# ALIGN

[ALIGN](https://huggingface.co/papers/2102.05918)은 노이즈가 있는 18억 개의 대체 텍스트와 이미지 쌍 데이터셋으로 사전 학습되어, 규모가 노이즈를 상쇄할 수 있음을 보여줍니다. 이미지에는 [EfficientNet](./efficientnet), 텍스트에는 [BERT](./bert)를 사용하는 듀얼 인코더 아키텍처와, 유사한 이미지-텍스트 임베딩을 함께 모으고 서로 다른 임베딩을 멀어지게 하는 대비 손실을 사용합니다. 학습이 완료되면 ALIGN은 추가 라벨이 필요 없이 임의의 이미지와 후보 캡션을 공유 벡터 공간으로 인코딩하여 제로샷 검색 또는 분류를 수행할 수 있습니다. 이러한 규모 우선 접근법은 데이터셋 큐레이션 비용을 줄이고, 최첨단 이미지-텍스트 검색 및 제로샷 ImageNet 분류를 가능하게 합니다.

모든 원래 ALIGN 체크포인트는 [Kakao Brain](https://huggingface.co/kakaobrain?search_models=align) 조직에서 찾을 수 있습니다.

> [!TIP]
> 오른쪽 사이드바의 ALIGN 모델에 클릭하여 ALIGN을 다양한 비전 및 텍스트 관련 작업에 적용하는 방법에 대한 추가 예제를 확인하세요.

아래 예제는 [Pipeline](/docs/transformers/main/ko/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) 또는 [AutoModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel) 클래스를 사용한 zero-shot 이미지 분류를 보여줍니다.

  

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="zero-shot-image-classification",
    model="kakaobrain/align-base",
    device=0,
)

candidate_labels = [
    "a photo of a dog",
    "a photo of a cat",
    "a photo of a person"
]

pipeline("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", candidate_labels=candidate_labels)
```

```python
import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoModelForZeroShotImageClassification, AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("kakaobrain/align-base")
model = AutoModelForZeroShotImageClassification.from_pretrained("kakaobrain/align-base", device_map="auto")

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = requests.get(url, stream=True)
inputs = Image.open(image.raw).convert("RGB")

image_inputs = processor(images=inputs, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    image_embeds = model.get_image_features(**image_inputs)

candidate_labels = ["a photo of a dog", "a photo of a cat", "a photo of a person"]
text_inputs = processor(text=candidate_labels, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    text_embeds = model.get_text_features(**text_inputs)

image_embeds = image_embeds / image_embeds.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)
text_embeds  = text_embeds  / text_embeds.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)

logits = (image_embeds @ text_embeds.T) * 100.0
probs  = logits.softmax(dim=-1).cpu().squeeze()

for label, score in zip(candidate_labels, probs):
    print(f"{label:20s} → {score.item():.4f}")
```

## The input is a single word "Notes".

참고

- ALIGN은 텍스트 및 시각적 특징을 잠재 공간(latent space)으로 투영하며, 투영된 이미지와 텍스트 특징 간의 내적(dot product)을 유사도 점수로 사용합니다. 아래 예제는 [AlignProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignProcessor)와 [AlignModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignModel)을 사용하여 이미지-텍스트 유사도 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

  ```py
  # Example of using ALIGN for image-text similarity
  from transformers import AlignProcessor, AlignModel
  import torch
  from PIL import Image
  import requests
  from io import BytesIO
  
  # Load processor and model
  processor = AlignProcessor.from_pretrained("kakaobrain/align-base")
  model = AlignModel.from_pretrained("kakaobrain/align-base", device_map="auto")
  
  # Download image from URL
  url = "https://huggingface.co/roschmid/dog-races/resolve/main/images/Golden_Retriever.jpg"
  response = requests.get(url)
  image = Image.open(BytesIO(response.content))  # Convert the downloaded bytes to a PIL Image
  
  texts = ["a photo of a cat", "a photo of a dog"]
  
  # Process image and text inputs
  inputs = processor(images=image, text=texts, return_tensors="pt").to(model.device)
  
  # Get the embeddings
  with torch.no_grad():
      outputs = model(**inputs)
  
  image_embeds = outputs.image_embeds
  text_embeds = outputs.text_embeds
  
  # Normalize embeddings for cosine similarity
  image_embeds = image_embeds / image_embeds.norm(dim=1, keepdim=True)
  text_embeds = text_embeds / text_embeds.norm(dim=1, keepdim=True)
  
