Un valor simulado para una ruta con puntos (p. ej. torch.float32): las cadenas de acceso a atributos y las llamadas se comportan como decoradores de paso, repr es la ruta con puntos, y su uso como clase base sustituye una base de type simple (PEP 560 __mro_entries__), de modo que las subclases reales conservan un metaclass normal y inspect.signature lee su __init__ real en lugar del de un simulado.

El método forward de MiniCPMV4_7VisionModel reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

• pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

El método forward de MiniCPMV4_7Model reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  Si se utiliza past_key_values, solo se genera el último hidden-state de las secuencias con forma (batch_size, 1, hidden_size).

• past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

  Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Extraer características de imagen: codificador visual, insertar fusionador, luego fusionador MLP.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

• pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Extraer características de video: reempaquetar los fotogramas en formato NaViT y luego aplicar el codificador de visión y el merger.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

• pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

El método forward de MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

• loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).

• logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).

• past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

  Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration

>>> model = MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B")

>>> 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]

Extraer características de imagen: codificador visual, insertar fusionador, luego fusionador MLP.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

• pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration

>>> model = MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B")

>>> 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]

Extraer características de video: reempaquetar los fotogramas en formato NaViT y luego aplicar el codificador de visión y el merger.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

• pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration

>>> model = MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B")

>>> 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]