Hugging Face's logo

Transformers documentation

Glmga

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2026-05-26.

Glmga

Ikhtisar

Detail paper dan penulis untuk model Glmga belum tersedia.

Abstrak dari makalah tersebut adalah sebagai berikut:

<INSERT PAPER ABSTRACT HERE>

Tips:

<INSERT TIPS ABOUT MODEL HERE>

Detail kontribusi model dan repositori kode aslinya belum tersedia.

Contoh penggunaan

<INSERT SOME NICE EXAMPLES HERE>

Glmga menggunakan ulang pemodelan dan prosesor GLM-4.6V; hanya konfigurasi serta prosesor gambar/video-nya yang spesifik model. Muat dengan kelas Auto* (misalnya AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor), yang akan dipecahkan ke implementasi GLM-4.6V.

GlmgaConfig

kelas transformers.GlmgaConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 151343video_token_id: int = 151344image_start_token_id: int = 151339image_end_token_id: int = 151340video_start_token_id: int = 151361video_end_token_id: int = 151362tie_word_embeddings: bool = False )

Parameter

  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opsional) — Objek config atau dictionary dari text backbone.
  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opsional) — Objek config atau dictionary dari vision backbone.
  • image_token_id (int, opsional, default 151343) — Indeks token gambar yang digunakan sebagai placeholder untuk gambar input.
  • video_token_id (int, opsional, default 151344) — Indeks token video yang digunakan sebagai placeholder untuk video input.
  • image_start_token_id (int, opsional, default 151339) — Indeks token awal gambar untuk mengkodekan awal gambar.
  • image_end_token_id (int, opsional, default 151340) — Indeks token akhir gambar untuk mengkodekan akhir gambar.
  • video_start_token_id (int, opsional, default 151361) — Indeks token awal video untuk mengkodekan awal video.
  • video_end_token_id (int, opsional, default 151362) — Indeks token akhir video untuk mengkodekan akhir video.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Glm46VModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Glmga sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

>>> from transformers import AutoModelForImageTextToText, GlmgaConfig

>>> # Initializing a Glmga style configuration
>>> configuration = GlmgaConfig()

>>> # Initializing a model (reusing the GLM-4.6V implementation) from that configuration
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_config(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

GlmgaImageProcessor

kelas transformers.GlmgaImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

Parameter

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): Menggambarkan dimensi input maksimum ke model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya False) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya 3) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • Returns tensor bertumpuk jika disetel ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. —

Membangun pemroses gambar GlmgaImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, opsional): Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada observasi empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opsional): Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

get_number_of_image_patches

< >

( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int

Parameter

  • height (int) — Tinggi gambar input.
  • width (int) — Lebar gambar input.
  • images_kwargs (dict, opsional) — Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari pemroses gambar.

Mengembalikan

int

Jumlah patch gambar per gambar.

Utilitas yang mengembalikan jumlah patch gambar untuk ukuran gambar tertentu.

patchify

< >

( images: torch.Tensorpatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

Membuat patch untuk setiap gambar menjadi tata letak datar dengan bentuk (seq_len, patch_dim) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis.

praproses

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.image_processing_glmga.GlmgaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parameter

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • patch_size (int, kwargs, opsional, default 14) — Ukuran patch spasial dari encoder visual.
  • temporal_patch_size (int, kwargs, opsional, default 2) — Ukuran patch temporal dari vision encoder.
  • merge_size (int, kwargs, opsional, default 2) — Ukuran penggabungan dari vision encoder ke llm encoder.
  • patch_expand_factor (int, kwargs, opsional, default 1) — Faktor patch_expand_factor dari vision encoder ke llm encoder.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

resize

< >

( images: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

Ukurkan secara dinamis berdasarkan rasio aspek gambar input.

GlmgaVideoProcessor

kelas transformers.GlmgaVideoProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.video_processing_glmga.GlmgaVideoProcessorInitKwargs'> )

Parameter

  • **kwargs (GlmgaVideoProcessorInitKwargs, opsional) — Opsi pemrosesan tambahan untuk setiap modalitas (teks, gambar, video, audio). Parameter spesifik model tercantum di atas; lihat kelas TypedDict untuk daftar lengkap argumen yang didukung.

Membangun pemroses video GlmgaVideoProcessor.

get_num_of_video_patches

< >

( num_frames: intheight: intwidth: intvideos_kwargs = None ) → int

Parameter

  • num_frames (int) — Jumlah frame dalam video input.
  • height (int) — Tinggi video input.
  • width (int) — Lebar video input.
  • videos_kwargs (dict, opsional) — Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari pemroses video.

Mengembalikan

int

Jumlah patch video per video.

Utilitas yang mengembalikan jumlah patch video untuk ukuran video tertentu.

patchify

< >

( videos: torch.Tensorpatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

Membuat patch untuk setiap video menjadi tata letak datar dengan bentuk (seq_len, patch_dim) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis.

resize

< >

( videos: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

Ukuran ulang secara dinamis berdasarkan rasio aspek video input.

sample_frames

< >

( metadata: VideoMetadatafps: int | float | None = None**kwargs ) → np.ndarray

Parameter

  • metadata (VideoMetadata) — Metadata dari video yang berisi informasi tentang durasi total, fps, dan jumlah total frame.
  • fps (int atau float, opsional) — Target frame yang akan disampel per detik. Defaultnya adalah self.fps.

Mengembalikan

np.ndarray

Indeks untuk mengambil sampel bingkai video.

GlmgaImageProcessorPil

kelas transformers.GlmgaImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

Parameter

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): Menggambarkan dimensi input maksimum ke model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya False) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya 3) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • Returns tensor bertumpuk jika disetel ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. —

Membangun pemroses gambar GlmgaImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, opsional): Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada observasi empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opsional): Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

get_number_of_image_patches

< >

( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int

Parameter

  • height (int) — Tinggi gambar input.
  • width (int) — Lebar gambar input.
  • images_kwargs (dict, opsional) — Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari pemroses gambar.

Mengembalikan

int

Jumlah patch gambar per gambar.

Utilitas yang mengembalikan jumlah patch gambar untuk ukuran gambar tertentu.

patchify

< >

( image: ndarraypatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

Membuat patch untuk setiap gambar menjadi tata letak datar dengan bentuk (seq_len, patch_dim) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis.

praproses

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.image_processing_pil_glmga.GlmgaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parameter

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • patch_size (int, kwargs, opsional, default 14) — Ukuran patch spasial dari encoder visual.
  • temporal_patch_size (int, kwargs, opsional, default 2) — Ukuran patch temporal dari vision encoder.
  • merge_size (int, kwargs, opsional, default 2) — Ukuran penggabungan dari vision encoder ke llm encoder.
  • patch_expand_factor (int, kwargs, opsional, default 1) — Faktor patch_expand_factor dari vision encoder ke llm encoder.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

resize

< >

( image: ndarraysize: SizeDictresample: PILImageResampling | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

Ukurkan secara dinamis berdasarkan rasio aspek gambar input.

Update on GitHub

←glm4v_moe GlmOcr→