  # Calculate similarity scores
  similarity_scores = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.T)
  
  # Print raw scores
  print("Similarity scores:", similarity_scores)
  
  # Convert to probabilities
  probs = torch.nn.functional.softmax(similarity_scores, dim=0)
  print("Probabilities:", probs)
  
  # Get the most similar text
  most_similar_idx = similarity_scores.argmax().item()
  print(f"Most similar text: '{texts[most_similar_idx]}'")
  ```

## 리소스

- 자세한 내용은 [Kakao Brain’s Open Source ViT, ALIGN, and the New COYO Text-Image Dataset](https://huggingface.co/blog/vit-align) 블로그 게시물을 참고하세요.

## AlignConfig[[transformers.AlignConfig]]

#### transformers.AlignConfig[[transformers.AlignConfig]]

```python
transformers.AlignConfig(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_dim: int = 640, temperature_init_value: float = 1.0, initializer_range: float = 0.02)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/configuration_align.py#L157)

**매개변수:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 비전 백본의 config 객체 또는 사전 정의된 config 딕셔너리입니다.

projection_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `640`) : 텍스트 및 비전 투영 레이어의 차원.

temperature_init_value (`float`, *선택 사항*, 기본값 1.0) : *temperature* 매개변수의 초기 값입니다. 기본값은 원래 ALIGN 구현에 따라 사용됩니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

이것은 AlignModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Align 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 [kakaobrain/align-base](https://huggingface.co/kakaobrain/align-base)와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import AlignConfig, AlignModel

>>> # Initializing a AlignConfig with kakaobrain/align-base style configuration
>>> configuration = AlignConfig()

>>> # Initializing a AlignModel (with random weights) from the kakaobrain/align-base style configuration
>>> model = AlignModel(configuration)

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

>>> # We can also initialize a AlignConfig from a AlignTextConfig and a AlignVisionConfig
>>> from transformers import AlignTextConfig, AlignVisionConfig

>>> # Initializing ALIGN Text and Vision configurations
>>> config_text = AlignTextConfig()
>>> config_vision = AlignVisionConfig()

>>> config = AlignConfig(text_config=config_text, vision_config=config_vision)
```

## AlignTextConfig[[transformers.AlignTextConfig]]

#### transformers.AlignTextConfig[[transformers.AlignTextConfig]]

```python
transformers.AlignTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 30522, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, intermediate_size: int = 3072, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 512, type_vocab_size: int = 2, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-12, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/configuration_align.py#L27)

**매개변수:**

vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `30522`) : 모델의 어휘 크기입니다. `input_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `768`) : 숨겨진 표현의 차원.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `12`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수입니다.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `12`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용되는 attention head의 수입니다.

intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `3072`) : MLP 표현의 차원.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.1`) : 임베딩, 인코더, 풀러의 모든 완전 연결 계층에 적용되는 dropout 확률입니다.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.1`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `512`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.

type_vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2`) : `token_type_ids`의 어휘 크기입니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

layer_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-12`) : layer normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

pad_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.

bos_token_id (`int`, *선택 사항*) : 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *선택*) : 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.

이것은 AlignModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Align 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 [kakaobrain/align-base](https://huggingface.co/kakaobrain/align-base)와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import AlignTextConfig, AlignTextModel

>>> # Initializing a AlignTextConfig with kakaobrain/align-base style configuration
>>> configuration = AlignTextConfig()

>>> # Initializing a AlignTextModel (with random weights) from the kakaobrain/align-base style configuration
>>> model = AlignTextModel(configuration)

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

## AlignVisionConfig[[transformers.AlignVisionConfig]]

#### transformers.AlignVisionConfig[[transformers.AlignVisionConfig]]

```python
transformers.AlignVisionConfig(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, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 600, width_coefficient: float = 2.0, depth_coefficient: float = 3.1, depth_divisor: int = 8, kernel_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (3, 3, 5, 3, 5, 5, 3), in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (32, 16, 24, 40, 80, 112, 192), out_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (16, 24, 40, 80, 112, 192, 320), depthwise_padding: list | tuple[int, ...] = (), strides: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 2, 2, 2, 1, 2, 1), num_block_repeats: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 2, 2, 3, 3, 4, 1), expand_ratios: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 6, 6, 6, 6, 6, 6), squeeze_expansion_ratio: float = 0.25, hidden_act: str = 'swish', hidden_dim: int = 2560, pooling_type: str = 'mean', initializer_range: float = 0.02, batch_norm_eps: float = 0.001, batch_norm_momentum: float = 0.99, drop_connect_rate: float | int = 0.2)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/configuration_align.py#L66)

**매개변수:**

num_channels (`int`, *선택 사항*, 기본값 `3`) : 입력 채널의 수입니다.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *선택*, 기본값 `600`) : 각 이미지의 크기(해상도).

width_coefficient (`float`, *선택 사항*, 기본값 2.0) : 각 단계에서 네트워크 폭에 적용되는 스케일링 계수입니다.

depth_coefficient (`float`, *선택 사항*, 기본값 3.1) : 각 단계에서 네트워크 깊이를 위한 스케일링 계수입니다.

depth_divisor (`int`, *선택 사항*, 기본값 8) : 네트워크 폭의 단위입니다.

kernel_sizes (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[3, 3, 5, 3, 5, 5, 3]`) : 각 블록에서 사용할 커널 크기 목록.

in_channels (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[32, 16, 24, 40, 80, 112, 192]`) : 컨볼루션 레이어의 각 블록에서 사용할 입력 채널 크기 목록입니다.

out_channels (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[16, 24, 40, 80, 112, 192, 320]`) : 컨볼루션 레이어의 각 블록에서 사용할 출력 채널 크기 목록입니다.

depthwise_padding (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[]`) : 정사각형 패딩이 적용된 블록 인덱스 목록.

strides (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[1, 2, 2, 2, 1, 2, 1]`) : 컨볼루션 레이어의 각 블록에서 사용할 스트라이드 크기 목록입니다.

num_block_repeats (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[1, 2, 2, 3, 3, 4, 1]`) : 각 블록이 반복될 횟수를 나타내는 리스트입니다.

expand_ratios (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[1, 6, 6, 6, 6, 6, 6]`) : 각 블록의 스케일링 계수 목록.

squeeze_expansion_ratio (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.25) : Squeeze 확장 비율.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `swish`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

hidden_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 1280) : 분류 헤드 이전 레이어의 숨김 차원(hidden dimension)입니다.

pooling_type (`str` 또는 `function`, *선택 사항*, 기본값 `"mean"`) : dense 분류 헤드 전에 적용할 최종 풀링의 유형입니다. 사용 가능한 옵션은 [`"mean"`, `"max"`]입니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

batch_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.001`) : 배치 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

batch_norm_momentum (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.99) : 배치 정규화 레이어에서 사용되는 모멘텀입니다.

drop_connect_rate (`float`, *선택*, 기본값 0.2) : skip connection의 drop rate입니다.

이것은 AlignModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Align 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 [kakaobrain/align-base](https://huggingface.co/kakaobrain/align-base)와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import AlignVisionConfig, AlignVisionModel

>>> # Initializing a AlignVisionConfig with kakaobrain/align-base style configuration
>>> configuration = AlignVisionConfig()

>>> # Initializing a AlignVisionModel (with random weights) from the kakaobrain/align-base style configuration
>>> model = AlignVisionModel(configuration)

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

## AlignProcessor[[transformers.AlignProcessor]]

#### transformers.AlignProcessor[[transformers.AlignProcessor]]

```python
transformers.AlignProcessor(image_processor, tokenizer)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/processing_align.py#L33)

**매개변수:**

image_processor (`EfficientNetImageProcessor`) : 이미지 프로세서가 필수 입력입니다.

tokenizer (`BertTokenizer`) : 토크나이저는 필수 입력입니다.

이미지 프로세서와 토크나이저를 단일 프로세서로 래핑하는 AlignProcessor를 생성합니다.

[AlignProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignProcessor)는 [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor)와 [BertTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer)의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor)와 [~BertTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer)를 참고하세요.

#### __call__[[transformers.AlignProcessor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L653)

**매개변수:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *선택*) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *선택*) : 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정하세요.

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *선택*) : 전처리할 비디오입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위를 가지는 단일 비디오 또는 비디오 배치(batch)를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위를 가지는 비디오를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *선택 사항*) : 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다.

return_tensors (`str` 또는 [TensorType](/docs/transformers/main/ko/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` 객체를 반환합니다. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` 객체를 반환합니다.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.

## AlignModel[[transformers.AlignModel]]

#### transformers.AlignModel[[transformers.AlignModel]]

```python
transformers.AlignModel(config: AlignConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/modeling_align.py#L988)

**매개변수:**

config ([AlignConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델에 연결된 가중치가 로드되지 않고 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Align Model은 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 기본 모델입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.AlignModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, return_loss: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/modeling_align.py#L1084)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [EfficientNetImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([AlignProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignProcessor)는 이미지 처리에 [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor)를 사용합니다).

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

return_loss (`bool`, *선택 사항*) : 대조적 손실을 반환할지 여부.

**반환값:** `AlignOutput` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`AlignOutput` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([AlignConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[AlignModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `return_loss`가 `True`일 때 반환됨) -- 이미지-텍스트 유사도를 위한 대조적 손실(contrastive loss).
- **logits_per_image** (`torch.Tensor`, shape `(image_batch_size, text_batch_size)`) -- `image_embeds`와 `text_embeds` 사이의 스케일된 도트 프로덕트 점수입니다. 이는 이미지-텍스트 유사도 점수를 나타냅니다.
- **logits_per_text** (`torch.Tensor`, shape `(text_batch_size, image_batch_size)`) -- `text_embeds`와 `image_embeds` 사이의 스케일된 도트 프로덕트 점수입니다. 이는 텍스트-이미지 유사도 점수를 나타냅니다.
- **text_embeds** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, output_dim`) -- [AlignTextModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignTextModel)의 pooled output에 projection layer를 적용하여 얻은 텍스트 임베딩입니다.
- **image_embeds** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, output_dim`) -- [AlignVisionModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignVisionModel)의 출력입니다.
- **text_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *선택*) -- [AlignTextModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignTextModel)의 출력입니다.
- **vision_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention`, *선택*) -- [AlignVisionModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignVisionModel)의 출력입니다.

예:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, AlignModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model = AlignModel.from_pretrained("kakaobrain/align-base")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("kakaobrain/align-base")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> inputs = processor(
...     images=image, text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], return_tensors="pt", padding=True
... )

>>> with torch.inference_mode():
...     outputs = model(**inputs)
>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
>>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities
```

#### get_text_features[[transformers.AlignModel.get_text_features]]

```python
get_text_features(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/modeling_align.py#L1021)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

**반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

[AlignConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignConfig) 및 입력에 따라 다양한 요소로 구성된 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우).

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, AlignModel

>>> model = AlignModel.from_pretrained("kakaobrain/align-base")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kakaobrain/align-base")

>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     text_features = model.get_text_features(**inputs)
```

#### get_image_features[[transformers.AlignModel.get_image_features]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/modeling_align.py#L1059)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [EfficientNetImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([AlignProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignProcessor)는 이미지 처리에 [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor)를 사용합니다).

**반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

[AlignConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignConfig) 및 입력에 따라 다양한 요소로 구성된 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우).

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, AlignModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model = AlignModel.from_pretrained("kakaobrain/align-base")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("kakaobrain/align-base")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     image_features = model.get_image_features(**inputs)
```

## AlignTextModel[[transformers.AlignTextModel]]

#### transformers.AlignTextModel[[transformers.AlignTextModel]]

```python
transformers.AlignTextModel(config: AlignTextConfig, add_pooling_layer: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/modeling_align.py#L805)

**매개변수:**

config ([AlignTextConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignTextConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

add_pooling_layer (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 풀링 레이어를 추가할지 여부

ALIGN의 텍스트 모델로, 상단에 헤드나 투영이 없는 상태입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.AlignTextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/modeling_align.py#L836)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

**반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

[AlignConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignConfig) 및 입력에 따라 다양한 요소로 구성된 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[AlignTextModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignTextModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, AlignTextModel

>>> model = AlignTextModel.from_pretrained("kakaobrain/align-base")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kakaobrain/align-base")

>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled (EOS token) states
```

## AlignVisionModel[[transformers.AlignVisionModel]]

#### transformers.AlignVisionModel[[transformers.AlignVisionModel]]

```python
transformers.AlignVisionModel(config: AlignVisionConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/modeling_align.py#L911)

**매개변수:**

config ([AlignVisionConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignVisionConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스. 구성 파일로 초기화하면 모델에 연결된 가중치가 로드되지 않고 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

head나 projection이 없는 ALIGN의 vision model입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.AlignVisionModel.forward]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/align/modeling_align.py#L939)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [EfficientNetImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([AlignProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignProcessor)는 이미지 처리에 [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor)를 사용합니다).

**반환값:** `BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([AlignConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[AlignVisionModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/align#transformers.AlignVisionModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 공간 차원에 대해 풀링 연산을 수행한 후의 마지막 레이어 hidden-state입니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 `(batch_size, num_channels, height, width)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

예:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, AlignVisionModel

>>> model = AlignVisionModel.from_pretrained("kakaobrain/align-base")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("kakaobrain/align-base")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled CLS states
```