# KimiK-2.5, KimiK-2.6, KimiK-2.7

Этот класс модели поддерживает все три различных выпуска: KimiK-2.5, KimiK-2.6, KimiK-2.7

## Обзор

Kimi K2.5 — это открытая нативная мультимодальная агентная модель, расширяющая практические возможности в области программирования с длинным горизонтом, проектирования, управляемого кодом, проактивного автономного выполнения задач и оркестрации задач на основе роя. Модель была представлена в работе [Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence](https://www.kimi.com/en/blog/kimi-k2-5) и дополнительно улучшена в работе [Kimi K2.6: Advancing Open-Source Coding](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k2-6).

Kimi K2.5 демонстрирует значительное улучшение качества выполнения сложных сквозных задач по программированию, стабильно обобщаясь на различные языки (Rust, Go, Python) и области, включая фронтенд, DevOps и оптимизацию производительности. Модель способна превращать простые запросы и визуальные входные данные в готовые к использованию интерфейсы и лёгкие full-stack-процессы, генерируя структурированные макеты, интерактивные элементы и богатые анимации с продуманной эстетической точностью.

Эта модель была предоставлена [RaushanTurganbay](https://huggingface.co/RaushanTurganbay). Официальные контрольные точки — [moonshotai/Kimi-K2.5](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5), [moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6) и [moonshotai/Kimi-K2.7-Code](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code).

## Примеры использования

Обратите внимание, что в репозиториях пока не загружен корректный быстрый токенизатор. Вы можете получить сконвертированный процессор и токенизатор из [RaushanTurganbay/kimi2.7-processor](https://huggingface.co/RaushanTurganbay/kimi2.7-processor)

 

```python
import os
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoTokenizer, AutoModelForImageTextToText
from transformers.distributed.configuration_utils import DistributedConfig

distributed_config = DistributedConfig(tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]), ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]))

processor = AutoProcessor.from_pretrained('moonshotai/Kimi-K2.6')
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    'moonshotai/Kimi-K2.6',
    distributed_config=distributed_config,
)

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

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True,
).to(device=model.device, dtype=model.dtype)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True)[0]
print(generated_text)

```

## Kimi_K25ImageProcessor[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor]]

#### transformers.Kimi_K25ImageProcessor[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor]]

```python
transformers.Kimi_K25ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.kimi_k25.image_processing_kimi_k25.Kimi_K25ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L86)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'max_height' : 512, 'max_width': 512}`): Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `3`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Влияет только в том случае, если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Средние значения изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

max_patches (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `16384`) : Максимальный предел для изменения размера изображения.

patch_size (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию 14) : Размер пространственного патча визуального энкодера.

merge_size (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию 2) : Размер слияния визуального энкодера с энкодером LLM.

Создаёт процессор изображений Kimi_K25ImageProcessor.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L218)

**Параметры:**

height (`int`) : Высота входного изображения.

width (`int`) : Ширина входного изображения.

images_kwargs (`dict`, *необязательный*) : любые kwargs для переопределения значений по умолчанию в обработчике изображений.

**Возвращает:** `int`

Количество патчей изображения на изображение.

Утилита, возвращающая количество патчей изображения для заданного размера изображения.

Примечание: Не удаляйте этот метод! Он используется vLLM для определения количества патчей и плейсхолдеров без входного изображения.

#### patchify[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.patchify]]

```python
patchify(images: torch.Tensor, patch_size: int)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L124)

Преобразует каждое изображение в плоскую структуру с формой (`seq_len`, `patch_dim`), чтобы можно было объединять пиксели с динамической формой.

