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GLM-5.3-Flash

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이 모델은 2026-08-26에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

GLM-5.3-Flash

개요

GLM-5.3-Flash 모델은 이 클래스를 사용합니다. transformers의 구현에는 MTP 레이어가 포함되어 있지 않습니다.

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash는 GLM-5 시리즈에서 첫 번째 네이티브 멀티모달 모델입니다. 총 320B 파라미터와 활성 파라미터 18B만으로, 비용은 1/10 수준임에도 벤치마크와 실제 워크로드 전반에서 GLM-5.2를 능가하며, 코딩 및 에이전틱 벤치마크에서는 Claude Opus 4.8에 근접하는 성능을 보여줍니다.

GLM-5.3-Flash는 새로 학습된 베이스 모델에서 출발하며, 아키텍처와 학습 레시피가 성능과 효율성을 중심으로 재설계되었습니다. GLM 시리즈 역사상 최초로 희소(sparse) 어텐션과 선형(linear) 어텐션을 결합한 하이브리드 아키텍처를 도입하여, 정밀한 롱 컨텍스트 성능을 유지하면서 롱 컨텍스트 서빙 비용을 크게 줄였습니다. 또한 이 모델은 스케일링 효율성을 한층 더 높이기 위해 Manifold-Constrained Hyper-Connections(mHC)를 채택했습니다. 이러한 변경 사항들과 함께 최신 30T-token 멀티모달 사전 학습 코퍼스를 활용함으로써, GLM-5.3-Flash는 더 적은 컴퓨트 리소스로 더 높은 지능을 제공합니다.

bench_53

The input is a single word "Notes". 참고

  • 배치 생성에는 왼쪽 패딩을 사용합니다. 패딩 방향을 참조하세요.

Glm5NextConfig

클래스 transformers.Glm5NextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 154854video_token_id: int = 154855image_start_token_id: int = 154830image_end_token_id: int = 154831video_start_token_id: int = 154832video_end_token_id: int = 154833tie_word_embeddings: bool = False )

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 사전입니다.
  • image_token_id (int, 선택 사항, 기본값 154854) — 이미지 프롬프트를 인코딩할 이미지 토큰 인덱스입니다.
  • video_token_id (int, 선택 사항, 기본값 154855) — 비디오 프롬프트를 인코딩할 비디오 토큰 인덱스입니다.
  • image_start_token_id (int, 선택 사항, 기본값 154830) — 이미지 시작을 인코딩할 이미지 시작 토큰 인덱스입니다.
  • image_end_token_id (int, 선택 사항, 기본값 154831) — 이미지의 끝을 인코딩하기 위한 이미지 종료 토큰 인덱스입니다.
  • video_start_token_id (int, 선택 사항, 기본값 154832) — 비디오 시작을 인코딩하기 위한 비디오 시작 토큰 인덱스입니다.
  • video_end_token_id (int, 선택 사항, 기본값 154833) — 비디오의 끝을 인코딩하기 위한 비디오 종료 토큰 인덱스입니다.
  • tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 False) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 Glm5NextModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Glm5 Next 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 zai-org/GLM-5.3-Flash와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

>>> from transformers import Glm5NextConfig

>>> # Initializing a GLM-5.3-Flash style configuration
>>> configuration = Glm5NextConfig()

Glm5NextTextConfig

클래스 transformers.Glm5NextTextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 154880hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 12288moe_intermediate_size: int = 2048num_hidden_layers: int = 45num_attention_heads: int = 64num_key_value_heads: int = 64n_shared_experts: int = 1n_routed_experts: int = 288output_router_logits: bool = Falserouted_scaling_factor: float = 2.5kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int = 1536qk_rope_head_dim: int = 0v_head_dim: int = 256qk_nope_head_dim: int = 256n_group: int = 1topk_group: int = 1num_experts_per_tok: int = 8norm_topk_prob: bool = Truehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 1048576initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 154820bos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonetie_word_embeddings: bool = Falsemlp_layer_types: list[str] | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0index_topk: int = 2048index_head_dim: int = 128index_n_heads: int = 32head_dim: int = 0layer_types: list[str] | None = Noneindexer_types: list[str] | None = Noneswiglu_limit: float = 10.0linear_head_dim: int = 128linear_num_heads: int = 64linear_conv_kernel_dim: int = 4linear_lower_bound: float | None = -5.0hc_mult: int = 4hc_eps: float = 1e-06hc_sinkhorn_iters: int = 20router_aux_loss_coef: float = 0.001index_kpool: int = 16index_kpool_always_select_tail: bool = True )

매개변수

  • vocab_size (int, 선택 사항, 기본값 154880) — 모델의 어휘 크기입니다. input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.
  • hidden_size (int, 선택 사항, 기본값 4096) — 숨겨진 표현의 차원입니다.
  • intermediate_size (int, 선택 사항, 기본값 12288) — MLP 표현의 차원입니다.
  • moe_intermediate_size (int, 선택 사항, 기본값 2048) — 라우팅된 전문가 MLP의 중간 크기입니다.
  • num_hidden_layers (int, 선택 사항, 기본값 45) — Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수입니다.
  • num_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 64) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
  • num_key_value_heads (int, 선택 사항, 기본값 64) — Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. num_key_value_heads=num_attention_heads인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고, num_key_value_heads=1인 경우 모델은 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외에는 GQA가 사용됩니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 평균 풀링(meanpooling)하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 이 논문을 참고하세요. 지정되지 않으면 num_attention_heads가 기본값으로 사용됩니다.
  • n_shared_experts (int, 선택 사항, 기본값 1) — 공유 전문가의 수입니다.
  • n_routed_experts (int, 선택 사항, 기본값 288) — 라우팅된 전문가의 수입니다.
  • output_router_logits (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 모델이 router logits를 반환할지 여부입니다. 이 옵션을 활성화하면 load balancing loss와 router z-loss를 포함한 auxiliary loss도 출력할 수 있습니다.
  • routed_scaling_factor (float, 선택 사항, 기본값 2.5) — 라우팅된 전문가의 스케일링 팩터입니다.
  • kv_lora_rank (int, 선택 사항, 기본값 512) — 키 및 값 투영에 사용되는 LoRA 행렬의 랭크입니다.
  • q_lora_rank (int, 선택 사항, 기본값 1536) — 쿼리 투영에 사용되는 LoRA 행렬의 랭크입니다.
  • qk_rope_head_dim (int, 선택 사항, 기본값 0) — 회전 위치 임베딩을 사용하는 쿼리/키 헤드의 차원입니다.
  • v_head_dim (int, 선택 사항, 기본값 256) — value head의 차원입니다.
  • qk_nope_head_dim (int, 선택 사항, 기본값 256) — Rotary position embeddings를 사용하지 않는 query/key head의 차원입니다.
  • n_group (int, 선택 사항, 기본값 1) — 라우팅된 전문가 그룹의 수.
  • topk_group (int, 선택 사항, 기본값 1) — 토큰별로 선택할 그룹의 수입니다(각 토큰에 대해 선택된 전문가가 topk_group개의 그룹 내에서만 선택되도록 보장합니다).
  • num_experts_per_tok (int, 선택 사항, 기본값 8) — 각 토큰을 라우팅할 전문가의 수입니다. 이는 토큰 선택 라우팅의 top-k 값입니다.
  • norm_topk_prob (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 라우팅된 전문가의 가중치를 정규화할지 여부입니다.
  • hidden_act (str, 선택 사항, 기본값 silu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
  • max_position_embeddings (int, 선택 사항, 기본값 1048576) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.
  • initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
  • rms_norm_eps (float, 선택 사항, 기본값 1e-05) — rms 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.
  • pad_token_id (int, 선택 사항, 기본값 154820) — 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.
  • tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 False) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
  • mlp_layer_types (list[str], 선택 사항) — 레이어별 feed-forward 스케줄. 값은 "dense" 또는 "sparse"입니다.
  • attention_bias (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 자기 주의(self-attention) 시 query, key, value 및 출력 투영 계층에 bias를 사용할지 여부입니다.
  • attention_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.
  • index_topk (int, 선택 사항, 기본값 2048) — DSA 인덱서가 선택하는 sparse-attention 위치의 수입니다.
  • index_head_dim (int, 선택 사항, 기본값 128) — DSA 인덱서 투영 헤드 차원입니다.
  • index_n_heads (int, 선택 사항, 기본값 32) — DSA 인덱서 헤드 수입니다.
  • head_dim (int, 선택 사항, 기본값 0) — Attention head의 차원입니다. None인 경우 hidden_size // num_attention_heads로 기본값이 설정됩니다.
  • layer_types (list[str], 선택 사항) — 레이어별 어텐션 캐시 스케줄입니다. 값은 KDA 레이어의 경우 "linear_attention", MLA (DSA) 레이어의 경우 "indexed_attention"입니다.
  • indexer_types (list[str], 선택 사항) — 레이어별 DSA 인덱서 모드. 값은 "full"(인덱서 실행) 또는 "shared"(이전 full 레이어의 top-k 선택 재사용)입니다.
  • swiglu_limit (float, 선택 사항, 기본값 10.0) — SwiGLU 게이트/업 투영에 적용되는 클램프 한계값.
  • linear_head_dim (int, 선택 사항, 기본값 128) — linear attention에서 각 head의 차원입니다.
  • linear_num_heads (int, 선택 사항, 기본값 64) — linear attention 레이어에서 사용되는 헤드 수입니다.
  • linear_conv_kernel_dim (int, 선택 사항, 기본값 4) — linear attention 레이어에서 사용되는 convolution의 kernel size입니다.
  • linear_lower_bound (float, 선택 사항, 기본값 -5.0) — forget gate에 감쇠(decay)를 적용할 때 하한(lower bound)을 사용할지 여부.
  • hc_mult (int, 선택 사항, 기본값 4) — MHC 잔차 스트림의 개수입니다.
  • hc_eps (float, 선택 사항, 기본값 1e-6) — MHC Sinkhorn 정규화에 사용되는 수치 하한값입니다.
  • hc_sinkhorn_iters (int, 선택 사항, 기본값 20) — MHC 라우팅에 사용되는 Sinkhorn 반복 횟수입니다.
  • router_aux_loss_coef (float, 선택 사항, 기본값 0.001) — 보조 로드 밸런싱 손실 계수입니다. MoE 모델에서 불균형한 전문가 라우팅을 처벌하는 데 사용됩니다.
  • index_kpool (int, 선택 사항, 기본값 16) — DSA 인덱서가 선택하는 압축 토큰 그룹의 풀 크기입니다.
  • index_kpool_always_select_tail (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 미완성 KPool tail이 sparse attention에 항상 포함되는지 여부입니다.

이것은 Glm5NextModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Glm5 Next 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 zai-org/GLM-5.3-Flash와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

Glm5NextVisionConfig

클래스 transformers.Glm5NextVisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonedepth: int = 24hidden_size: int = 1024hidden_act: str = 'silu'attention_bias: bool = Trueattention_dropout: float | int = 0.0num_heads: int = 16in_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 336patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14rms_norm_eps: float = 1e-05spatial_merge_size: int = 2temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2out_hidden_size: int = 1536intermediate_size: int = 4096initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Noneprojection_intermediate_size: int = 10240swiglu_limit: float = 10.0 )

매개변수

  • depth (int, 선택 사항, 기본값 24) — 비전 인코더의 Transformer 레이어 수.
  • hidden_size (int, 선택 사항, 기본값 1024) — 숨겨진 표현의 차원입니다.
  • hidden_act (str, 선택 사항, 기본값 silu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
  • attention_bias (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 자기 주의(self-attention) 시 query, key, value 및 출력 투영 계층에 bias를 사용할지 여부입니다.
  • attention_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.
  • num_heads (int, 선택 사항, 기본값 16) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
  • in_channels (int, 선택 사항, 기본값 3) — 입력 채널의 수입니다.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], 선택 사항, 기본값 336) — 각 이미지의 크기(해상도)입니다.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], 선택 사항, 기본값 14) — 각 패치의 크기(해상도)입니다.
  • rms_norm_eps (float, 선택 사항, 기본값 1e-05) — rms 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.
  • spatial_merge_size (int, 선택 사항, 기본값 2) — 인접한 패치를 병합하여 시각 토큰의 수를 줄이는 데 사용되는 공간 병합 윈도우의 크기입니다.
  • temporal_patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], 선택 사항, 기본값 2) — 비디오 입력에 사용되는 3D 패치 임베딩에서 적용되는 시간적 패치 크기입니다.
  • out_hidden_size (int, 선택 사항, 기본값 1536) — 비전 모델의 출력 hidden size입니다.
  • intermediate_size (int, 선택 사항, 기본값 4096) — MLP 표현의 차원입니다.
  • initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
  • rope_parameters (dict, 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 rope_theta 값이 포함되어야 하며, 더 긴 max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다.
  • projection_intermediate_size (int, 선택 사항, 기본값 10240) — vision patch merger의 projection_intermediate_size 크기입니다.
  • swiglu_limit (float, 선택 사항, 기본값 10.0) — 비전 SwiGLU 게이트/업 프로젝션에 적용되는 클램프 한계값입니다.

이것은 Glm5NextModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Glm5 Next 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 zai-org/GLM-5.3-Flash와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

Glm5NextPreTrainedModel

class transformers.Glm5NextPreTrainedModel

< >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

매개변수

  • config (PreTrainedConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

( *args**kwargs )

점으로 구분된 경로(예: torch.float32)에 대한 mock 값: 속성 접근 체인, 호출은 pass-through 데코레이터처럼 동작하며, repr은 해당 점으로 구분된 경로입니다. 이를 베이스 클래스로 사용하면 plain-type 베이스로 대체됩니다(PEP 560 __mro_entries__). 따라서 실제 서브클래스는 일반적인 메타클래스를 유지하고, inspect.signature는 mock의 __init__가 아닌 실제 __init__를 읽습니다.

Glm5NextTextModel

클래스 transformers.Glm5NextTextModel

< >

( config: Glm5NextTextConfig )

매개변수

  • config (Glm5NextTextConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Glm5 Next Text Model입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].

    포지션 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).

반환값

MoeModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False이 전달되거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Glm5NextConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

Glm5NextTextModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (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=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

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

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_router_probs=True와 config.add_router_probs=True가 전달되었거나 config.output_router_probs=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩, 모양이 (batch_size, sequence_length, num_experts)인 torch.Tensor의 튜플.

    MoE 라우터가 계산하는 softmax 적용 후의 원시 라우터 로짓(raw router logits)입니다. 이 값들은 Mixture of Experts 모델의 보조 손실(auxiliary loss)을 계산하는 데 사용됩니다.

Glm5NextModel

Glm5NextVisionModel

class transformers.Glm5NextVisionModel

< >

( config: Glm5NextVisionConfig )

매개변수

  • config (Glm5NextVisionConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Glm5 Next Model입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs ) → torch.Tensor

매개변수

  • hidden_states (torch.Tensor, shape (seq_len, hidden_size)) — 모델의 최종 hidden states입니다.
  • grid_thw (torch.Tensor, shape (num_images_or_videos, 3)) — LLM에서 각 이미지의 feature shape의 temporal, height, width 값입니다.

반환값

torch.Tensor

hidden_states

Glm5NextVisionModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

class transformers.Glm5NextModel

< >

( config: Glm5NextConfig )

매개변수

  • config (Glm5NextConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Glm5 Next Model입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].

    포지션 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • pixel_values (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 Glm5NextImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Glm5NextImageProcessor.call()를 참조하세요 (Glm5NextProcessor는 이미지 처리에 Glm5NextImageProcessor를 사용합니다).
  • pixel_values_videos (torch.Tensor, shape (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), 선택 사항) — 입력 비디오에 해당하는 텐서입니다. 비디오의 픽셀 값은 Glm5NextVideoProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Glm5NextVideoProcessor.call()를 참조하세요 (Glm5NextProcessor는 비디오 처리에 Glm5NextVideoProcessor를 사용합니다).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor, shape (num_images, 3), 선택 사항) — LLM에서 각 이미지의 feature shape에 대한 시간, 높이, 너비입니다.
  • video_grid_thw (torch.LongTensor, shape (num_videos, 3), 선택 사항) — LLM에서 각 비디오의 feature shape에 해당하는 시간, 높이, 너비입니다.
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 선택 사항) — 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 딕셔너리입니다. 각 인코딩된 출력은 (pooler_output, 선택 사항: last_hidden_states, 선택 사항: hidden_states, 선택 사항: attentions) pooler_output의 형태가 (batch_size, sequence_length, hidden_size)인 선택 사항)으로 구성된 튜플이며, 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩에 병합한 시퀀스입니다.

반환값

BaseModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPast (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Glm5NextConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

Glm5NextModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

    past_key_values가 사용되면, (batch_size, 1, hidden_size) 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (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=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

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

Glm5NextForConditionalGeneration

클래스 transformers.Glm5NextForConditionalGeneration

< >

( config: Glm5NextConfig )

매개변수

  • config (Glm5NextConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

다른 모달리티(예: 이미지-텍스트-텍스트 생성)에 조건부화된 토큰 생성을 위한 Glm5 Next 모델.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].

    포지션 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 [0, ..., config.vocab_size] 범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_ids docstring 참조). 인덱스가 -100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 [0, ..., config.vocab_size] 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • pixel_values (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 Glm5NextImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Glm5NextImageProcessor.call()를 참조하세요 (Glm5NextProcessor는 이미지 처리에 Glm5NextImageProcessor를 사용합니다).
  • pixel_values_videos (torch.Tensor, shape (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), 선택 사항) — 입력 비디오에 해당하는 텐서입니다. 비디오의 픽셀 값은 Glm5NextVideoProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Glm5NextVideoProcessor.call()를 참조하세요 (Glm5NextProcessor는 비디오 처리에 Glm5NextVideoProcessor를 사용합니다).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor, shape (num_images, 3), 선택 사항) — LLM에서 각 이미지의 feature shape에 대한 시간, 높이, 너비입니다.
  • video_grid_thw (torch.LongTensor, shape (num_videos, 3), 선택 사항) — LLM에서 각 비디오의 feature shape에 해당하는 시간, 높이, 너비입니다.
  • output_router_logits (bool, 선택) — 모든 라우터의 logits를 반환할지 여부입니다. 라우터 손실을 계산하는 데 유용하며, 추론 단계에서는 반환하지 않아야 합니다.
  • mm_token_type_ids (torch.IntTensor, shape (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 각 모달리티와 일치하는 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 예를 들어 텍스트(0), 이미지(1), 비디오(2) 등이 있습니다. 멀티모달 토큰 타입 ID는 AutoProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 ProcessorMixin.call()를 참조하세요.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값 0) — int인 경우, 마지막 logits_to_keep 토큰에 대한 logits를 계산합니다. 0인 경우, 모든 input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 선택 사항) — 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 딕셔너리입니다. 각 인코딩된 출력은 (pooler_output, 선택 사항: last_hidden_states, 선택 사항: hidden_states, 선택 사항: attentions) pooler_output의 형태가 (batch_size, sequence_length, hidden_size)인 선택 사항)으로 구성된 튜플이며, 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩에 병합한 시퀀스입니다.

반환값

MoeCausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

MoeCausalLMOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False이 전달되거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Glm5NextConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

Glm5NextForConditionalGeneration의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.Tensor, shape (1,), 선택 사항, labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).

  • logits (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).

  • aux_loss (torch.Tensor, 선택 사항, output_router_logits=True가 전달되거나 config.output_router_logits=True인 경우, 그리고 모델이 로드 밸런싱 손실로 라우터를 학습하는 경우 반환됨) — 희소 모듈에 대한 로드 밸런싱 보조 손실입니다. 대신 라우터 바이어스로 전문가를 균형 맞추는 모델(DeepSeek-V3 및 이를 기반으로 파생된 아키텍처)은 router_logits를 반환하되 여기서는 None을 반환합니다.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_router_logits=True가 전달되거나 config.output_router_logits=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(스파스 레이어마다 하나)로, 형태는 (batch_size * sequence_length, num_experts)입니다.

    MoE 라우터가 계산한 원시 라우터 로짓입니다. 로드 밸런싱 손실을 계산하거나 토큰이 전문가로 어떻게 분배되는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (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=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

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

예:

>>> from transformers import AutoProcessor, Glm5NextForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> model = Glm5NextForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")

>>> 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"
... )
>>> inputs = {k: v.to(model.device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v for k, v in inputs.items()}
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)

Glm5NextProcessor

클래스 transformers.Glm5NextProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonevideo_processor = Nonechat_template = None**kwargs )

매개변수

  • image_processor (Glm5NextImageProcessor) — 이미지 프로세서가 필수 입력값입니다.
  • tokenizer (tokenizer_class) — 토크나이저는 필수 입력값입니다.
  • video_processor (Glm5NextVideoProcessor) — video processor는 필수 입력값입니다.
  • chat_template (str) — 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다.

이미지 프로세서, 토크나이저, 비디오 프로세서를 단일 프로세서로 묶는 Glm5NextProcessor를 생성합니다.

Glm5NextProcessor는 Glm5NextImageProcessor, tokenizer_class, Glm5NextVideoProcessor의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 ~Glm5NextImageProcessor, ~tokenizer_class, ~Glm5NextVideoProcessor를 참고하세요.

post_process_image_text_to_text

< >

( generated_outputsskip_special_tokens = Trueclean_up_tokenization_spaces = False**kwargs ) → list[str]

매개변수

  • generated_outputs (torch.Tensor 또는 np.ndarray) — generate 함수의 출력입니다. 출력은 (batch_size, sequence_length) 또는 (sequence_length,) 형태의 텐서로 예상됩니다.
  • skip_special_tokens (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 출력에서 특수 토큰을 제거할지 여부입니다. 토크나이저의 batch_decode 메서드에 전달되는 인자입니다.
  • clean_up_tokenization_spaces (bool, 선택, 기본값 False) — 토큰화 공백을 정리할지 여부입니다. 토크나이저의 batch_decode 메서드에 전달되는 인자입니다.
  • **kwargs — 토크나이저의 batch_decode method에 전달할 추가 인자.

반환값

list[str]

복호화된 텍스트.

모델의 출력을 후처리하여 텍스트를 디코딩합니다.

Glm5NextImageProcessor

클래스 transformers.Glm5NextImageProcessor

< >

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

매개변수

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값 {'longest_edge' -- 1}): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 False) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값 3) — 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. PILImageResampling enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부.
  • rescale_factor (float, kwargs, 선택 사항, 기본값 0.00392156862745098) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • Returns 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. —

Glm5NextImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

disable_grouping (bool, kwargs, 선택): 이미지를 크기로 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (int, kwargs, 선택): 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

get_number_of_image_patches

< >

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

매개변수

  • height (int) — 입력 이미지의 높이.
  • width (int) — 입력 이미지의 너비.
  • images_kwargs (dict, 선택) — 이미지 프로세서의 기본값을 덮어쓸 kwargs.

반환값

int

이미지당 이미지 패치 수.

주어진 이미지 크기에 대해 이미지 패치의 수를 반환하는 유틸리티입니다.

patchify

< >

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

seq_len, patch_dim 형태의 평면 레이아웃으로 각 이미지를 패치화하여 동적 형태의 픽셀을 연결할 수 있도록 합니다.

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.glm5_next.image_processing_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

매개변수

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우 do_rescale=False로 설정하세요.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 PILImageResampling enum 중 하나일 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • patch_size (int, kwargs, 선택 사항, 기본값 14) — 비전 인코더의 공간 패치 크기입니다.
  • temporal_patch_size (int, kwargs, 선택 사항, 기본값 2) — 비전 인코더의 시간적 패치 크기입니다.
  • merge_size (int, kwargs, 선택 사항, 기본값 2) — vision encoder에서 llm encoder로의 merge size입니다.
  • patch_expand_factor (int, kwargs, 선택 사항, 기본값 1) — vision encoder에서 llm encoder로의 patch_expand_factor입니다.
  • min_image_tokens (int, kwargs) — 이미지당 최소 토큰 수.
  • max_image_tokens (int, kwargs) — 이미지당 최대 토큰 수입니다.

반환값

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.

리사이즈

< >

( images: torch.Tensorresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: intmin_image_tokens: intmax_image_tokens: int**kwargs )

입력 이미지의 종횡비에 따라 동적으로 크기를 조정합니다.

Glm5NextImageProcessorPil

class transformers.Glm5NextImageProcessorPil

< >

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

매개변수

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값 {'longest_edge' -- 1}): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 False) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값 3) — 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. PILImageResampling enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부.
  • rescale_factor (float, kwargs, 선택 사항, 기본값 0.00392156862745098) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • Returns 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. —

Glm5NextImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

disable_grouping (bool, kwargs, 선택): 이미지를 크기로 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (int, kwargs, 선택): 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

get_number_of_image_patches

< >

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

매개변수

  • height (int) — 입력 이미지의 높이.
  • width (int) — 입력 이미지의 너비.
  • images_kwargs (dict, 선택) — 이미지 프로세서의 기본값을 덮어쓸 kwargs.

반환값

int

이미지당 이미지 패치 수.

주어진 이미지 크기에 대해 이미지 패치의 수를 반환하는 유틸리티입니다.

patchify

< >

( image: ndarraypatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

seq_len, patch_dim 형태의 평면 레이아웃으로 각 이미지를 패치화하여 동적 형태의 픽셀을 연결할 수 있도록 합니다.

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.glm5_next.image_processing_pil_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

매개변수

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우 do_rescale=False로 설정하세요.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 PILImageResampling enum 중 하나일 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • patch_size (int, kwargs, 선택 사항, 기본값 14) — 비전 인코더의 공간 패치 크기입니다.
  • temporal_patch_size (int, kwargs, 선택 사항, 기본값 2) — 비전 인코더의 시간적 패치 크기입니다.
  • merge_size (int, kwargs, 선택 사항, 기본값 2) — vision encoder에서 llm encoder로의 merge size입니다.
  • patch_expand_factor (int, kwargs, 선택 사항, 기본값 1) — vision encoder에서 llm encoder로의 patch_expand_factor입니다.
  • min_image_tokens (int, kwargs) — 이미지당 최소 토큰 수.
  • max_image_tokens (int, kwargs) — 이미지당 최대 토큰 수입니다.

반환값

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.

리사이즈

< >

( image: ndarrayresample: PILImageResampling | int | Nonefactor: inttemporal_factor: intmin_image_tokens: intmax_image_tokens: int**kwargs )

입력 이미지의 종횡비에 따라 동적으로 크기를 조정합니다.

Glm5NextVideoProcessor

class transformers.Glm5NextVideoProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.video_processing_glm5_next.Glm5NextVideoProcessorInitKwargs'> )

매개변수

  • **kwargs (Glm5NextVideoProcessorInitKwargs, 선택) — 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.

Glm5NextVideoProcessor 비디오 프로세서를 생성합니다.

get_num_of_video_patches

< >

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

매개변수

  • num_frames (int) — 입력 비디오의 프레임 수.
  • height (int) — 입력 비디오의 높이.
  • width (int) — 입력 비디오의 너비.
  • videos_kwargs (dict, 선택 사항) — video processor의 기본값을 덮어쓸 kwargs.

반환값

int

번역 요청이 아닌, 단순한 문장입니다. 지시사항에 따라 번역만 수행합니다. 비디오당 비디오 패치 수.

주어진 비디오 크기에 대해 비디오 패치의 수를 반환하는 유틸리티입니다.

patchify

< >

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

동적 형상의 픽셀을 연결할 수 있도록 각 비디오를 (seq_len, patch_dim) 형상의 평탄한 레이아웃으로 패치화합니다.

리사이즈

< >

( videos: torch.Tensorresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: intmin_image_tokens: intmax_image_tokens: int**kwargs )

입력 비디오의 종횡비에 따라 동적으로 크기를 조정합니다.

sample_frames

< >

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

매개변수

  • metadata (VideoMetadata) — 총 길이, fps, 총 프레임 수에 대한 정보를 포함하는 비디오의 메타데이터.
  • fps (int 또는 float, 선택) — 초당 샘플링할 목표 프레임 수입니다. 기본값은 self.fps입니다.

반환값

np.ndarray

video 프레임에서 샘플링할 인덱스.

Update on GitHub

←GIT Glm46V→