# Inkling [Inkling](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling) là một mô hình đa phương thức đa dụng từ [Thinking Machines Lab](https://huggingface.co/thinkingmachines), nhận đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh, sau đó tạo ra văn bản. Đây là một transformer chỉ có bộ giải mã (decoder-only) gồm 66 lớp, với phần thân mạng nơ-ron truyền thẳng (feed-forward) dạng hỗn hợp chuyên gia thưa (sparse mixture-of-experts, MoE) — mỗi token được định tuyến đến 6 trong số 256 chuyên gia cùng với 2 chuyên gia dùng chung luôn hoạt động — tổng cộng 975B tham số, trong đó 41B tham số được kích hoạt cho mỗi token. Đầu vào hình ảnh và âm thanh được chiếu (project) vào không gian nhúng (embedding space) của mô hình ngôn ngữ và xen kẽ với các token văn bản, nhờ đó một checkpoint duy nhất có thể suy luận đồng thời trên cả ba phương thức. Bạn có thể tìm thấy các checkpoint chính thức dưới tổ chức [Thinking Machines Lab](https://huggingface.co/thinkingmachines). Ví dụ dưới đây minh họa cách tạo văn bản dựa trên hình ảnh bằng [Pipeline](/docs/transformers/main/vi/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) hoặc lớp [AutoModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoModel). ```python from transformers import pipeline model_id = "thinkingmachines/Inkling-NVFP4" pipe = pipeline("image-text-to-text", model=model_id) image_url = ( "https://huggingface.co/datasets/merve/vl-test-suite/" "resolve/main/pills.jpg" ) messages = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "image": image_url, }, { "type": "text", "text": "Do components in this supplement interact with each other?", }, ], }, ] output = pipe( messages, max_new_tokens=2000, return_full_text=False, reasoning_effort="medium", ) output[0]["generated_text"] ``` ```py from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor model_id = "thinkingmachines/Inkling-NVFP4" processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained( model_id, device_map="auto", ) messages = [ {"role": "system", "content": "You should only answer with a number."}, {"role": "user", "content": "What is 17 * 23?"}, ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", reasoning_effort="high", ).to(model.device) output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2000) generated_tokens = output[0][inputs["input_ids"].shape[1] :] print(processor.decode(generated_tokens, skip_special_tokens=False)) ``` ## Ghi chú - Suy luận văn bản và hình ảnh: ```py from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor model_id = "thinkingmachines/Inkling" processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained( model_id, device_map="auto", ) image_url = ( "https://huggingface.co/datasets/merve/vl-test-suite/" "resolve/main/pills.jpg" ) messages = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "image": image_url, }, { "type": "text", "text": "Do any of the components in this supplement interact?", }, ], }, ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, reasoning_effort="medium", return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) input_len = inputs["input_ids"].shape[-1] outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2000) response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False) processor.parse_response(response) ``` - Văn bản với suy luận âm thanh: ```py from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor model_id = "thinkingmachines/Inkling" processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained( model_id, device_map="auto", ) audio_url = ( "https://huggingface.co/datasets/merve/vl-test-suite/" "resolve/main/example_audio.mp3" ) messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "Transcribe the following speech to text."}, { "type": "audio", "audio": audio_url, }, ], }, ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True, ).to(model.device) input_len = inputs["input_ids"].shape[-1] outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512) response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False) processor.parse_response(response) ``` - Cung cấp dịch vụ bằng `transformers serve`: ```shell transformers serve thinkingmachines/Inkling-NVFP4 ``` ```py from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="") completion = client.chat.completions.create( model="thinkingmachines/Inkling-NVFP4", messages=[ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "What is in this image?"}, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://huggingface.co/datasets/merve/vl-test-suite/resolve/main/pills.jpg" }, }, ], } ], ) print(completion.choices[0].message.content) ``` ## InklingAudioConfig[[transformers.InklingAudioConfig]] #### transformers.InklingAudioConfig[[transformers.InklingAudioConfig]] ```python transformers.InklingAudioConfig(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, n_mel_bins: int = 80, mel_vocab_size: int = 256, text_hidden_size: int = 6144, rms_norm_eps: float = 1e-06, initializer_range: float = 0.02) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/configuration_inkling.py#L204) **Tham số:** n_mel_bins (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 80) : Số lượng bin tần số mel trên mỗi khung âm thanh. mel_vocab_size (`int`, *optional*, mặc định là 256) : Số lượng bin rời rạc mà mỗi giá trị mel được lượng tử hóa vào trước khi được nhúng. text_hidden_size (`int`, *optional*, mặc định là 6144) : Độ cao chiều mà các embedding âm thanh được chiếu tới, khớp với text backbone. rms_norm_eps (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-06`) : Epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms. initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số. Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một InklingModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Inkling theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [thinkingmachines/Inkling](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling) Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin. ## InklingConfig[[transformers.InklingConfig]] #### transformers.InklingConfig[[transformers.InklingConfig]] ```python transformers.InklingConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: transformers.models.inkling.configuration_inkling.InklingTextConfig | dict | None = None, audio_config: transformers.models.inkling.configuration_inkling.InklingAudioConfig | dict | None = None, vision_config: transformers.models.inkling.configuration_inkling.InklingVisionConfig | dict | None = None, image_token_id: int = 200054, audio_token_id: int = 200053, image_bos_token_id: int = 200005, audio_bos_token_id: int = 200020) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/configuration_inkling.py#L257) **Tham số:** text_config (`Union[~models.inkling.configuration_inkling.InklingTextConfig, dict]`, *optional*) : Đối tượng config hoặc từ điển của text backbone. audio_config (`Union[~models.inkling.configuration_inkling.InklingAudioConfig, dict]`, *optional*) : Đối tượng config hoặc từ điển của audio backbone. vision_config (`Union[~models.inkling.configuration_inkling.InklingVisionConfig, dict]`, *optional*) : Đối tượng config hoặc từ điển của vision backbone. image_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `200054`) : Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào. audio_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `200053`) : Chỉ số token âm thanh được dùng làm ký tự thay thế cho âm thanh đầu vào. image_bos_token_id (`int`, *optional*, mặc định là 200005) : Chỉ số token bắt đầu hình ảnh được sử dụng để đánh dấu điểm bắt đầu của các đoạn hình ảnh. audio_bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 200020) : Chỉ số token bắt đầu âm thanh được sử dụng để đánh dấu điểm bắt đầu của các đoạn âm thanh. Cấu hình đa phương thức cấp cao nhất (`InklingMMConfig` trong mã nguồn SGLang). ## InklingTextConfig[[transformers.InklingTextConfig]] #### transformers.InklingTextConfig[[transformers.InklingTextConfig]] ```python transformers.InklingTextConfig(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 = 201024, unpadded_vocab_size: int | None = None, hidden_size: int = 6144, num_hidden_layers: int = 66, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 8, head_dim: int = 128, swa_num_attention_heads: int = 64, swa_num_key_value_heads: int = 16, swa_head_dim: int = 128, sliding_window_size: int = 512, d_rel: int = 16, rel_extent: int = 1024, log_scaling_n_floor: int | None = None, log_scaling_alpha: float = 0.1, local_layer_ids: list[int] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, max_position_embeddings: int = 131072, rms_norm_eps: float = 1e-06, conv_kernel_size: int = 4, mlp_layer_types: list[str] | None = None, intermediate_size: int = 24576, hidden_act: str = 'silu', moe_intermediate_size: int = 3072, n_routed_experts: int = 256, num_experts_per_tok: int = 6, n_shared_experts: int = 2, shared_expert_sink: bool = True, route_scale: float = 8.0, logits_mup_width_multiplier: float = 24.0, rms_norm_eps_moe_gate: float = 1e-06, attention_dropout: float = 0.0, initializer_range: float = 0.02, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | None = 2, num_mtp_layers: int | None = None, chain_hidden_post_norm: bool = False, mtp_hidden_states_first: bool = True, mtp_local_layer_ids: list[int] | None = None) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/configuration_inkling.py#L30) **Tham số:** vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `201024`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`. unpadded_vocab_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `None`) : Số dòng mà ma trận unembedding của checkpoint thực sự chứa khi head không được đệm lên `vocab_size`. Các logits vượt quá số này sẽ bị loại bỏ. Nếu là `None`, head sẽ không được đệm. hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `6144`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn. num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `66`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. num_attention_heads (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `64`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer. num_key_value_heads (`int`, *optional*, mặc định là `8`) : Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu `num_key_value_heads=num_attention_heads`, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu `num_key_value_heads=1` mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại GQA sẽ được sử dụng. Khi chuyển đổi một checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem [bài báo này](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là `num_attention_heads`. head_dim (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `128`) : Kích thước chiều đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads swa_num_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 64) : Số lượng đầu chú ý trong các lớp cửa sổ trượt. swa_num_key_value_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 16) : Số lượng đầu key/value trong các lớp sliding-window. swa_head_dim (`int`, *optional*, mặc định là 128) : Kích thước của các đầu query và key trong các lớp sliding-window. sliding_window_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 512) : Kích thước của cửa sổ chú ý trượt (sliding attention window) được sử dụng bởi các lớp có mục `layer_types` là `"hybrid_sliding"`. d_rel (`int`, *optional*, mặc định là 16) : Kích thước chiều của mỗi đầu (per-head dimension) của các trạng thái tương đối được trộn vào độ chệch vị trí tương