#### preprocess[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.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: *<class 'transformers.models.kimi_k25.image_processing_kimi_k25.Kimi_K25ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L116)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

max_patches (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `16384`) : Максимальный предел для изменения размера изображения.

patch_size (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию 14) : Размер пространственного патча визуального энкодера.

merge_size (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию 2) : Размер слияния визуального энкодера с энкодером LLM.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

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

## Kimi_K25Processor[[transformers.Kimi_K25Processor]]

#### transformers.Kimi_K25Processor[[transformers.Kimi_K25Processor]]

```python
transformers.Kimi_K25Processor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/processing_kimi_k25.py#L34)

**Параметры:**

image_processor (`Kimi_K25ImageProcessor`) : Процессор изображений является обязательным входным параметром.

tokenizer (`TokenizersBackend`) : Токенизатор является обязательным входным параметром.

video_processor (`Kimi_K25VideoProcessor`) : Процессор видео является обязательным входным параметром.

chat_template (`str`) : Шаблон Jinja для преобразования списков сообщений в чате в строку, готовую к токенизации.

Создаёт Kimi_K25Processor, который объединяет процессор изображений, токенизатор и процессор видео в единый процессор.

[Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) предоставляет все возможности [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor), [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ru/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) и [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor). Подробнее см. в [~Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor), [~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ru/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) и [~Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor).

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.Kimi_K25Processor.post_process_image_text_to_text]]

```python
post_process_image_text_to_text(generated_outputs, skip_special_tokens = True, clean_up_tokenization_spaces = False, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/processing_kimi_k25.py#L140)

**Параметры:**

generated_outputs (`torch.Tensor` или `np.ndarray`) : Выход функции `generate` модели. Ожидается, что выход будет тензором формы `(batch_size, sequence_length)` или `(sequence_length,)`.

skip_special_tokens (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, следует ли удалять специальные токены в выводе. Аргумент, передаваемый в метод `batch_decode` токенизатора.

clean_up_tokenization_spaces (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Указывает, следует ли очищать пробелы токенизации. Аргумент, передаваемый в метод `batch_decode` токенизатора.

- ****kwargs** : Дополнительные аргументы, передаваемые в метод `batch_decode method` токенизатора.

**Возвращает:** `list[str]`

Раскодированный текст.

Выполните постобработку вывода модели для декодирования текста.

## Kimi_K25VideoProcessor[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor]]

#### transformers.Kimi_K25VideoProcessor[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor]]

```python
transformers.Kimi_K25VideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.kimi_k25.video_processing_kimi_k25.Kimi_K25VideoProcessorInitKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L91)

**Параметры:**

- ****kwargs** (`Kimi_K25VideoProcessorInitKwargs`, *необязательный*) : Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict.

Создает процессор видео Kimi_K25VideoProcessor.

#### get_num_of_video_patches[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor.get_num_of_video_patches]]

```python
get_num_of_video_patches(num_frames: int, height: int, width: int, videos_kwargs: dict | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L154)

**Параметры:**

num_frames (`int`) : Количество кадров во входном видео.

height (`int`) : Высота входного видео.

width (`int`) : Ширина входного видео.

videos_kwargs (`dict`, *необязательный*) : любые kwargs для переопределения значений по умолчанию в видео-процессоре.

**Возвращает:** `int`

Количество видеопатчей на видео.

Утилита, возвращающая количество видеопатчей для заданного размера видео.

Примечание: Не удаляйте этот метод! Он используется vLLM для определения количества патчей и плейсхолдеров без видеовхода.

#### patchify[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor.patchify]]

```python
patchify(videos: torch.Tensor, patch_size: int)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L124)

Преобразует каждое видео в плоскую структуру с формой (`seq_len`, `patch_dim`), чтобы можно было объединять пиксели с динамической формой.

## Kimi_K25Config[[transformers.Kimi_K25Config]]

#### transformers.Kimi_K25Config[[transformers.Kimi_K25Config]]

```python
transformers.Kimi_K25Config(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: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, projection_hidden_size: int | None = 1152, projection_layer_norm_eps: float = 1e-05, image_token_id: int = 163605, video_token_id: int = 163840, vision_start_token_id: int = 163602, vision_end_token_id: int = 163604, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/configuration_kimi_k25.py#L59)

**Параметры:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *необязательный*) : Объект конфигурации или словарь текстового бэкбона.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *необязательный*) : Объект конфигурации или словарь для визуального бэкбона.

projection_hidden_size (`int`, *optional*, по умолчанию `1152`) : Размер выходного скрытого слоя для мультимодального проектора.

