# PaliGemma

[PaliGemma](https://huggingface.co/papers/2407.07726), [SigLIP](./siglip)'yi [Gemma](./gemma) 2B modeliyle birleştiren bir görme-dil modeli (VLM) ailesidir. PaliGemma, 3B, 10B ve 28B parametre seçenekleriyle sunulmaktadır. PaliGemma'nın ana amacı, diğer görevlere aktarımı kolay, uyarlanabilir bir temel VLM sağlamaktır. SigLIP görme kodlayıcısı, bir görüntüyü token dizisine dönüştüren ve isteğe bağlı bir istemin (prompt) başına eklenen, "şekim optimize edilmiş" (shape optimized) kontrastif olarak ön eğitilmiş bir [ViT](./vit)'dir. Gemma 2B modeli, çözücü (decoder) olarak kullanılmaktadır. PaliGemma, kapasitesini en üst düzeye çıkarmak için tüm görüntü ve metin token'larında tam dikkat (full attention) kullanır.

[PaliGemma 2](https://huggingface.co/papers/2412.03555), ilk modele kıyasla gelişme sağlayarak decoder olarak Gemma 2'yi (2B, 9B ve 27B parametre varyantları) kullanır. Bunlar **pt** veya **mix** varyantları olarak mevcuttur. **pt** checkpoint'leri ek ince ayar için tasarlanmıştır ve **mix** checkpoint'leri kutudan çıktığı gibi kullanıma hazırdır.

Tüm orijinal PaliGemma kontrol noktalarını [PaliGemma](https://huggingface.co/collections/google/paligemma-release-6643a9ffbf57de2ae0448dda), [PaliGemma 2](https://huggingface.co/collections/google/paligemma-2-release-67500e1e1dbfdd4dee27ba48) ve [PaliGemma 2 Mix](https://huggingface.co/collections/google/paligemma-2-mix-67ac6a251aaf3ee73679dcc4) koleksiyonlarında bulabilirsiniz.

> [!TIP]
> PaliGemma'nın farklı görme ve dil görevlerine nasıl uygulanacağına dair daha fazla örnek için sağ kenar çubuğundaki PaliGemma modellerine tıklayın.

Aşağıdaki örnek, [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) veya [AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/auto#transformers.AutoModel) sınıfı kullanılarak bir görüntüye dayalı metin üretmenin nasıl yapılacağını göstermektedir.

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="image-text-to-text",
    model="google/paligemma2-3b-mix-224",
    device=0,
)
pipeline(
    "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
    text="What is in this image?"
)
```

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration

model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "google/paligemma2-3b-mix-224",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(
    "google/paligemma2-3b-mix-224",
)

prompt = "What is in this image?"
url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = processor(image, prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, cache_implementation="static")
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

Quantization, ağırlıkları daha düşük bir hassasiyetle temsil ederek büyük modellerin bellek yükünü azaltır. Daha fazla kullanılabilir quantization backend'i için [Quantization](../quantization/overview) genel bakışına başvurun.

Aşağıdaki örnek, ağırlıkları yalnızca int4 olarak nicelleştirmek için [torchao](../quantization/torchao) kullanır.

```python
# pip install torchao
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration, TorchAoConfig

quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "google/paligemma2-28b-mix-224",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(
    "google/paligemma2-28b-mix-224",
)

prompt = "What is in this image?"
url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = processor(image, prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, cache_implementation="static")
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

Modelin hangi token'lara dikkat edebildiğini ve edemediğini daha iyi anlamak için [AttentionMaskVisualizer](https://github.com/huggingface/transformers/blob/beb9b5b02246b9b7ee81ddf938f93f44cfeaad19/src/transformers/utils/attention_visualizer.py#L139)'ı kullanın.

```python
from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer

visualizer = AttentionMaskVisualizer("google/paligemma2-3b-mix-224")
visualizer("<img> What is in this image?")
```

    

## Notlar

- PaliGemma bir sohbet modeli değildir ve görüntü açıklama, görsel soru yanıtlama (VQA), nesne algılama ve belge anlama gibi belirli aşağı akış görevleri için ince ayar yapıldığında en iyi performansı gösterir.
- [PaliGemmaProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaProcessor), modele girdi olarak görselleri, metinleri ve isteğe bağlı etiketleri hazırlayabilir. İnce ayarlama sırasında model için etiketler oluşturmak için işlemciye `suffix` parametresini iletin.

