Hugging Face's logo

Transformers documentation

LFM2-VL

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Эта модель была добавлена в Hugging Face Transformers 18.09.2025.

LFM2-VL

Обзор

LFM2-VL — первая серия мультимодальных моделей «зрение-язык», разработанных Liquid AI. Эти мультимодальные модели созданы для развертывания с низкой задержкой и с учетом характеристик устройства. LFM2-VL расширяет семейство открытых моделей Liquid Foundation Models (LFM) с открытыми весами в область «зрение-язык», поддерживая как текстовые, так и графические входные данные с изменяемым разрешением.

Архитектура

LFM2-VL состоит из трёх основных компонентов: базовой языковой модели, визуального энкодера и мультимодального проектора. LFM2-VL строится на базе LFM2, наследуя от LFM2-1.2B (для LFM2-VL-1.6B) или LFM2-350M (для LFM2-VL-450M). В качестве визуальной башни LFM2-VL использует энкодеры SigLIP2 NaFlex для преобразования входных изображений в последовательности токенов. Реализованы два варианта:

  • Оптимизированная форма (400M) для более детальных возможностей компьютерного зрения в LFM2-VL-1.6B
  • Base (86M) для быстрой обработки изображений для LFM2-VL-450M

Кодер обрабатывает изображения в их исходном разрешении до 512×512 пикселей, эффективно обрабатывая более мелкие изображения без увеличения и поддерживая нестандартные соотношения сторон без искажений. Более крупные изображения разбиваются на неперекрывающиеся квадратные патчи размером 512×512 каждый, что сохраняет детали. В LFM2-VL-1.6B модель также получает миниатюру (небольшую уменьшенную версию исходного изображения, передающую общий контекст сцены) для улучшения понимания глобального контекста и выравнивания. Специальные токены отмечают позицию каждого патча и указывают на начало миниатюры. Мультимодальный коннектор представляет собой 2-слойный MLP-коннектор с pixel unshuffle для уменьшения количества токенов изображения.

Пример

В следующем примере показано, как сгенерировать ответ с использованием класса AutoModelForImageTextToText.

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor


\
# Load model and processor
model_id = "LiquidAI/LFM2-VL-1.6B"
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    dtype="bfloat16",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# Load image and create conversation
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What is in this image?"},
        ],
    },
]

# Generate answer
inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True,
    tokenize=True,
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]

Lfm2VlImageProcessor

класс transformers.Lfm2VlImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.lfm2_vl.image_processing_lfm2_vl.Lfm2VlImageProcessorKwargs'> )

Параметры

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, нужно ли изменять размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, по умолчанию {'height' -- 512, 'width': 512}): Определяет максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int.
  • 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, по умолчанию 2) — 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, по умолчанию True) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, по умолчанию 0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — 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, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, по умолчанию True) — Указывает, нужно ли дополнять изображение. Дополнение выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия дополнения 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.
  • downsample_factor (int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Коэффициент уменьшения размера, используемый при изменении размера изображения.
  • do_image_splitting (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли разбивать крупные изображения на сетку из более мелких фрагментов. Если включено, изображения, превышающие максимальный лимит токенов, делятся на несколько фрагментов в соответствии с ограничениями min_tiles и max_tiles.
  • min_tiles (int, kwargs, optional, по умолчанию 2) — Минимальное количество тайлов (ширина × высота), используемых при разбиении изображения на сетку. Конфигурация сетки выбирается так, чтобы сохранить исходное соотношение сторон, оставаясь в пределах диапазона от min_tiles до max_tiles.
  • max_tiles (int, kwargs, optional, по умолчанию 10) — Максимальное количество тайлов (ширина × высота), используемых при разбиении изображения на сетку. Конфигурация сетки выбирается так, чтобы сохранить исходное соотношение сторон, оставаясь в пределах от min_tiles до max_tiles.
  • use_thumbnail (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, включать ли уменьшенную версию изображения при разбиении на тайлы. Уменьшенная версия обеспечивает обзор всего изображения в низком разрешении и добавляется как дополнительный патч, если в сетке больше одного тайла.
  • min_image_tokens (int, kwargs, optional, по умолчанию 64) — Минимальное количество токенов изображения (патчей), которое должно быть сгенерировано для изображения. Изображения, меньшие этого порога, будут увеличены, чтобы удовлетворить минимальному требованию к числу токенов.
  • max_image_tokens (int, kwargs, optional, по умолчанию 256) — Максимальное количество токенов изображения (патчей), разрешённое для одного изображения. Изображения, превышающие этот лимит, будут разбиты на несколько тайлов или уменьшены в соответствии с этим значением.
  • encoder_patch_size (int, kwargs, optional, по умолчанию 16) — Размер патча, используемый визуальным энкодером. Изображения разбиваются на патчи этого размера, при этом и высота, и ширина должны делиться на это значение (с учётом коэффициента даунсемплинга).
  • tile_size (int, kwargs, optional, по умолчанию 512) — Размер каждой плитки при разбиении больших изображений на сетку. Каждая плитка будет изменена до этого размера перед обработкой в патчи.
  • max_pixels_tolerance (float, kwargs, необязательный, по умолчанию 2.0) — Коэффициент допустимого отклонения для определения, является ли изображение слишком большим. Изображение считается слишком большим, если количество его пикселей превышает max_image_tokens * encoder_patch_size^2 * downsample_factor^2 * max_pixels_tolerance.
  • return_row_col_info (bool, kwargs, optional, по умолчанию False) — Определяет, следует ли возвращать информацию о строках и столбцах для каждого изображения в батче. Если включено, в выходных данных присутствуют поля image_rows, image_cols и image_sizes, указывающие на сетку и размеры обработанных изображений.

