen yang didukung.

Membangun prosesor video Glm5NextVideoProcessor.

#### get_num_of_video_patches[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.get_num_of_video_patches]]

```python
get_num_of_video_patches(num_frames: int, height: int, width: int, videos_kwargs = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L277)

**Parameter:**

num_frames (`int`) : Jumlah frame dalam video input.

height (`int`) : Tinggi video input.

width (`int`) : Lebar video input.

videos_kwargs (`dict`, *opsional*) : Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari video processor.

**Mengembalikan:** `int`

Jumlah patch video per video.

Utilitas yang mengembalikan jumlah patch video untuk ukuran video tertentu.

#### patchify[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.patchify]]

```python
patchify(videos: torch.Tensor, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L314)

Membuat patch untuk setiap video menjadi tata letak datar dengan bentuk (`seq_len`, `patch_dim`) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis.

#### resize[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.resize]]

```python
resize(videos: torch.Tensor, resample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L238)

Ukuran ulang secara dinamis berdasarkan rasio aspek video input.

#### sample_frames[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.sample_frames]]

```python
sample_frames(metadata: VideoMetadata, fps: int | float | None = None, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L167)

**Parameter:**

metadata (`VideoMetadata`) : Metadata dari video yang berisi informasi tentang durasi total, fps, dan jumlah total frame.

fps (`int` atau `float`, *opsional*) : Frame target yang akan disampel per detik. Bawaan adalah `self.fps`.

**Mengembalikan:** `np.ndarray`

Indeks untuk mengambil sampel bingkai video.