Параметры

• images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
• do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
• do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
• size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
• default_to_square (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом.
• crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
• resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
• do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
• rescale_factor (float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
• do_normalize (bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение.
• image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
• image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
• do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
• pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
• do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
• data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
• input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
  • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
  • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
  • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
• device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
• return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
• disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
• image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
• image_grid_pinpoints (list[list[int]], kwargs, optional) — Список допустимых разрешений для обработки изображений высокого разрешения. Лучшее разрешение выбирается на основе исходного размера изображения. Может быть переопределено параметром image_grid_pinpoints в методе preprocess.

Параметры

• images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], необязательный) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
• text (Union[str, list[str], list[list[str]]], необязательный) — Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предварительно токенизированная строка). Если вы передаёте предварительно токенизированный вход, установите is_split_into_words=True, чтобы избежать неоднозначности с батчированными входами.
• 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]]], необязательный) — Видео для предобработки. Ожидается одно видео или батч видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
• audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], необязательный) — Аудио или пакет аудио, подлежащий подготовке. Каждое аудио может быть массивом NumPy или тензором PyTorch. В случае массива NumPy/тензора PyTorch каждое аудио должно иметь форму (C, T), где C — количество каналов, а T — длина выборки аудио.
• return_tensors (str или TensorType, необязательный) — Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения:
  • 'pt': возвращает объекты torch.Tensor PyTorch.
  • 'np': возвращает объекты NumPy np.ndarray.
• **kwargs (ProcessingKwargs, optional) — Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict.

Параметры

• input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

  Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

  Что такое входные идентификаторы?

• pixel_values (torch.FloatTensor формы (batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью LlavaNextImageProcessor. Подробности см. в LlavaNextImageProcessor.call() (LlavaNextProcessor использует LlavaNextImageProcessor для обработки изображений).
• image_sizes (torch.LongTensor формы (batch_size, 2), необязательный) — Размеры изображений в батче, представленные как (высота, ширина) для каждого изображения.
• attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
  • 1 для токенов, которые не замаскированы,
  • 0 для токенов, которые замаскированы.

  Что такое маски внимания?

• position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

  Что такое идентификаторы позиций?

• past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.

  В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

  Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

  Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).

• inputs_embeds (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели.
• vision_feature_layer (Union[int, list[int]], необязательный) — Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут склеены для формирования визуальных признаков.
• vision_feature_select_strategy (str, необязательный, по умолчанию "default") — Стратегия отбора признаков, используемая для выбора визуальных признаков из визуального бэкбона. Может принимать значение "default" или "full". Если указано "default", токен CLS удаляется из визуальных признаков. Если указано "full", используются полные визуальные признаки.
• labels (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне [0, ..., config.vocab_size] или быть равны -100 (см. docstring input_ids). Токены с индексами, установленными в -100, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне [0, ..., config.vocab_size].
• use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
• logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], необязательный, по умолчанию 0) — Если передано значение типа int, вычисляет logits для последних logits_to_keep токенов. Если указано 0, logits вычисляются для всех input_ids (особый случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа torch.Tensor, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (один размер для batch и длины последовательности).
• mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный: last_hidden_states, необязательный: hidden_states, необязательный: attentions) pooler_output формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.