# DeepSeek-V2

## Ikhtisar

Model DeepSeek-V2 diusulkan dalam [DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model](https://huggingface.co/papers/2405.04434) oleh DeepSeek-AI Team.

Abstrak dari makalahnya adalah sebagai berikut: Kami mempersembahkan DeepSeek-V2, sebuah model bahasa Mixture-of-Experts (MoE) yang kuat, yang ditandai dengan pelatihan yang hemat dan inferensi yang efisien. Model ini terdiri dari 236B parameter total, di mana 21B di antaranya diaktifkan untuk setiap token, dan mendukung panjang konteks 128K token. DeepSeek-V2 mengadopsi arsitektur inovatif termasuk Multi-head Latent Attention (MLA) dan DeepSeekMoE. MLA menjamin inferensi yang efisien dengan mengompresi cache Key-Value (KV) secara signifikan menjadi vektor laten, sementara DeepSeekMoE memungkinkan pelatihan model yang kuat dengan biaya yang hemat melalui komputasi sparse. Dibandingkan dengan DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 mencapai kinerja yang jauh lebih kuat, dan sekaligus menghemat 42,5% biaya pelatihan, mengurangi cache KV sebesar 93,3%, dan meningkatkan throughput generasi maksimum hingga 5,76 kali. Kami melatih ulang (pretrain) DeepSeek-V2 pada korpus berkualitas tinggi dan multi-sumber yang terdiri dari 8,1T token, dan selanjutnya melakukan Supervised Fine-Tuning (SFT) dan Reinforcement Learning (RL) untuk sepenuhnya membuka potensinya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa, bahkan dengan hanya 21B parameter yang diaktifkan, DeepSeek-V2 dan versi chat-nya masih mencapai kinerja kelas atas di antara model open-source.

Model ini disumbangkan oleh [VladOS95-cyber](https://github.com/VladOS95-cyber). Kode aslinya dapat ditemukan [di sini](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2).

### Tips penggunaan

Model ini menggunakan arsitektur Multi-head Latent Attention (MLA) dan DeepSeekMoE untuk inferensi yang efisien dan pelatihan yang hemat biaya. Model ini menerapkan strategi tanpa kerugian tambahan (auxiliary-loss-free) untuk penyeimbangan beban dan tujuan pelatihan prediksi multi-token. Model ini dapat digunakan untuk berbagai tugas bahasa setelah melalui pra-pelatihan pada 14,8 triliun token serta tahap Supervised Fine-Tuning dan Reinforcement Learning.

## DeepseekV2Config[[transformers.DeepseekV2Config]]

#### transformers.DeepseekV2Config[[transformers.DeepseekV2Config]]

```python
transformers.DeepseekV2Config(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 = 102400, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 11008, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 2048, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | None = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int | None = None, first_k_dense_replace: int = 0, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int | None = 1536, n_group: int | None = None, n_routed_experts: int = 64, output_router_logits: bool = False, n_shared_experts: int = 2, qk_nope_head_dim: int = 128, qk_rope_head_dim: int = 64, routed_scaling_factor: float = 1.0, topk_group: int | None = None, topk_method: str | None = 'greedy', norm_topk_prob: bool | None = False, v_head_dim: int = 128, num_experts_per_tok: int | None = None, moe_intermediate_size: int = 1407)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v2/configuration_deepseek_v2.py#L30)

**Parameter:**

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `102400`) : 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 `11008`) : Dimensi dari representasi MLP.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `32`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `32`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opsional*) : 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`.

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 `2048`) : 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-06`) : 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*) : ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

bos_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : Token id yang digunakan untuk awal-stream dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `2`) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

pretraining_tp (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : Fitur eksperimental. Rank parallelism tensor yang digunakan selama pretraining. Silakan lihat [dokumen ini](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) untuk memahami lebih lanjut tentang hal ini. Nilai ini diperlukan untuk memastikan reproduktibilitas hasil pretraining yang persis. Silakan lihat [isu ini](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232).

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

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opsional*) : Dictionary yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Dictionary harus berisi nilai untuk `rope_theta` dan secara opsional parameter yang digunakan untuk scaling jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan `max_position_embeddings` yang lebih panjang.

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

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

mlp_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menggunakan bias pada lapisan up_proj, down_proj, dan gate_proj di lapisan MLP.

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

first_k_dense_replace (`int`, *opsional*, default 0) : Jumlah lapisan dense di lapisan dangkal sebelum beralih ke lapisan MoE.

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.

n_group (`int`, *opsional*) : Jumlah grup untuk pakar yang diarahkan.

n_routed_experts (`int`, *opsional*, defaultnya `64`) : 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.

n_shared_experts (`int`, *opsional*, defaultnya `2`) : Jumlah pakar bersama.

qk_nope_head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `128`) : Dimensi dari kepala query/key yang tidak menggunakan penyematan posisi rotasi.

qk_rope_head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `64`) : Dimensi dari kepala query/key yang menggunakan penyematan posisi rotasi.

routed_scaling_factor (`float`, *opsional*, defaultnya `1.0`) : Faktor penskalaan atau pakar yang dialihkan.

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

topk_method (`str`, *opsional*, defaultnya `"greedy"`) : Metode yang digunakan untuk memilih top-k pakar dalam mekanisme gerbang yang di-rutekan.

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

v_head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `128`) : Dimensi dari kepala nilai.

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

moe_intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `1407`) : Ukuran menengah dari MLP pakar yang dirutekan.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari DeepseekV2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Deepseek V2 sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite)

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.

Contoh:

