Transformers documentation
Florence-2
이 모델은 2023-11-10에 HF papers에 게시되었으며, 2025-08-20에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
Florence-2
개요
Florence-2는 프롬프트 기반 접근 방식을 활용하여 다양한 비전 및 비전-언어 작업을 처리하는 고급 비전 파운데이션 모델입니다. Florence-2는 캡셔닝, 객체 감지, 분할과 같은 작업을 수행하기 위해 간단한 텍스트 프롬프트를 해석합니다. 1억 2,600만 장의 이미지에서 54억 개의 어노테이션을 포함하는 FLD-5B 데이터셋을 활용하여 멀티태스크 학습을 수행합니다. 시퀀스-투-시퀀스 아키텍처를 통해 제로샷 및 파인튜닝된 환경 모두에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 경쟁력 있는 비전 파운데이션 모델임을 입증합니다.
모든 Florence-2 원본 체크포인트는 Florence-2 컬렉션에서 찾을 수 있습니다.
이 모델은 ducviet00님이 기여했습니다. 오른쪽 사이드바의 Florence-2 모델에 클릭하여 Florence-2를 다양한 비전 및 언어 작업에 적용하는 방법에 대한 추가 예시를 확인하세요.
아래 예제는 Pipeline 또는 AutoModel 클래스를 사용하여 객체 감지를 수행하는 방법을 보여줍니다.
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
"image-text-to-text",
model="florence-community/Florence-2-base",
device=0,
)
pipeline(
"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true",
text="<OD>"
)import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor, Florence2ForConditionalGeneration
url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw).convert("RGB")
model = Florence2ForConditionalGeneration.from_pretrained("florence-community/Florence-2-base", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("florence-community/Florence-2-base")
task_prompt = "<OD>"
inputs = processor(text=task_prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=1024,
num_beams=3,
)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]
image_size = image.size
parsed_answer = processor.post_process_generation(generated_text, task=task_prompt, image_size=image_size)
print(parsed_answer)Quantization은 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용 가능한 다른 양자화 백엔드에 대해서는 Quantization 개요를 참조하세요.
아래 예제는 bitsandbytes를 사용하여 모델을 4-bit로 양자화합니다.
# pip install bitsandbytes
import requests
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor, BitsAndBytesConfig, Florence2ForConditionalGeneration
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
model = Florence2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
"florence-community/Florence-2-base",
device_map="auto",
quantization_config=quantization_config
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("florence-community/Florence-2-base")
url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw).convert("RGB")
task_prompt = "<OD>"
inputs = processor(text=task_prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device, torch.bfloat16)
generated_ids = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=1024,
num_beams=3,
)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]
image_size = image.size
parsed_answer = processor.post_process_generation(generated_text, task=task_prompt, image_size=image_size)
print(parsed_answer)The input is a single word "Notes". 참고
- Florence-2는 프롬프트 기반 모델입니다. 모델이 수행할 작업을 지정하려면 작업 프롬프트를 제공해야 합니다. 지원되는 작업은 다음과 같습니다:
<OCR><OCR_WITH_REGION><CAPTION><DETAILED_CAPTION><MORE_DETAILED_CAPTION><OD><DENSE_REGION_CAPTION><CAPTION_TO_PHRASE_GROUNDING><REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION><REGION_TO_SEGMENTATION><OPEN_VOCABULARY_DETECTION><REGION_TO_CATEGORY><REGION_TO_DESCRIPTION><REGION_TO_OCR><REGION_PROPOSAL>
- 모델의 원시 출력은 파싱이 필요한 문자열입니다. Florence2Processor에는
post_process_generation()메서드가 있으며, 이를 통해 문자열을 객체 감지를 위한 바운딩 박스 및 라벨과 같이 더 유용한 형식으로 파싱할 수 있습니다.