projection_layer_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-5`) : Значение epsilon для layer norm проектора.

image_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `163605`) : Индекс токена изображения, используемый как плейсхолдер для входных изображений.

video_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `163840`) : Индекс токена видео, используемый как плейсхолдер для входных видео.

vision_start_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `163602`) : Идентификатор токена, отмечающий начало визуального сегмента в мультимодальной входной последовательности.

vision_end_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `163604`) : Идентификатор токена, отмечающий конец визуального сегмента в мультимодальной входной последовательности.

tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Kimi_K25Model. Он используется для создания модели Kimi K25 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

## Kimi_K25VisionConfig[[transformers.Kimi_K25VisionConfig]]

#### transformers.Kimi_K25VisionConfig[[transformers.Kimi_K25VisionConfig]]

```python
transformers.Kimi_K25VisionConfig(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, patch_size: int = 14, pos_emb_height: int = 64, pos_emb_width: int = 64, pos_emb_time: int = 4, num_attention_heads: int = 16, num_hidden_layers: int = 27, hidden_size: int = 1152, intermediate_size: int = 4304, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', merge_kernel_size: tuple[int, int] | list[int] = (2, 2), rope_parameters: dict | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/configuration_kimi_k25.py#L29)

**Параметры:**

patch_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `14`) : Размер (разрешение) каждого патча.

pos_emb_height (`int`, *optional*) : Начальная высота позиционного эмбеддинга.

pos_emb_width (`int`, *необязательный*) : Начальная ширина позиционного эмбеддинга.

pos_emb_time (`int`, *необязательный*) : Начальное значение временного измерения позиционного эмбеддинга.

num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `16`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `27`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer.

hidden_size (`int`, *optional*, по умолчанию `1152`) : Размерность скрытых представлений.

intermediate_size (`int`, *optional*, по умолчанию `4304`) : Размерность представлений MLP.

hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `gelu_pytorch_tanh`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

merge_kernel_size (`tuple[int] | list[int]`, *необязательный*) : Размер ядра для слияния патчей.

rope_parameters (`dict`, *необязательный*) : Словарь, содержащий параметры конфигурации для вложений RoPE. Словарь должен содержать значение для `rope_theta` и, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длинными `max_position_embeddings`.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Kimi_K25Model. Он используется для создания модели Kimi K25 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

## Kimi_K25PreTrainedModel[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel]]

#### transformers.Kimi_K25PreTrainedModel[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel]]

```python
transformers.Kimi_K25PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L420)

**Параметры:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

Мок-значение для пути с точками (например, `torch.float32`): цепочки доступа к атрибутам и вызовы работают как пропускные декораторы, `repr` возвращает путь с точками, а использование в качестве базового класса подменяет его обычным базовым классом `type` (PEP 560 `__mro_entries__`), благодаря чему реальные дочерние классы сохраняют обычный метакласс, а `inspect.signature` читает их реальный `__init__`, а не мок.

## Kimi_K25VisionModel[[transformers.Kimi_K25VisionModel]]

#### transformers.Kimi_K25VisionModel[[transformers.Kimi_K25VisionModel]]

```python
transformers.Kimi_K25VisionModel(config: Kimi_K25VisionConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L469)

**Параметры:**

config ([Kimi_K25VisionConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VisionConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Kimi K25 без дополнительных компонентов, выводящая необработанные скрытые состояния (raw hidden-states) без какого-либо специализированного слоя (head) сверху.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Kimi_K25VisionModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L515)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor). Подробности см. в [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) использует [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) для обработки изображений).

grid_thw (`torch.LongTensor` формы `(num_images, 3)`, *необязательный*) : Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM.

**Возвращаемое значение:**

`torch.Tensor`

Метод forward модели [Kimi_K25VisionModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VisionModel) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

#### temporal_patch_merger[[transformers.Kimi_K25VisionModel.temporal_patch_merger]]

```python
temporal_patch_merger(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L487)

Объединяет временные кадры, выполняя пространственное усреднение эмбеддингов патчей во времени, и возвращает `(total_merged_patches, kernel_height * kernel_width, hidden_dim)`.