    ```py
    prompt = "What is in this image?"
    answer = "a pallas cat"
    inputs = processor(images=image, text=prompt, suffix=answer, return_tensors="pt").to(model.device)
    ```

- PaliGemma, birden fazla görüntü kabul edecek şekilde ince ayar (fine-tune) yapıldığında birden fazla giriş görüntüsünü destekleyebilir. Örneğin, [NLVR2](https://huggingface.co/google/paligemma-3b-ft-nlvr2-448) checkpoint'i birden fazla görüntüyü destekler. Görüntüleri işlemciye (processor) bir liste olarak iletin.

    ```py
    import torch
    import requests
    from PIL import Image
    from transformers import TorchAoConfig, AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration

    model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained("google/paligemma-3b-ft-nlvr2-448", device_map="auto")
    processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/paligemma-3b-ft-nlvr2-448")

    prompt = "Are these two images the same?"
    cat_image = Image.open(
        requests.get("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", stream=True).raw
    )
    cow_image = Image.open(
        requests.get(
            "https://media.istockphoto.com/id/1192867753/photo/cow-in-berchida-beach-siniscola.jpg?s=612x612&w=0&k=20&c=v0hjjniwsMNfJSuKWZuIn8pssmD5h5bSN1peBd1CmH4=", stream=True
        ).raw
    )

    inputs = processor(images=[[cat_image, cow_image]], text=prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

    output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20, cache_implementation="static")
    print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
    ```

## PaliGemmaConfig[[transformers.PaliGemmaConfig]]

#### transformers.PaliGemmaConfig[[transformers.PaliGemmaConfig]]

```python
transformers.PaliGemmaConfig(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, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_index: int = 256000, vocab_size: int = 257152, projection_dim: int = 2048, hidden_size: int = 2048, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/configuration_paligemma.py#L24)

**Parametreler:**

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *isteğe bağlı*) : Görüntü iskeletinin yapılandırma nesnesi veya sözlüğü.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *isteğe bağlı*) : Metin omurgasının yapılandırma nesnesi veya sözlüğü.

image_token_index (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `256000`) : Girdi görselleri için yer tutucu olarak kullanılan görsel jeton indeksi.

vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `257152`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.

projection_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2048`) : Metin ve görme projeksiyon katmanlarının boyutluluğu.

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2048`) : Gizli temsillerin boyutu.

tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir.

Bu, bir PaliGemmaModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Paligemma modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneği oluşturmak, [google/paligemma-3b-pt-224](https://huggingface.co/google/paligemma-3b-pt-224) modelinin yapılandırmasına benzer bir yapılandırma üretir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnek:

```python
>>> from transformers import PaliGemmaForConditionalGeneration, PaliGemmaConfig, SiglipVisionConfig, GemmaConfig

>>> # Initializing a Siglip-like vision config
>>> vision_config = SiglipVisionConfig()

>>> # Initializing a PaliGemma config
>>> text_config = GemmaConfig()

>>> # Initializing a PaliGemma paligemma-3b-224 style configuration
>>> configuration = PaliGemmaConfig(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the paligemma-3b-224 style configuration
>>> model = PaliGemmaForConditionalGeneration(configuration)

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

## PaliGemmaProcessor[[transformers.PaliGemmaProcessor]]

#### transformers.PaliGemmaProcessor[[transformers.PaliGemmaProcessor]]

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

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/processing_paligemma.py#L56)

**Parametreler:**

image_processor (`SiglipImageProcessor`) : Görüntü işleyici zorunlu bir girdidir.

tokenizer (`tokenizer_class`) : Tokenizer zorunlu bir girdidir.

chat_template (`str`) : Bir sohbet içindeki mesaj listelerini tokenize edilebilir bir metne dönüştürmek için kullanılan bir Jinja şablonu.

Bir görüntü işleyiciyi ve bir belirteçleyiciyi tek bir işleyicide birleştiren bir PaliGemmaProcessor oluşturur.

[PaliGemmaProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaProcessor), [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) ve `tokenizer_class` işlevlerinin tümünü sunar. Daha fazla bilgi için [~SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) ve `~tokenizer_class` belgelerine bakın.

#### __call__[[transformers.PaliGemmaProcessor.__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, suffix: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/processing_paligemma.py#L89)

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *isteğe bağlı*) : Ön işleme tabi tutulacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *isteğe bağlı*) : Kodlanacak dizi veya dizi topluluğu. Her dizi bir metin veya metin listesi (önceden tokenize edilmiş metin) olabilir. Önceden tokenize edilmiş bir girdi geçirirseniz, toplu girdilerle karışıklığı önlemek için `is_split_into_words=True` değerini ayarlayın.

suffix (`str | list[str] | list[list[str]]`, *isteğe bağlı*) : Kodlanacak sonek veya sonek partisi. Yalnızca ince ayar için gereklidir. Daha fazla bilgi için https://github.com/google-research/big_vision/blob/main/big_vision/configs/proj/paligemma/README.md adresine bakın. Girdiniz " What is on the image" ise, sonek beklenen tahmine, yani "a cow sitting on a bench" ifadesine karşılık gelir.

return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : Çok modlu yer tutucu token konumlarını gösteren çok modlu token türü kimliklerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir.

return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : Her çok modlu yer tutucu ve ikamesi için karakter ofsetlerinin döndürülüp döndürülmemesi.

return_tensors (`str` veya [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/file_utils#transformers.TensorType), *opsiyonel*) : Ayarlanırsa, belirli bir çerçeveye ait tensörleri döndürür. Kabul edilen değerler:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` nesnelerini döndürür. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` nesnelerini döndürür.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *opsiyonel*) : Her modalite (metin, görüntüler, videolar, ses) için ek işleme seçenekleri. Modelle ilgili parametreler yukarıda listelenmiştir; desteklenen argümanların tam listesi için TypedDict sınıfına bakın.

**Dönüş:** [BatchFeature](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature)

Aşağıdaki alanlara sahip bir [BatchFeature](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature):

- **input_ids** -- Bir modele verilecek token kimliklerinin listesi. `text` `None` olmadığında döndürülür. `suffix` sağlanırsa, `input_ids` ek (suffix) girdi kimliklerini de içerir.
- **attention_mask** -- Modelin hangi jetonlara dikkat etmesi gerektiğini belirleyen indeks listesi (`return_attention_mask=True` olduğunda veya *"attention_mask"* `self.model_input_names` içindeyse ve `text` `None` değilse).
- **pixel_values** -- Bir modele verilecek piksel değerleri. `images` `None` olmadığında döndürülür.
- **labels** -- `suffix` None değilse eğitimle uyumlu etiketler

## PaliGemmaModel[[transformers.PaliGemmaModel]]

#### transformers.PaliGemmaModel[[transformers.PaliGemmaModel]]

```python
transformers.PaliGemmaModel(config: PaliGemmaConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/modeling_paligemma.py#L122)

**Parametreler:**

config ([PaliGemmaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Dil modelleme başlığı olmadan bir görme omurgası ve bir dil modelinden oluşan Base Paligemma modeli,

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.PaliGemmaModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/modeling_paligemma.py#L173)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [SiglipImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([PaliGemmaProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaProcessor), görüntü işleme için [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) kullanır).

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

token_type_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdilerin ilk ve ikinci bölümlerini belirtmek için segment token dizinleri. Dizinler `[0, 1]` aralığından seçilir:  - 0, *sentence A* token'ına karşılık gelir, - 1, *sentence B* token'ına karşılık gelir.  [Token type ID'leri nelerdir?](../glossary#token-type-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*) : `True` olarak ayarlanırsa, `past_key_values` anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. `past_key_values`).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *isteğe bağlı*) : Anahtarları desteklenen modaliteler, değerleri ise o modalite için kodlanmış çıktılar olan bir sözlük. Her kodlanmış çıktı, (`pooler_output`, *isteğe bağlı*: `last_hidden_states`, *isteğe bağlı*: `hidden_states`, *isteğe bağlı*: `attentions`) `pooler_output` `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` boyutunda, *isteğe bağlı*) şeklindedir ve kodlayıcının çok modlu özelliklerinin metin gömme (embedding) değerleriyle birleştirilmiş bir dizisidir.

**Dönüş:** `PaligemmaModelOutputWithPast` veya `tuple(torch.Tensor)`

`PaligemmaModelOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırma ([PaliGemmaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[PaliGemmaModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

  `past_key_values` kullanılırsa, yalnızca `(batch_size, 1, hidden_size)` biçimindeki dizilerin son gizli durumu (hidden-state) çıktı olarak verilir.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak `config.is_encoder_decoder=True` ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) -- `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)` boyutunda bir `torch.Tensor`. Görüntü kodlayıcısı tarafından üretilen ve son gizli durum projeksiyonundan sonra modelin image_hidden_states'i.

Örnek:

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

>>> model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained("google/paligemma2-3b-mix-224")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/paligemma2-3b-mix-224")

>>> prompt = "Where is the cat standing?"
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

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

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs,)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Where is the cat standing?\nsnow"
```

#### get_image_features[[transformers.PaliGemmaModel.get_image_features]]

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

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/modeling_paligemma.py#L135)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [SiglipImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([PaliGemmaProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaProcessor), görüntü işleme için [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) kullanır).

**Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([PaliGemmaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

Görme kulesinden görüntü son gizli durumlarını alır ve çok modlu projeksiyonu uygular.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

#### get_placeholder_mask[[transformers.PaliGemmaModel.get_placeholder_mask]]

```python
get_placeholder_mask(input_ids: LongTensor, inputs_embeds: Tensor, image_features: Tensor)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/modeling_paligemma.py#L149)

`input_ids` veya `inputs_embeds` içinden çok modlu yer tutucu maskesini alır ve yer tutucu belirteç sayısının çok modlu özelliklerin uzunluğuna eşit olduğunu kontrol eder. Uzunluklar farklıysa bir hata oluşturulur.

## PaliGemmaForConditionalGeneration[[transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration]]

#### transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration[[transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration]]

```python
transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration(config: PaliGemmaConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/modeling_paligemma.py#L292)

**Parametreler:**

config ([PaliGemmaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Dil modelleme başlığı olmadan bir görme omurgası ve bir dil modelinden oluşan Base Paligemma modeli,

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/modeling_paligemma.py#L306)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [SiglipImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([PaliGemmaProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaProcessor), görüntü işleme için [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) kullanır).

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

token_type_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdilerin ilk ve ikinci bölümlerini belirtmek için segment token dizinleri. Dizinler `[0, 1]` aralığından seçilir:  - 0, *sentence A* token'ına karşılık gelir, - 1, *sentence B* token'ına karşılık gelir.  [Token type ID'leri nelerdir?](../glossary#token-type-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[0, ..., config.text_config.vocab_size]` aralığında olmalı ya da -100 olmalı (`input_ids` docstring'ine bakın). Endeksleri `-100` olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca `[0, ..., config.text_config.vocab_size]` aralığında etiketlere sahip tokenlar için hesaplanır.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*) : `True` olarak ayarlanırsa, `past_key_values` anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : `int` ise, son `logits_to_keep` token için logits hesaplanır. `0` ise, tüm `input_ids` için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token'ın logits'ine ihtiyaç duyulur ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. `torch.Tensor` ise, dizi uzunluğu boyutunda tutulacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *isteğe bağlı*) : Anahtarları desteklenen modaliteler, değerleri ise o modalite için kodlanmış çıktılar olan bir sözlük. Her kodlanmış çıktı, (`pooler_output`, *isteğe bağlı*: `last_hidden_states`, *isteğe bağlı*: `hidden_states`, *isteğe bağlı*: `attentions`) `pooler_output` `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` boyutunda, *isteğe bağlı*) şeklindedir ve kodlayıcının çok modlu özelliklerinin metin gömme (embedding) değerleriyle birleştirilmiş bir dizisidir.

**Dönüş:** `PaliGemmaCausalLMOutputWithPast` veya `tuple(torch.Tensor)`

A `PaliGemmaCausalLMOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` tuple'ı (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([PaliGemmaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[PaliGemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)`) -- Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren ve `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` demeti.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) -- Boyutu `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)` olan bir `torch.Tensor`. Görüntü kodlayıcısının son gizli durumu projekte ettikten sonra modelin ürettiği image_hidden_states.

Örnek:

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

>>> model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained("google/paligemma2-3b-mix-224")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/paligemma2-3b-mix-224")

>>> prompt = "Where is the cat standing?"
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

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

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs,)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Where is the cat standing?\nsnow"
```

#### get_image_features[[transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration.get_image_features]]

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

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/paligemma/modeling_paligemma.py#L302)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [SiglipImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([PaliGemmaProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaProcessor), görüntü işleme için [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) kullanır).

Örnek:

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

>>> model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained("google/paligemma-3b-pt-224")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/paligemma-3b-pt-224")

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

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```