리소스
Florence2VisionConfig
클래스 transformers.Florence2VisionConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonein_channels: int = 3depths: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 1, 9, 1)patch_size: list[int] | tuple[int, ...] = (7, 3, 3, 3)patch_stride: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 2, 2, 2)patch_padding: list[int] | tuple[int, ...] = (3, 1, 1, 1)patch_prenorm: list[bool] | tuple[bool, ...] = (False, True, True, True)embed_dim: list[int] | tuple[int, ...] = (128, 256, 512, 1024)num_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 8, 16, 32)num_groups: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 8, 16, 32)window_size: int = 12drop_path_rate: float | int = 0.1mlp_ratio: float = 4.0qkv_bias: bool = Trueactivation_function: str = 'gelu'projection_dim: int = 1024max_temporal_embeddings: int = 100max_position_embeddings: int = 50initializer_range: float = 0.02 )
매개변수
- in_channels (
int, 선택 사항, 기본값3) — 입력 채널의 수입니다. - depths (
Tuple[int], 선택 사항, 기본값(1, 1, 9, 1)) — 모델의 깊이입니다. - patch_size (
Union[list[int], tuple[int, ...]], 선택 사항, 기본값(7, 3, 3, 3)) — 각 패치의 크기(해상도)입니다. - patch_stride (
Tuple[int], 선택 사항, 기본값(4, 2, 2, 2)) — 이미지의 패치 스트라이드입니다. - patch_padding (
Tuple[int], 선택 사항, 기본값(3, 1, 1, 1)) — 이미지의 패치 패딩입니다. - patch_prenorm (
Tuple[bool], 선택 사항, 기본값(False, True, True, True)) — 패치 임베딩 레이어 전에 레이어 정규화를 적용할지 여부. - embed_dim (
Union[list[int], tuple[int, ...]], 선택 사항, 기본값(128, 256, 512, 1024)) — 임베딩 및 숨겨진 상태의 차원. - num_heads (
Union[list[int], tuple[int, ...]], 선택 사항, 기본값(4, 8, 16, 32)) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. - num_groups (
Tuple[int], 선택 사항, 기본값(4, 8, 16, 32)) — 그룹의 수입니다. - window_size (
int, 선택 사항, 기본값 12) — 모델의 윈도우 크기입니다. - drop_path_rate (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값0.1) — 패치 융합에 사용할 드롭 패스 비율입니다. - mlp_ratio (
float, 선택 사항, 기본값4.0) — 임베딩 차원에 대한 MLP 숨겨진 차원의 비율입니다. - qkv_bias (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 쿼리, 키, 값에 bias를 추가할지 여부. - activation_function (
str, 선택 사항, 기본값gelu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - projection_dim (
int, 선택 사항, 기본값1024) — 텍스트 및 비전 투영 레이어의 차원. - max_temporal_embeddings (
int, 선택 사항, 기본값 100) — 시각적 시간 임베딩의 설정입니다. - max_position_embeddings (
int, 선택 사항, 기본값50) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. - initializer_range (
float, 선택 사항, 기본값0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
이것은 Florence2Model의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Florence2 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 florence-community/Florence-2-base와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
예:
>>> from transformers import Florence2VisionConfig, Florence2VisionModel
>>> # Initializing a Florence2 Vision style configuration
>>> configuration = Florence2VisionConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights)
>>> model = Florence2VisionModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configFlorence2Config
클래스 transformers.Florence2Config
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Noneis_encoder_decoder: bool = Truetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 51289tie_word_embeddings: bool = True )
매개변수
- is_encoder_decoder (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 모델이 인코더/디코더로 사용되는지 여부를 나타냅니다. - text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다. - vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — 비전 백본의 config 객체 또는 사전입니다. - image_token_id (
int, 선택 사항, 기본값51289) — 입력 이미지용으로 플레이스홀더로 사용되는 이미지 토큰 인덱스입니다. - tie_word_embeddings (
bool, 선택, 기본값True) — 모델의tied_weights_keys매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
이것은 Florence2Model의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Florence2 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 florence-community/Florence-2-base와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
예:
>>> from transformers import Florence2ForConditionalGeneration, Florence2Config, CLIPVisionConfig, BartConfig
>>> # Initializing a clip-like vision config
>>> vision_config = CLIPVisionConfig()
>>> # Initializing a Bart config
>>> text_config = BartConfig()
>>> # Initializing a Florence-2 configuration
>>> configuration = Florence2Config(vision_config, text_config)
>>> # Initializing a model from the florence-2 configuration
>>> model = Florence2ForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configFlorence2Processor
클래스 transformers.Florence2Processor
< source >( image_processor = Nonetokenizer = Nonenum_additional_image_tokens: int = 0post_processor_config: dict | None = None**kwargs )
매개변수
- image_processor (
CLIPImageProcessor) — 이미지 프로세서가 필수 입력입니다. - tokenizer (
BartTokenizer) — 토크나이저는 필수 입력값입니다. - num_additional_image_tokens (
int, 선택 사항, 기본값 0) — CLS(+1)와 같이 이미지 임베딩에 추가되는 토큰의 수입니다. 백본에 CLS나 기타 추가 토큰이 붙지 않는 경우 이 인수를 설정할 필요가 없습니다. - post_processor_config (
dict, 선택, 기본값 0) —Florence2PostProcessor에 대한 작업별 파싱 규칙입니다. 예를 들어 정규식 패턴, 임계값, 금지 토큰 등이 있습니다.