Создаёт процессор изображений Lfm2VlImageProcessor.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Параметры

  • images (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.
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], необязательный) — Флаг для разработчиков, позволяющий передать дополнительные входные данные, похожие на изображения, которые также будут предобработаны. Используйте этот параметр только в том случае, если передача входных данных через kwarg не работает. Например, preprocess(images, masks=masks) — предпочтительный вариант, но для некоторых моделей он приводит к проблемам с приоритетом аргументов. В таких случаях можно использовать preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}).
  • 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.

Возвращает

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

Предобработка изображения или пакета изображений.

Lfm2VlProcessor

класс transformers.Lfm2VlProcessor

< >

( image_processortokenizerchat_template: str | None = None**kwargs )

Параметры

  • image_processor (Lfm2VlImageProcessor) — Обработчик изображений является обязательным входным параметром.
  • tokenizer (tokenizer_class) — Токенизатор является обязательным входным параметром.
  • chat_template (str, необязательный) — Шаблон Jinja для преобразования списков сообщений в чате в строку, готовую к токенизации.

Создаёт Lfm2VlProcessor, который объединяет процессор изображений и токенизатор в единый процессор.

Lfm2VlProcessor предоставляет все возможности Lfm2VlImageProcessor и tokenizer_class. Подробнее см. в ~Lfm2VlImageProcessor и ~tokenizer_class.

__call__

< >

( 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 = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

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.
  • 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.

Lfm2VlConfig

класс transformers.Lfm2VlConfig

< >

( 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 = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 396projector_hidden_act: str = 'gelu'projector_hidden_size: int = 2560projector_bias: bool = Trueprojector_use_layernorm: bool = Truedownsample_factor: int = 2tie_word_embeddings: bool = True )

Параметры

  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Объект конфигурации или словарь конфигурации визуального бэкбона.
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Объект конфигурации или словарь конфигурации текстового бэкбона.
  • image_token_id (int, необязательный, по умолчанию 396) — Индекс токена изображения, используемый как плейсхолдер для входных изображений.
  • projector_hidden_act (str, необязательный, по умолчанию gelu) — Функция активации, используемая мультимодальным проектором.
  • projector_hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 2560) — Размерность проекционных слоев для текста и изображений.
  • projector_bias (bool, необязательный, по умолчанию True) — Использовать ли смещение (bias) в мультимодальном проекторе.
  • projector_use_layernorm (bool, необязательный, по умолчанию True) — Использовать ли layernorm в мультимодальном проекторе.
  • downsample_factor (int, необязательный, по умолчанию 2) — Коэффициент downsampling в визуальном бэкбоне.
  • tie_word_embeddings (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингу tied_weights_keys модели.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Lfm2VlModel. Он используется для создания модели Lfm2 Vl в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации LiquidAI/LFM2-VL-1.6B

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Lfm2VlModel

класс transformers.Lfm2VlModel

< >

( config: Lfm2VlConfig )

Параметры

  • config (Lfm2VlConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация по файлу конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель Lfm2Vl, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели, без головы для моделирования языка.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonespatial_shapes: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Lfm2VlModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

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?

  • 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?

  • pixel_values (torch.FloatTensor формы (batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью Lfm2VlImageProcessor. Подробности см. в Lfm2VlImageProcessor.call() (Lfm2VlProcessor использует Lfm2VlImageProcessor для обработки изображений).
  • spatial_shapes (torch.Tensor формы (batch_size, 2), необязательный) — Пространственные размеры входных изображений.
  • pixel_attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, height, width), необязательный) — Маска внимания для пикселей входных изображений.
  • 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.
  • 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).
  • 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.

Возвращает

Lfm2VlModelOutputWithPast или tuple(torch.FloatTensor)

Lfm2VlModelOutputWithPast или кортеж из torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (Lfm2VlConfig) и входных данных.

Метод forward модели Lfm2VlModel переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

    Если используется past_key_values, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы (batch_size, 1, hidden_size).

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.FloatTensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_attentions=True или если config.output_attentions=True) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

  • image_hidden_states (torch.FloatTensor, необязательный) — torch.FloatTensor размера (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states модели, полученные от визуального кодировщика после проекции последнего скрытого состояния.

get_image_features

< >

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

Параметры

  • pixel_values (torch.FloatTensor формы (batch_size, channels, height, width)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям.
  • spatial_shapes (torch.Tensor формы (batch_size, 2)) — Пространственные размеры входных изображений.
  • pixel_attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, height, width)) — Маска внимания для пикселей входных изображений.

Возвращает

BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.FloatTensor)

Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (Lfm2VlConfig) и входных данных.

Получает последние скрытые состояния изображений из визуальной башни и применяет мультимодальную проекцию.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  • pooler_output (torch.FloatTensor формы (batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки через линейный слой и функцию активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.FloatTensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_attentions=True или если config.output_attentions=True) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Lfm2VlForConditionalGeneration

класс transformers.Lfm2VlForConditionalGeneration

< >

( config: Lfm2VlConfig )

Параметры

  • config (Lfm2VlConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация по файлу конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель LFM2_VL, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonespatial_shapes: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )

pixel_values (torch.FloatTensor формы (batch_size, channels, height, width), необязательный): Тензоры входных изображений. spatial_shapes (torch.Tensor формы (batch_size, 2), необязательный): Пространственные размеры входных изображений. pixel_attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, height, width), необязательный): Маска внимания по пикселям для входных изображений. labels (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный): Метки для вычисления потерь masked language modeling. 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].

Пример:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
...     "LiquidAI/LFM2-VL-1.6B",
... )
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(
...     "LiquidAI/LFM2-VL-1.6B",
... )

>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> conversation = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {"type": "image", "image": image},
...             {"type": "text", "text": "What is in this image?"},
...         ],
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     conversation,
...     add_generation_prompt=True,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt"
... )

>>> # Generate
>>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=45)
>>> processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
'This image depicts a vibrant street scene in what appears to be a Chinatown or similar cultural area. The focal point is a large red stop sign with white lettering, mounted on a pole.'

get_image_features

< >

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

Параметры

  • pixel_values (torch.FloatTensor формы (batch_size, channels, height, width)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям.
  • spatial_shapes (torch.Tensor формы (batch_size, 2)) — Пространственные размеры входных изображений.
  • pixel_attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, height, width)) — Маска внимания для пикселей входных изображений.

Возвращает

BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.FloatTensor)

Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (Lfm2VlConfig) и входных данных.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  • pooler_output (torch.FloatTensor формы (batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки через линейный слой и функцию активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.FloatTensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_attentions=True или если config.output_attentions=True) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Lfm2VlForConditionalGeneration

>>> model = Lfm2VlForConditionalGeneration.from_pretrained("LiquidAI/LFM2-VL-1.6B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("LiquidAI/LFM2-VL-1.6B")

>>> 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]
Update on GitHub

←LayoutXLM LightOnOcr→