```python
>>> from transformers import DeepseekV2Model, DeepseekV2Config
>>> # Initializing a DeepSeek-V2 style configuration
>>> configuration = DeepseekV2Config()
>>> # Accessing the model configuration
>>> model = DeepseekV2Model(configuration)
>>> print(model.config)
```

## DeepseekV2Model[[transformers.DeepseekV2Model]]

#### transformers.DeepseekV2Model[[transformers.DeepseekV2Model]]

```python
transformers.DeepseekV2Model(config: DeepseekV2Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v2/modeling_deepseek_v2.py#L494)

**Parameter:**

config ([DeepseekV2Config](/docs/transformers/main/id/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2Config)) : 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 Deepseek V2 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.DeepseekV2Model.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/deepseek_v2/modeling_deepseek_v2.py#L510)

**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 ([DeepseekV2Config](/docs/transformers/main/id/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2Config)) dan input.

Metode forward dari [DeepseekV2Model](/docs/transformers/main/id/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2Model) 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.

## DeepseekV2ForCausalLM[[transformers.DeepseekV2ForCausalLM]]

#### transformers.DeepseekV2ForCausalLM[[transformers.DeepseekV2ForCausalLM]]

```python
transformers.DeepseekV2ForCausalLM(config: DeepseekV2Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v2/modeling_deepseek_v2.py#L570)

**Parameter:**

config ([DeepseekV2Config](/docs/transformers/main/id/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2Config)) : 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 Deepseek V2 untuk pemodelan bahasa kausal.

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.DeepseekV2ForCausalLM.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, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v2/modeling_deepseek_v2.py#L585)

**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`).

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).

**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 ([DeepseekV2Config](/docs/transformers/main/id/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2Config)) dan input.

Metode forward dari [DeepseekV2ForCausalLM](/docs/transformers/main/id/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2ForCausalLM) 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 AutoTokenizer, DeepseekV2ForCausalLM

>>> model = DeepseekV2ForCausalLM.from_pretrained("meta-deepseek_v2/DeepseekV2-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-deepseek_v2/DeepseekV2-2-7b-hf")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."
```

## DeepseekV2ForSequenceClassification[[transformers.DeepseekV2ForSequenceClassification]]

#### transformers.DeepseekV2ForSequenceClassification[[transformers.DeepseekV2ForSequenceClassification]]

```python
transformers.DeepseekV2ForSequenceClassification(config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v2/modeling_deepseek_v2.py#L645)

#### forward[[transformers.DeepseekV2ForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L128)

**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`, *opsional*) : hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/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 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,)`, *opsional*) : Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi urutan. Indeks harus berada dalam `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Jika `config.num_labels == 1`, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jika `config.num_labels > 1`, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy).

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:** `SequenceClassifierOutputWithPast`

Metode forward `GenericForSequenceClassification` 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.