이미지 프로세서와 토크나이저를 단일 프로세서로 감싸는 Florence2Processor를 생성합니다.
Florence2Processor는 CLIPImageProcessor와 BartTokenizer의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 ~CLIPImageProcessor와 ~BartTokenizer를 참고하세요.
__call__
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )
매개변수
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], 선택) — 전처리할 이미지입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하세요. - text (
Union[str, list[str], list[list[str]]], 선택 사항) — 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해is_split_into_words=True를 설정하세요. - videos (
Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]], 선택) — 전처리할 비디오입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위를 가지는 단일 비디오 또는 비디오 배치(batch)를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위를 가지는 비디오를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하십시오. - audio (
Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], 선택 사항) — 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다. - return_mm_token_type_ids (
bool, kwargs) — 멀티모달 플레이스홀더 토큰의 위치를 나타내는 멀티모달 토큰 타입 ID를 반환할지 여부입니다. - return_text_replacement_offsets (
bool, kwargs) — 각 멀티모달 플레이스홀더와 그 대체 문자열의 문자 오프셋을 반환할지 여부입니다. - return_tensors (
str또는 TensorType, 선택 사항) — 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:'pt': PyTorchtorch.Tensor객체를 반환합니다.'np': NumPynp.ndarray객체를 반환합니다.
- **kwargs (ProcessingKwargs, 선택) — 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.
Florence2Model
class transformers.Florence2Model
< source >( config: Florence2Config )
매개변수
- config (Florence2Config) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
Florence-2는 캡셔닝, 객체 감지, 분할을 위한 비전 모델입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → Florence2Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 CLIPImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 CLIPImageProcessor.call()를 참조하세요 (Florence2Processor는 이미지 처리에 CLIPImageProcessor를 사용합니다). - attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- decoder_input_ids (
torch.LongTensor형상(batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘에서 디코더 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. 디코더 입력 ID란 무엇인가요?AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- decoder_attention_mask (
torch.LongTensor, shape(batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 특정 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 mask입니다. 기본적으로 causal mask를 사용하여 모델이 미래를 예측할 때 이전 입력만 참조할 수 있도록 합니다. - decoder_inputs_embeds (
torch.Tensor형상(batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 선택적으로,decoder_input_ids대신에 임베딩된 표현을 직접 전달할 수 있습니다.past_key_values이 사용되면, 선택적으로 마지막decoder_inputs_embeds만 입력하면 됩니다(참고:past_key_values). 이는decoder_input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식을 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 더 세밀하게 제어하려는 경우에 유용합니다.decoder_input_ids와decoder_inputs_embeds가 모두 설정되지 않은 경우,decoder_inputs_embeds는inputs_embeds의 값을 가져옵니다. - encoder_outputs (
list[torch.Tensor], 선택 사항) — (last_hidden_state, 선택 사항:hidden_states, 선택 사항:attentions)으로 구성된 튜플입니다.last_hidden_state의 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조).
반환값
Florence2Seq2SeqModelOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
Florence2Seq2SeqModelOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Florence2Config)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
Florence2Model의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 decoder 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.past_key_values가 사용되면,(batch_size, 1, hidden_size)형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.past_key_values (
EncoderDecoderCache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — EncoderDecoderCache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv 캐시 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)를 포함합니다(입력
past_key_values참조).decoder_hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 레이어의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어 출력의 decoder hidden-states와 선택적인 초기 embedding 출력
decoder_attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.
cross_attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
encoder_last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.encoder_hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되었거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 레이어의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어 출력의 인코더 hidden-states와 선택적인 초기 임베딩 출력.
encoder_attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 인코더 attention 가중치입니다.
image_hidden_states (
torch.Tensor, 선택 사항) — 크기가(batch_size, num_image_tokens, hidden_size)인torch.Tensor입니다. 비전 인코더가 생성한 모델의 image_hidden_states이며, 마지막 hidden state를 투영한 후의 값입니다.