Оставлено для обратной совместимости: `forward` теперь выполняет пулинг с помощью экспортируемого `get_vision_temporal_merge_index` gather, а не этого Python-цикла по клипам.

## Kimi_K25Model[[transformers.Kimi_K25Model]]

#### transformers.Kimi_K25Model[[transformers.Kimi_K25Model]]

```python
transformers.Kimi_K25Model(config: Kimi_K25Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L576)

**Параметры:**

config ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Kimi K25 без дополнительных компонентов, выводящая необработанные скрытые состояния (raw hidden-states) без какого-либо специализированного слоя (head) сверху.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Kimi_K25Model.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, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L659)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor). Подробности см. в [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) использует [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) для обработки изображений).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` формы `(num_images, 3)`, *необязательный*) : Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM.

pixel_values_videos (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *необязательный*) : Тензоры, соответствующие входному видео. Значения пикселей для видео можно получить с помощью [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor). Подробности см. в [Kimi_K25VideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) использует [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) для обработки видео).

video_grid_thw (`torch.LongTensor` формы `(num_videos, 3)`, *необязательный*) : Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого видео в LLM.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *необязательный*) : Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные выходные данные для данной модальности. Каждый закодированный выход представляет собой кортеж, состоящий из (`pooler_output`, *необязательный*: `last_hidden_states`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `pooler_output` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) — это последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединенных в текстовые эмбеддинги.

**Возвращает:** `Kimi_K25ModelOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `Kimi_K25ModelOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) и входных данных.

Метод forward модели [Kimi_K25Model](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Model) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  Если используется `past_key_values`, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы `(batch_size, 1, hidden_size)`.
- **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

## Kimi_K25ForConditionalGeneration[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration]]

#### transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration(config: Kimi_K25Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L734)

**Параметры:**

config ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Kimi K25 для генерации токенов с условием на другие модальности (например, генерация текста из изображения и текста).

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.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, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L773)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]` или равняться -100 (см. docstring `input_ids`). Токены с индексами, установленными в `-100`, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor). Подробности см. в [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) использует [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) для обработки изображений).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` формы `(num_images, 3)`, *необязательный*) : Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM.

pixel_values_videos (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *необязательный*) : Тензоры, соответствующие входному видео. Значения пикселей для видео можно получить с помощью [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor). Подробности см. в [Kimi_K25VideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) ([Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) использует [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) для обработки видео).

video_grid_thw (`torch.LongTensor` формы `(num_videos, 3)`, *необязательный*) : Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого видео в LLM.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Если передано значение типа `int`, вычисляются logits для последних `logits_to_keep` токенов. Если передано `0`, logits вычисляются для всех `input_ids` (специальный случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа `torch.Tensor`, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (одно измерение для batch и длины последовательности).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *необязательный*) : Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные выходные данные для данной модальности. Каждый закодированный выход представляет собой кортеж, состоящий из (`pooler_output`, *необязательный*: `last_hidden_states`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `pooler_output` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) — это последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединенных в текстовые эмбеддинги.

**Возвращает:** `Kimi_K25CausalLMOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `Kimi_K25CausalLMOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) и входных данных.

Метод forward класса [Kimi_K25ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потеря языковой модели (для предсказания следующего токена).
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается, если передано `output_hidden_states=True` или если `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или когда `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

Пример:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe the image."},
        ],
    }
]

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

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(output_text)
```

#### get_image_features[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L760)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : тензоры, соответствующие входным изображениям.

image_grid_thw (`torch.LongTensor` формы `(num_images, 3)`, *необязательный*) : Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого изображения в LLM.

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) и входных данных.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

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

Пример:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> 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]
```

#### get_video_features[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L747)

**Параметры:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : тензоры, соответствующие входным видео.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` формы `(num_videos, 3)`, *необязательный*) : Временное, высотное и широтное размеры формы признаков каждого видео в LLM.

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)) и входных данных.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

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

Пример:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> 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]
```