đối (relative position bias). rel_extent (`int`, *optional*, mặc định là 1024) : Khoảng cách ngược, tính bằng số token, mà độ chệch vị trí tương đối được áp dụng. Độ chệch bằng 0 ngoài khoảng cách này. log_scaling_n_floor (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `None`) : Vị trí mà từ đó logits bắt đầu được tăng lên theo logarit trong các lớp full-attention. Nếu là `None`, việc tăng này sẽ bị tắt. log_scaling_alpha (`float`, *tùy chọn*, mặc định là 0.1) : Độ mạnh của việc tỷ lệ hóa logit theo logarit được kiểm soát bởi `log_scaling_n_floor`. local_layer_ids (`list[int]`, *tùy chọn*, mặc định là `None`) : Chỉ số của các lớp sử dụng chú ý cửa sổ trượt. Được dùng để suy ra `layer_types` khi tham số này không được cung cấp. Nếu là `None`, mọi lớp có chỉ số không phải là bội số của 6 sẽ sử dụng chú ý cửa sổ trượt. layer_types (`list[str]`, *tùy chọn*) : Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với loại lớp của nó. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình. max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `131072`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng. rms_norm_eps (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-06`) : Epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms. conv_kernel_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4`) : Kích thước của nhân tích chập. mlp_layer_types (`list[str]`, *tuỳ chọn*, mặc định là `None`) : Mẫu kiểu MLP cho từng lớp (`"dense"` hoặc `"sparse"`). Nếu là `None`, mọi lớp đều là sparse. intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `24576`) : Kích thước của các biểu diễn MLP. hidden_act (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `silu`) : Hàm kích hoạt phi tuyến tính (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, v.v. moe_intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3072`) : Kích thước trung gian của các MLP chuyên gia được định tuyến. n_routed_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `256`) : Số lượng chuyên gia được định tuyến. num_experts_per_tok (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `6`) : Số lượng chuyên gia để định tuyến mỗi token. Đây là giá trị top-k cho việc định tuyến chọn token. n_shared_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2`) : Số lượng chuyên gia dùng chung. shared_expert_sink (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem router có chấm điểm các chuyên gia dùng chung cùng với các chuyên gia được định tuyến hay không, để chúng đóng vai trò như một điểm thu hút trong softmax trên trọng số chuyên gia. route_scale (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `8.0`) : Hệ số tỷ lệ hoặc chuyên gia được định tuyến. logits_mup_width_multiplier (`float`, *optional*, mặc định là 24.0) : hệ số nhân độ rộng muP mà các trạng thái ẩn cuối cùng được chia cho trước khi đi vào đầu mô hình hóa ngôn ngữ. rms_norm_eps_moe_gate (`float`, *optional*, mặc định là 1e-6) : Epsilon của phép chuẩn hóa RMS được áp dụng bên trong bộ định tuyến mixture-of-experts. attention_dropout (`float`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý. initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số. pad_token_id (`int`, *tùy chọn*) : Id của token được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng. bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1`) : Id của token được sử dụng cho đầu luồng (beginning-of-stream) trong từ vựng. eos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2`) : Id của token được dùng cho end-of-stream trong bảng từ vựng. num_mtp_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `None`) : Số lượng lớp dự đoán đa token. Nếu là `None`, tính năng dự đoán đa token sẽ bị tắt. chain_hidden_post_norm (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định xem các trạng thái ẩn được nối giữa các lớp dự đoán đa token có được chuẩn hóa sau mỗi lớp hay không. mtp_hidden_states_first (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem các trạng thái ẩn có đi trước các nhúng token khi hai phần này được nối với nhau làm đầu vào của một lớp dự đoán đa token hay không. mtp_local_layer_ids (`list[int]`, *tuỳ chọn*, mặc định là `None`) : Chỉ số của các lớp dự đoán đa token sử dụng chú ý cửa sổ trượt. Nếu là `None`, mọi lớp dự đoán đa token sẽ sử dụng chú ý đầy đủ. Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một InklingModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Inkling theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [thinkingmachines/Inkling](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling) Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin. ## InklingVisionConfig[[transformers.InklingVisionConfig]] #### transformers.InklingVisionConfig[[transformers.InklingVisionConfig]] ```python transformers.InklingVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_hidden_size: int = 6144, patch_size: int = 40, temporal_patch_size: int = 2, num_channels: int = 3, hidden_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, rms_norm_eps: float = 1e-06, initializer_range: float = 0.02) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/configuration_inkling.py#L231) **Tham số:** text_hidden_size (`int`, *optional*, mặc định là 6144) : Độ cao mà các đặc trưng thị giác được chiếu tới bởi lớp encoder cuối cùng, khớp với bộ khung văn bản. patch_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `40`) : Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch. temporal_patch_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2`) : Kích thước patch thời gian được sử dụng trong nhúng patch 3D cho đầu vào video. num_channels (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3`) : Số lượng kênh đầu vào. hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1024`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn. num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `24`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. num_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `16`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer. rms_norm_eps (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-06`) : Epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms. initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số. Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một InklingModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Inkling theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [thinkingmachines/Inkling](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling) Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin. ## InklingAudioModel[[transformers.InklingAudioModel]] #### transformers.InklingAudioModel[[transformers.InklingAudioModel]] ```python transformers.InklingAudioModel(config: InklingAudioConfig) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L832) **Tham số:** config ([InklingAudioConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingAudioConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình Inkling thô, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên. Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.InklingAudioModel.forward]] ```python forward(audio_input_ids: Tensor, **kwargs) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L840) **Tham số:** audio_input_ids (`torch.Tensor` có hình dạng `(num_audios, max_num_frames, n_mel_bins)`) : Các khung mel-spectrogram của các âm thanh đầu vào. **Trả về:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) hoặc `tuple(torch.Tensor)` Một [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([InklingConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig)) và đầu vào. Phương thức forward của [InklingAudioModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingAudioModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`. Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình. - **pooler_output** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, hidden_size)`) -- Trạng thái ẩn của lớp cuối cùng cho token đầu tiên của chuỗi (token phân loại) sau khi được xử lý thêm thông qua các lớp dùng cho tác vụ tiền huấn luyện bổ trợ. Ví dụ, đối với các mô hình thuộc họ BERT, giá trị này trả về token phân loại sau khi được xử lý qua một lớp tuyến tính và một hàm kích hoạt tanh. Trọng số của lớp tuyến tính được huấn luyện từ mục tiêu dự đoán câu tiếp theo (phân loại) trong quá trình tiền huấn luyện. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention. ## InklingForCausalLM[[transformers.InklingForCausalLM]] #### transformers.InklingForCausalLM[[transformers.InklingForCausalLM]] ```python transformers.InklingForCausalLM(config: InklingTextConfig) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L738) **Tham số:** config ([InklingTextConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingTextConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình Inkling cho mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả. Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.InklingForCausalLM.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: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L755) **Tham số:** input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`: - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**. [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`. [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`. Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định. Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào. Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. labels (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả. Chỉ số phải nằm trong `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (bị mask), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn trong `[0, ..., config.vocab_size]`. Các nhãn được **lệch đi bên trong** để `labels[..., 1:]` được dùng để dự đoán `logits[..., :-1, :]`. Hãy truyền các nhãn chưa bị lệch, khớp với `input_ids` (tức là `labels = input_ids`). **Không** tự lệch các nhãn trước khi truyền chúng. Nếu các nhãn đã bị lệch (ví dụ khi dùng sequence parallelism), hãy truyền chúng dưới dạng tham số từ khóa `shift_labels` và chúng sẽ được dùng nguyên vẹn. `labels` vẫn phải được truyền để tổn thất được tính toán. use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Nếu là `int`, tính logits cho `logits_to_keep` token cuối. Nếu là `0`, tính logits cho tất cả `input_ids` (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là `torch.Tensor`, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi). **Trả về:** `InklingCausalLMOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)` Một `InklingCausalLMOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([InklingConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig)) và đầu vào. Phương thức forward của [InklingForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingForCausalLM) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`. Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng. - **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Loss của language modeling (cho next-token prediction). - **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)`) -- Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) -- Một `torch.Tensor` có kích thước `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.add_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Logits của Router trong mô hình, hữu ích để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts. Ví dụ: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, InklingForCausalLM >>> model = InklingForCausalLM.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-NVFP4") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-NVFP4") >>> prompt = "What is your favorite condiment?" >>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30) >>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "What is your favorite condiment?" ``` ## InklingForConditionalGeneration[[transformers.InklingForConditionalGeneration]] #### transformers.InklingForConditionalGeneration[[transformers.InklingForConditionalGeneration]] ```python transformers.InklingForConditionalGeneration(config: InklingConfig) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L1208) **Tham số:** config ([InklingConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình Base Inkling bao gồm một bộ khung thị giác và một mô hình ngôn ngữ không có đầu mô hình hóa ngôn ngữ., Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.InklingForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, audio_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, audio_input_ids_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L1229) **Tham số:** input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng `image_processor_class`. Xem `image_processor_class.__call__` để biết chi tiết (`processor_class` sử dụng `image_processor_class` để xử lý ảnh). attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`: - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**. [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`. [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`. Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định. Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào. Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`. audio_input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(num_audios, max_num_frames, n_mel_bins)`, *optional*) : Batch các token dMel bin (đã được pad) rời rạc hóa do [InklingProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingProcessor) tạo ra. audio_input_ids_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(num_audios, max_num_frames)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ đánh dấu các khung âm thanh hợp lệ (không phải padding) trong `audio_input_ids`. inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có mặt nạ. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.text_config.vocab_size]` hoặc -100 (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (mặt nạ), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong `[0, ..., config.text_config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Nếu là `int`, tính logits cho `logits_to_keep` token cuối. Nếu là `0`, tính logits cho tất cả `input_ids` (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là `torch.Tensor`, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *tùy chọn*) : Dict trong đó các khóa là các chế độ (modalities) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple bao gồm (`pooler_output`, *tùy chọn*: `last_hidden_states`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `pooler_output` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các đặc trưng đa chế độ của bộ mã hóa được hợp nhất vào các nhúng văn bản. **Trả về:** `InklingCausalLMOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)` Một `InklingCausalLMOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([InklingConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig)) và đầu vào. Phương thức forward của [InklingForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingForConditionalGeneration) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`. Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng. - **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Loss của language modeling (cho next-token prediction). - **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)`) -- Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) -- Một `torch.Tensor` có kích thước `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.add_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Logits của Router trong mô hình, hữu ích để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts. Ví dụ: ```python >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, InklingForConditionalGeneration >>> model = InklingForConditionalGeneration.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-NVFP4") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-NVFP4") >>> messages = [ ... { ... "role": "system", ... "content": [ ... {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."} ... ] ... }, ... { ... "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, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "user\nYou are a helpful assistant.\n\n\n\n\n\nWhere is the cat standing?\nmodel\nBased on the image, the cat is standing in a snowy area, likely outdoors. It appears to" ``` #### get_image_features[[transformers.InklingForConditionalGeneration.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L1225) **Tham số:** pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng `image_processor_class`. Xem `image_processor_class.__call__` để biết chi tiết (`processor_class` sử dụng `image_processor_class` để xử lý ảnh). Ví dụ: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, InklingForConditionalGeneration >>> model = InklingForConditionalGeneration.from_pretrained("None") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("None") >>> 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] ``` ## InklingModel[[transformers.InklingModel]] #### transformers.InklingModel[[transformers.InklingModel]] ```python transformers.InklingModel(config: InklingConfig) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L1025) **Tham số:** config ([InklingConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình Base Inkling bao gồm một bộ khung thị giác và một mô hình ngôn ngữ không có đầu mô hình hóa ngôn ngữ., Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.InklingModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, audio_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, audio_input_ids_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L1092) **Tham số:** input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng `image_processor_class`. Xem `image_processor_class.__call__` để biết chi tiết (`processor_class` sử dụng `image_processor_class` để xử lý ảnh). audio_input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(num_audios, max_num_frames, n_mel_bins)`, *optional*) : Batch các token dMel bin (đã được pad) rời rạc hóa do [InklingProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingProcessor) tạo ra. audio_input_ids_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(num_audios, max_num_frames)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ đánh dấu các khung âm thanh hợp lệ (không phải padding) trong `audio_input_ids`. attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`: - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**. [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`. [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`. Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định. Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào. Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`. token_type_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Các chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của các đầu vào. Các chỉ số được chọn trong `[0, 1]`: - 0 tương ứng với token *câu A*, - 1 tương ứng với token *câu B*. [Các ID loại token là gì?](../glossary#token-type-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *tùy chọn*) : Dict trong đó các khóa là các chế độ (modalities) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple bao gồm (`pooler_output`, *tùy chọn*: `last_hidden_states`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `pooler_output` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các đặc trưng đa chế độ của bộ mã hóa được hợp nhất vào các nhúng văn bản. **Trả về:** `InklingModelOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)` Một `InklingModelOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([InklingConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig)) và đầu vào. Phương thức forward của [InklingModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`. Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình. Nếu `past_key_values` được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape `(batch_size, 1, hidden_size)` được xuất ra. - **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu `config.is_encoder_decoder=True` trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) -- Một `torch.Tensor` có kích thước `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra và sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.add_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Logits của Router trong mô hình, hữu ích để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts. Ví dụ: ```python >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, InklingForConditionalGeneration >>> model = InklingForConditionalGeneration.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-NVFP4") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-NVFP4") >>> prompt = "Where is the cat standing?" >>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt") >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(**inputs,) >>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "Where is the cat standing?\nsnow" ``` ## InklingPreTrainedModel[[transformers.InklingPreTrainedModel]] #### transformers.InklingPreTrainedModel[[transformers.InklingPreTrainedModel]] ```python transformers.InklingPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L606) **Tham số:** config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.InklingPreTrainedModel.forward]] ```python forward(*args, **kwargs) ``` Một giá trị giả lập cho một đường dẫn có dấu chấm (ví dụ: `torch.float32`): các chuỗi truy cập thuộc tính, các lời gọi hoạt động như các decorator pass-through, `repr` là đường dẫn có dấu chấm, và việc sử dụng nó như một lớp cơ sở sẽ thay thế bằng một lớp cơ sở `type` thông thường (PEP 560 `__mro_entries__`), do đó các lớp con thực sự vẫn giữ nguyên metaclass bình thường và `inspect.signature` sẽ đọc `__init__` thực của chúng thay vì của một mock. ## InklingTextModel[[transformers.InklingTextModel]] #### transformers.InklingTextModel[[transformers.InklingTextModel]] ```python transformers.InklingTextModel(config: InklingTextConfig) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L657) **Tham số:** config ([InklingTextConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingTextConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình Inkling Text thuần túy, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên. Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.InklingTextModel.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: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L677) **Tham số:** input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`: - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**. [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`. [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`. Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định. Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào. Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`). **Trả về:** `MoeModelOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)` Một `MoeModelOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([InklingConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig)) và đầu vào. Phương thức forward của [InklingTextModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingTextModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`. Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình. - **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu `config.is_encoder_decoder=True` trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_probs=True` và `config.add_router_probs=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Logits thô (sau softmax) được tính bởi các router MoE, các thuật ngữ này được sử dụng để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts. ## InklingVisionModel[[transformers.InklingVisionModel]] #### transformers.InklingVisionModel[[transformers.InklingVisionModel]] ```python transformers.InklingVisionModel(config: InklingVisionConfig) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L971) **Tham số:** config ([InklingVisionConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingVisionConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình Inkling thô, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên. Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.InklingVisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/modeling_inkling.py#L1005) **Tham số:** pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng `image_processor_class`. Xem `image_processor_class.__call__` để biết chi tiết (`processor_class` sử dụng `image_processor_class` để xử lý ảnh). **Trả về:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) hoặc `tuple(torch.Tensor)` Một [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([InklingConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig)) và đầu vào. Phương thức forward của [InklingVisionModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingVisionModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`. Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình. - **pooler_output** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, hidden_size)`) -- Trạng thái ẩn của lớp cuối cùng cho token đầu tiên của chuỗi (token phân loại) sau khi được xử lý thêm thông qua các lớp dùng cho tác vụ tiền huấn luyện bổ trợ. Ví dụ, đối với các mô hình thuộc họ BERT, giá trị này trả về token phân loại sau khi được xử lý qua một lớp tuyến tính và một hàm kích hoạt tanh. Trọng số của lớp tuyến tính được huấn luyện từ mục tiêu dự đoán câu tiếp theo (phân loại) trong quá trình tiền huấn luyện. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention. ## InklingImageProcessor[[transformers.InklingImageProcessor]] #### transformers.InklingImageProcessor[[transformers.InklingImageProcessor]] ```python transformers.InklingImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/image_processing_inkling.py#L60) **Tham số:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Có chuyển đổi hình ảnh sang RGB hay không. do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, mặc định là `{'height' : 40, 'width': 40}`): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `False`) : Có nên mặc định sử dụng ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, mặc định là `1`) : Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của `PILImageResampling`. Chỉ có hiệu lực khi `do_resize` được đặt thành `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Xác định có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `0.00392156862745098`) : Hệ số để điều chỉnh lại kích thước ảnh nếu `do_rescale` được đặt thành `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Có chuẩn hóa hình ảnh hay không. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước ở dạng `{"height": int, "width" int}` để đệm (pad) các ảnh. Phải lớn hơn kích thước của bất kỳ ảnh nào được cung cấp cho tiền xử lý. Nếu `pad_size` không được cung cấp, các ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong batch. Chỉ được áp dụng khi `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có nên cắt ảnh theo kiểu căn giữa hay không. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Chỉ hỗ trợ `ChannelDimension.FIRST`. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị sau: - `"channels_first"` hoặc `ChannelDimension.FIRST`: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width). - `"channels_last"` hoặc `ChannelDimension.LAST`: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels). - `"none"` hoặc `ChannelDimension.NONE`: ảnh ở định dạng (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. rescale_image_frac (`float`, *kwargs*, *optional*) : Hệ số áp dụng cho cạnh dài của ảnh trước khi chia patch, giữ nguyên tỷ lệ khung hình. `None` tắt việc thu phóng trước. rescale_image_max_upscaled_long_edge (`int`, *kwargs*, *optional*) : Giới hạn, tính bằng pixel, cho cạnh dài sau khi phóng to. Chỉ giới hạn sự tăng kích thước: ảnh đã vượt quá giới hạn sẽ được giữ nguyên. Tạo một trình xử lý ảnh Inkling. #### preprocess[[transformers.InklingImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/image_processing_inkling.py#L112) **Tham số:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có chuyển đổi hình ảnh sang RGB hay không. do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*): Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Có mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Bộ lọc resampling để sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các enum `PILImageResampling`. Chỉ có hiệu lực khi `do_resize` được đặt thành `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Xác định có nên điều chỉnh lại tỷ lệ hình ảnh hay không. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Hệ số để thay đổi tỷ lệ ảnh nếu `do_rescale` được đặt thành `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Xác định có chuẩn hóa hình ảnh hay không. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước ở dạng `{"height": int, "width" int}` để đệm (pad) các ảnh. Phải lớn hơn kích thước của bất kỳ ảnh nào được cung cấp cho tiền xử lý. Nếu `pad_size` không được cung cấp, các ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong batch. Chỉ được áp dụng khi `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có nên cắt ảnh theo kiểu căn giữa hay không. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Chỉ hỗ trợ `ChannelDimension.FIRST`. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị sau: - `"channels_first"` hoặc `ChannelDimension.FIRST`: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width). - `"channels_last"` hoặc `ChannelDimension.LAST`: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels). - `"none"` hoặc `ChannelDimension.NONE`: ảnh ở định dạng (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. **Trả về:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức __call__ ('pixel_values', v.v.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *tùy chọn*) -- Bạn có thể cung cấp tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo. ## InklingFeatureExtractor[[transformers.InklingFeatureExtractor]] #### transformers.InklingFeatureExtractor[[transformers.InklingFeatureExtractor]] ```python transformers.InklingFeatureExtractor(feature_size: int = 80, sampling_rate: int = 16000, padding_value: float = 0.0, audio_token_duration_s: float = 0.05, window_size_multiplier: float = 2.0, n_fft: int | None = None, **kwargs) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/feature_extraction_inkling.py#L38) **Tham số:** feature_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 80) : Kích thước chiều đặc trưng của các đặc trưng được trích xuất, tức là số lượng bộ lọc mel. sampling_rate (`int`, *optional*, mặc định là 16000) : Tốc độ lấy mẫu mà các tệp âm thanh nên được số hóa, được biểu diễn bằng hertz (Hz). padding_value (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là 0.0) : Giá trị được dùng để đệm các phổ log-mel cho cùng độ dài trong một lô (batch). audio_token_duration_s (`float`, *optional*, mặc định là 0.05) : Thời lượng, tính bằng giây, được biểu diễn bởi một token âm thanh duy nhất, tức là độ nhảy STFT. window_size_multiplier (`float`, *optional*, mặc định là 2.0) : Hệ số nhân áp dụng cho `audio_token_duration_s` để tính độ dài cửa sổ STFT. n_fft (`int`, *optional*) : Kích thước FFT. Mặc định bằng độ dài cửa sổ (`audio_token_duration_s * window_size_multiplier * sampling_rate`) nếu không được cung cấp. Tạo bộ trích xuất đặc trưng âm thanh TML, chuyển đổi dạng sóng âm thanh thô thành các đặc trưng phổ log-mel (năng lượng bộ lọc mel trong không gian log10). Việc lượng tử hóa các đặc trưng này thành các bin dMel rời rạc được thực hiện ở phía sau bởi [InklingProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingProcessor). Feature extractor này kế thừa từ [SequenceFeatureExtractor](/docs/transformers/main/vi/main_classes/feature_extractor#transformers.SequenceFeatureExtractor), bao gồm hầu hết các phương thức chính. Người dùng nên tham khảo lớp cha này để biết thêm thông tin về các phương thức đó. ## InklingProcessor[[transformers.InklingProcessor]] #### transformers.InklingProcessor[[transformers.InklingProcessor]] ```python transformers.InklingProcessor(feature_extractor = None, image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, image_token = '<|unused_200054|>', audio_token = '<|unused_200053|>', image_bos_token = '<|content_image|>', audio_bos_token = '<|content_audio_input|>', num_dmel_bins = 16, dmel_min_value = -7.0, dmel_max_value = 2.0, **kwargs) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/inkling/processing_inkling.py#L31) **Tham số:** feature_extractor (`feature_extractor_class`) : Bộ trích xuất đặc trưng là một đầu vào bắt buộc. image_processor (`image_processor_class`) : Bộ xử lý ảnh là một đầu vào bắt buộc. tokenizer (`tokenizer_class`) : Tokenizer là đầu vào bắt buộc. chat_template (`str`) : Một mẫu Jinja để chuyển đổi các danh sách tin nhắn trong một cuộc trò chuyện thành chuỗi có thể token hóa. image_token (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"<|unused_200054|>"`) : Token thay thế cho mỗi khe soft-token của hình ảnh (được thay thế bằng các đặc trưng hình ảnh). audio_token (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"<|unused_200053|>"`) : Token thay thế cho mỗi khe soft-token của âm thanh (được thay thế bằng các đặc trưng âm thanh). image_bos_token (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"<|content_image|>"`) : Token đánh dấu bắt đầu một đoạn hình ảnh (được giữ như một token nhúng thông thường). audio_bos_token (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"<|content_audio_input|>"`) : Token đánh dấu bắt đầu một đoạn âm thanh (được giữ như một token nhúng thông thường). num_dmel_bins (`int`, *optional*, mặc định là 16) : Số lượng bin rời rạc mà mỗi giá trị log-mel (đã kẹp) được lượng tử hóa vào. dmel_min_value (`float`, *optional*, mặc định là -7.0) : Giới hạn kẹp dưới, trong không gian log10, được sử dụng cho lượng tử hóa dMel. dmel_max_value (`float`, *optional*, mặc định là 2.0) : Giới hạn kẹp trên, trong không gian log10, được sử dụng cho lượng tử hóa dMel. Tạo một InklingProcessor bao bọc một bộ trích xuất đặc trưng, một bộ xử lý ảnh và một bộ phân từ thành một bộ xử lý duy nhất. [InklingProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/inkling#transformers.InklingProcessor) cung cấp đầy đủ các chức năng của `feature_extractor_class`, `image_processor_class` và `tokenizer_class`. Xem `~feature_extractor_class`, `~image_processor_class` và `~tokenizer_class` để biết thêm thông tin.