get_image_features
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
매개변수
반환값
BaseModelOutputWithPooling 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPooling (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Florence2Config)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
비전 타워에서 이미지 마지막 hidden states를 가져와서 멀티모달 프로젝션을 적용합니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.pooler_output (
torch.Tensor, shape(batch_size, hidden_size)) — 보조 사전 학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 후의 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전 학습 동안 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
Florence2ForConditionalGeneration
클래스 transformers.Florence2ForConditionalGeneration
< source >( config: Florence2Config )
매개변수
- config (Florence2Config) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
Florence-2는 캡셔닝, 객체 감지, 분할을 위한 비전 모델입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Florence2Seq2SeqLMOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 CLIPImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 CLIPImageProcessor.call()를 참조하세요 (Florence2Processor는 이미지 처리에 CLIPImageProcessor를 사용합니다). - attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- decoder_input_ids (
torch.LongTensor형상(batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘에서 디코더 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. 디코더 입력 ID란 무엇인가요?AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- decoder_attention_mask (
torch.LongTensor, shape(batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 특정 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 mask입니다. 기본적으로 causal mask를 사용하여 모델이 미래를 예측할 때 이전 입력만 참조할 수 있도록 합니다. - encoder_outputs (
list[torch.Tensor], 선택 사항) — (last_hidden_state, 선택 사항:hidden_states, 선택 사항:attentions)으로 구성된 튜플입니다.last_hidden_state의 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - decoder_inputs_embeds (
torch.Tensor형상(batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 선택적으로,decoder_input_ids대신에 임베딩된 표현을 직접 전달할 수 있습니다.past_key_values이 사용되면, 선택적으로 마지막decoder_inputs_embeds만 입력하면 됩니다(참고:past_key_values). 이는decoder_input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식을 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 더 세밀하게 제어하려는 경우에 유용합니다.decoder_input_ids와decoder_inputs_embeds가 모두 설정되지 않은 경우,decoder_inputs_embeds는inputs_embeds의 값을 가져옵니다. - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[0, ..., config.vocab_size]범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_idsdocstring 참조). 인덱스가-100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은[0, ..., config.vocab_size]범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값0) —int인 경우, 마지막logits_to_keep토큰에 대한 logits를 계산합니다.0인 경우, 모든input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다.torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.
반환값
Florence2Seq2SeqLMOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
Florence2Seq2SeqLMOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Florence2Config)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
Florence2ForConditionalGeneration의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).logits (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).past_key_values (
EncoderDecoderCache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — EncoderDecoderCache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv 캐시 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)를 포함합니다(입력
past_key_values참조).decoder_hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 레이어의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
decoder_attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.
cross_attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
encoder_last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.encoder_hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되었거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 레이어의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
encoder_attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 인코더 attention 가중치입니다.
image_hidden_states (
torch.Tensor, 선택 사항) — 크기가(batch_size, num_image_tokens, hidden_size)인torch.Tensor입니다. 비전 인코더가 생성한 모델의 image_hidden_states이며, 마지막 hidden state를 투영한 후의 값입니다.
예:
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Florence2ForConditionalGeneration
>>> model = Florence2ForConditionalGeneration.from_pretrained("florence-community/Florence-2-large")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("florence-community/Florence-2-large")
>>> prompt = "<CAPTION>"
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
... image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=100)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"A green car parked in front of a yellow building."get_image_features
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 CLIPImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 CLIPImageProcessor.call()를 참조하세요 (Florence2Processor는 이미지 처리에 CLIPImageProcessor를 사용합니다).
반환값
BaseModelOutputWithPooling 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPooling (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Florence2Config)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.pooler_output (
torch.Tensor, shape(batch_size, hidden_size)) — 보조 사전 학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 후의 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전 학습 동안 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Florence2ForConditionalGeneration
>>> model = Florence2ForConditionalGeneration.from_pretrained("florence-community/Florence-2-base")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("florence-community/Florence-2-base")
>>> messages = [
... {
... "role": "user", "content": [
... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
... ]
... },
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
... messages,
... tokenize=True,
... return_dict=True,
... return_tensors="pt",
... add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]Florence2VisionBackbone
class transformers.Florence2VisionBackbone
< source >( config: Florence2VisionConfig )
매개변수
- config (Florence2VisionConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
Florence2 백본.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( hidden_states: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )