Transformers documentation
MuseGlimmer
该模型于 2026-08-09 贡献至 Hugging Face Transformers。
MuseGlimmer
MuseGlimmer 是 Meta Superintelligence Lab 推出的 30B 多模态模型，专为在消费级硬件上本地运行的智能体而构建。其 52 层稠密文本解码器负责处理交错的文本与图像，而冻结的 ViT-G/14 感知编码器则将屏幕截图、图表和文档转换为视觉 token。输出仅为文本。
每四个解码器层中，有三层在 2048 个 token 的窗口上使用滑动窗口注意力。第四层是一个全注意力层，禁用了旋转位置编码（NoPE），从而赋予模型 131K 的上下文长度。注意力机制还会对最终 logits 进行软截断，并在 QK-norm 之后对查询向量应用额外的缩放。
该模型附带一个用于 DFlash 推测解码的辅助模型 MuseGlimmerAssistant，它可以在每次前向传播中起草一整个 token 块。
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
task="image-text-to-text",
model="meta-models/Muse-Glimmer-30B",
dtype="auto",
device_map="auto",
)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
{"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
],
},
]
pipeline(messages, max_new_tokens=64)import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForMultimodalLM
processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Glimmer-30B")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
"meta-models/Muse-Glimmer-30B",
device_map="auto",
)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
{"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
],
},
]
inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]
outputs = model.generate(**inputs)
response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False)
print(response)备注
聊天模板接受
reasoning_strength关键字参数，用于在质量与延迟之间进行权衡。请通过apply_chat_template将其与任何工具定义一起传入。inputs = processor.apply_chat_template( messages, reasoning_strength="high", add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", )视频以帧为单位进行处理，MuseGlimmerProcessor 会在每个时间组之前写入
Time: <seconds>s标记，以便模型对顺序进行推理。时间戳来自视频元数据，因此当无法推断帧率时，请传入video_metadata。否则，处理器会发出警告并回退到 24 fps，这会导致提示中的每个时间戳发生偏移。图像和视频会被处理器展开为 token 序列。一张图像会变为
<|image_start|>，随后每个合并后的 patch 对应一个<|patch|>，最后以<|image_end|>结尾。在聊天消息中，只需包含{"type": "image"}。MuseGlimmerTextConfig 会在其
__post_init__中根据num_hidden_layers推导layer_types和layer_rope_theta，并从最后一层向前计数 NoPE 层。如果你更改了层数并希望采用不同的模式，请显式设置这两项。有关更多详细信息和使用示例，请参阅Meta 携 Muse Glimmer 回归：本地、智能体、多模态且开源！博客文章。
MuseGlimmerConfig
class transformers.MuseGlimmerConfig
< source >( 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 = 200092video_token_id: int = 200091out_hidden_size: int = 6144projector_hidden_size: int = 4096projector_hidden_act: str = 'gelu' )
参数
- text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]，可选) — 文本骨干网络的配置对象或字典。 - vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]，可选) — 视觉骨干网络的配置对象或字典。 - image_token_id (
int，可选，默认为200092) — 用作输入图像占位符的图像 token 索引。 - video_token_id (
int，可选，默认为200091) — 用作输入视频占位符的视频 token 索引。 - out_hidden_size (
int，可选，默认为 6144) — 视觉编码器在 patch 合并后的输出维度（多模态投影的输入宽度）。 - projector_hidden_size (
int，可选，默认为 4096) — 多模态投影的中间维度。 - projector_hidden_act (
str, 可选, 默认为gelu) — 多模态投影器使用的激活函数。
这是用于存储 MuseGlimmerModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Muse Glimmer 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 meta-models/Muse-Glimmer-30B 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
示例：
>>> from transformers import MuseGlimmerForConditionalGeneration, MuseGlimmerConfig
>>> # Initializing an MuseGlimmer style configuration
>>> configuration = MuseGlimmerConfig()
>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = MuseGlimmerForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configMuseGlimmerTextConfig
class transformers.MuseGlimmerTextConfig
< source >( 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 = 202048hidden_size: int = 6656intermediate_size: int = 19968num_hidden_layers: int = 52num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 2head_dim: int = 128hidden_activation: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = 200001bos_token_id: int | None = 200000tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0sliding_window: int | None = 2048layer_types: list[str] | None = Nonefinal_logit_softcapping: float = 20.0qk_scale_factor: float = 3.87output_multiplier: float = 0.19611613513818404post_norm_eps: float = 1e-08layer_rope_theta: list[float | int] | None = None )
参数
- vocab_size (
int，可选，默认为202048) — 模型的词汇表大小。定义了input_ids可以表示的不同 token 数量。 - hidden_size (
int，可选，默认为6656) — 隐藏表示的维度。 - intermediate_size (
int，可选，默认为19968) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为52) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为32) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_key_value_heads (
int, 可选，默认为2) — 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数。如果num_key_value_heads=num_attention_heads，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果num_key_value_heads=1，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则将使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行平均池化来构建。更多详情请参阅 这篇论文。如果未指定，则默认为num_attention_heads。 - head_dim (
int，可选，默认为128) — 注意力头维度。如果为 None，则默认为 hidden_size // num_attention_heads - hidden_activation (
str，可选，默认为silu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - max_position_embeddings (
int，可选，默认为131072) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - rms_norm_eps (
float，可选，默认为1e-05) — RMS 归一化层使用的 epsilon 值。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 模型是否应返回最后一次键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当config.is_decoder=True或模型为仅解码器生成式模型时相关。 - pad_token_id (
int, 可选) — 词表中用于填充的 token id。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]]，可选，默认为200001) — 词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 Token id。 - bos_token_id (
int，可选，默认为200000) — 词表中用于表示流起始的 Token ID。 - tie_word_embeddings (
bool，可选，默认为False) — 是否根据模型的tied_weights_keys映射来绑定权重嵌入。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。 - attention_bias (
bool，可选，默认为False) — 在自注意力机制中，是否在 query、key、value 和 output 投影层中使用偏置。 - attention_dropout (
Union[int, float]，可选，默认为0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。 - sliding_window (
int，可选，默认为2048) — 滑动窗口注意力的窗口大小。如果为None，则不应用滑动窗口。 - layer_types (
list[str], 可选) — 一个列表，用于显式地将每个层索引映射到其层类型。如果未提供，将根据 config 值自动生成。 - final_logit_softcapping (
float, 可选，默认为 20.0) — 在对 logits 应用 tanh softcapping 时的缩放因子。 - qk_scale_factor (
float，可选，默认值为 3.87) — 在标准1/sqrt(head_dim)注意力缩放的基础上，应用于无缩放 QK-norm 之后 Q 的乘数。 - output_multiplier (
float，可选，默认值为 0.19611613513818404) — 在最终 tanh softcap 之前应用于 logits 的缩放系数。对于已发布的 checkpoint，其值等于1/sqrt(hidden_size / 256)。 - post_norm_eps (
float，可选，默认为 1e-8) — 用于注意力后和 FFN 后归一化的 Epsilon（位于子层输出与残差之间）。 - layer_rope_theta (
list[float], 可选) — 每层的 RoPE 基础 theta；0表示禁用该层的旋转位置编码（NoPE）。覆盖全局的rope_parameters["rope_theta"]。默认情况下，除从最后一层向前数的每第 4 层外，所有层均使用全局 theta，这些层为 NoPE。
这是用于存储 MuseGlimmerModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Muse Glimmer 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 meta-models/Muse-Glimmer-30B 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
MuseGlimmerVisionConfig
class transformers.MuseGlimmerVisionConfig
< source >( 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 = Nonepatch_size: int = 14pos_emb_height: int = 32pos_emb_width: int = 32num_attention_heads: int = 16num_hidden_layers: int = 50hidden_size: int = 1536intermediate_size: int = 8960hidden_act: str = 'gelu'rope_parameters: dict | None = Nonepatch_temporal: int = 2merge_size: int = 2max_position_embeddings: int = 1024layer_norm_eps: float = 1e-05layer_types: list[str] | None = None )
参数
- patch_size (
int，可选，默认为14) — 每个 patch 的大小（分辨率）。 - pos_emb_height (
int, 可选) — 初始位置嵌入的高度。 - pos_emb_width (
int，可选) — 初始位置嵌入宽度。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为16) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_hidden_layers (
int，可选，默认为50) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - hidden_size (
int，可选，默认为1536) — 隐藏表示的维度。 - intermediate_size (
int，可选，默认为8960) — MLP 表示的维度。 - hidden_act (
str，可选，默认为gelu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - rope_parameters (
dict, 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。 - patch_temporal (
int, 可选) — 用于嵌入输入的时间维度 patch 大小。 - merge_size (
tuple[int] | list[int], 可选) — 用于 patch 合并的 kernel 大小。 - max_position_embeddings (
int，可选，默认为1024) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - layer_norm_eps (
float，可选，默认为1e-05) — 层归一化层所使用的 epsilon 值。 - layer_types (
list[str], 可选) — 一个列表，用于显式地将每个层索引映射到其层类型。如果未提供，将根据 config 值自动生成。
这是用于存储 MuseGlimmerModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Muse Glimmer 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 meta-models/Muse-Glimmer-30B 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
MuseGlimmerImageProcessor
class transformers.MuseGlimmerImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
参数
- do_convert_rgb (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否将图像转换为 RGB。 - do_resize (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否调整图像大小。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为None) — 描述输入到模型的最大维度。 - default_to_square (
bool，kwargs，可选，默认为False) — 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用center_crop后输出图像的尺寸。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为1) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举PILImageResampling中的一个值。仅当do_resize设置为True时才会生效。 - do_rescale (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行重新缩放。 - rescale_factor (
float，kwargs，可选，默认为0.00392156862745098) — 当do_rescale设置为True时，用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为[0.5, 0.5, 0.5]) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize设置为True时生效。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为[0.5, 0.5, 0.5]) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize设置为True时生效。 - do_pad (
bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的{"height": int, "width" int}尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在do_pad=True.时应用。 - do_center_crop (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。"none"或ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。 - Returns 如果设置为
'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 —
构建一个 MuseGlimmerImageProcessor 图像处理器。
disable_grouping (bool, kwargs, 可选)：
是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。
如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详情见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, 可选)：
输入中每张图像所使用的图像 token 数量。
为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。
get_number_of_image_patches
< source >( height: intwidth: intimages_kwargs = None ) → int
一个实用工具，用于返回给定图像尺寸对应的图像块数量。
注意：请勿删除此方法！vLLM 使用该方法在缺少图像输入的情况下推断 patch 和占位符的数量。
将每张图片转换为形状为 (seq_len, patch_dim) 的扁平布局，以便我们可以拼接动态形状的像素。
预处理
< source >( 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.muse_glimmer.image_processing_muse_glimmer.MuseGlimmerImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
参数
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置do_rescale=False。 - do_convert_rgb (
bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。 - do_resize (
bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 描述模型的最大输入维度。 - default_to_square (
bool, kwargs, 可选) — 当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用center_crop后输出图像的尺寸。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。可以是枚举PILImageResampling中的一个值。仅当do_resize设置为True时生效。 - do_rescale (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行重新缩放。 - rescale_factor (
float, kwargs, 可选) — 如果do_rescale设置为True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize设置为True时生效。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize设置为True时生效。 - do_pad (
bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的{"height": int, "width" int}尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在do_pad=True.时应用。 - do_center_crop (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。"none"或ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。 - patch_size (
int，kwargs，可选，默认为 14) — 视觉编码器的空间块大小。 - temporal_patch_size (
int, kwargs, 可选，默认为 2) — 视觉编码器的时间补丁大小。 - merge_size (
int，kwargs，可选，默认为 2) — 视觉编码器到 LLM 编码器的合并大小。 - max_image_tokens (
int, kwargs, 可选，默认值为 4096) — 单张图片生成的合并图像 token 的最大数量。
返回值
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — 由 call 方法返回的列表/数组/张量字典（如 ‘pixel_values’ 等）。 - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], 可选) — 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。
调整大小
< source >( images: Tensorpatch_size: intmerge_size: intmax_tokens: intresample: typing.Union[PIL.Image.Resampling, torchvision.transforms.v2.functional.InterpolationMode, int, NoneType]**kwargs )
根据输入图像的宽高比动态调整大小。
MuseGlimmerVideoProcessor
class transformers.MuseGlimmerVideoProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.muse_glimmer.video_processing_muse_glimmer.MuseGlimmerVideoProcessorInitKwargs'> )
构建一个 MuseGlimmerVideoProcessor 视频处理器。
将每个视频转换为形状为 (seq_len, patch_dim) 的扁平布局，以便我们可以拼接动态形状的像素。
调整大小
< source >( videos: Tensorresample: typing.Union[PIL.Image.Resampling, torchvision.transforms.v2.functional.InterpolationMode, int, NoneType]patch_size: intmerge_size: intmax_tokens: int**kwargs )
根据输入视频的宽高比动态调整大小。
sample_frames
< source >( metadata: VideoMetadatatemporal_patch_size: int | None = Nonenum_frames: int | None = Nonefps: int | float | None = None**kwargs ) → torch.Tensor
默认采样函数，在 0 到总帧数之间均匀采样指定数量的帧。
如果同时传入 fps 和元数据，则按 fps 帧/秒均匀采样。参数 num_frames 和 fps 互斥。
MuseGlimmerProcessor
class transformers.MuseGlimmerProcessor
< source >( image_processor = Nonevideo_processor = Nonetokenizer = Nonechat_template = None**kwargs )
构建一个 MuseGlimmerProcessor，它将图像处理器、视频处理器和分词器封装为单一处理器。
MuseGlimmerProcessor 提供了 MuseGlimmerImageProcessor、MuseGlimmerVideoProcessor 和 tokenizer_class 的所有功能。有关更多信息，请参阅 ~MuseGlimmerImageProcessor、~MuseGlimmerVideoProcessor 和 ~tokenizer_class。
MuseGlimmerPreTrainedModel
class transformers.MuseGlimmerPreTrainedModel
< source >( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )
参数
- config (PreTrainedConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
MuseGlimmerTextModel
class transformers.MuseGlimmerTextModel
< source >( config: MuseGlimmerTextConfig )
参数
- config (MuseGlimmerTextConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
未添加任何特定头部的裸 Muse Glimmer 文本模型，直接输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( 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'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回值
BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
一个 BaseModelOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（MuseGlimmerConfig）和输入。
MuseGlimmerTextModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则仅输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
MuseGlimmerVisionModel
class transformers.MuseGlimmerVisionModel
< source >( config: MuseGlimmerVisionConfig )
参数
- config (MuseGlimmerVisionConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
未添加任何特定头部的裸 Muse Glimmer 模型，直接输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( pixel_values: Tensorgrid_thw: LongTensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
参数
- pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 与输入图像对应的张量。可以使用 MuseGlimmerImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MuseGlimmerImageProcessor.call()（MuseGlimmerProcessor 使用 MuseGlimmerImageProcessor 处理图像）。 - grid_thw（形状为
(num_images_or_videos, 3)的torch.LongTensor）— 每个打包图像或视频的时间、高度和宽度补丁网格维度。
返回值
BaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.Tensor)
一个 BaseModelOutputWithPooling 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（MuseGlimmerConfig）和输入。
MuseGlimmerVisionModel 的 forward 方法会重写 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。pooler_output (
torch.Tensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列中第一个 token（分类 token）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后得到。例如，对于 BERT 系列模型，这返回的是分类 token 经过线性层和 tanh 激活函数处理后的结果。线性层的权重在预训练期间通过下一句预测（分类）目标进行训练。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
MuseGlimmerModel
class transformers.MuseGlimmerModel
< source >( config: MuseGlimmerConfig )
参数
- config (MuseGlimmerConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
未添加任何特定头部的裸 Muse Glimmer 模型，直接输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( 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] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MuseGlimmerModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。 - pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 对应输入图像的张量。可以使用 MuseGlimmerImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MuseGlimmerImageProcessor.call()（MuseGlimmerProcessor 使用 MuseGlimmerImageProcessor 处理图像）。 - image_grid_thw (
torch.LongTensor，形状为(num_images, 3)，可选) — LLM 中每张图片特征形状的时间、高度和宽度。 - pixel_values_videos（形状为
(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)的torch.Tensor，可选） — 对应输入视频的张量。可以使用 MuseGlimmerVideoProcessor 获取视频的像素值。有关详细信息，请参阅 MuseGlimmerVideoProcessor.call()（MuseGlimmerProcessor 使用 MuseGlimmerVideoProcessor 来处理视频）。 - video_grid_thw（形状为
(num_videos, 3)的torch.LongTensor，可选） — LLM 中每个视频的特征形状的时间、高度和宽度。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 可选) — 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (pooler_output、可选：last_hidden_states、可选：hidden_states、可选：attentions)pooler_output，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) 组成，它是编码器融合到文本嵌入中的多模态特征序列。
返回值
MuseGlimmerModelOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
MuseGlimmerModelOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（MuseGlimmerConfig）和输入。
MuseGlimmerModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则仅输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
image_hidden_states (
torch.Tensor，可选) — 一个尺寸为(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor。 由视觉编码器生成的模型 image_hidden_states，并在投影最后一个隐藏状态之后得到。
MuseGlimmerForConditionalGeneration
class transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration
< source >( config: MuseGlimmerConfig )
参数
- config (MuseGlimmerConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
用于基于其他模态（例如图像-文本到文本生成）进行 token 生成的 Muse Glimmer 模型。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevideo_grid_thw: 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 = 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'> ) → MuseGlimmerCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 对应输入图像的张量。可以使用 MuseGlimmerImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MuseGlimmerImageProcessor.call()（MuseGlimmerProcessor 使用 MuseGlimmerImageProcessor 处理图像）。 - image_grid_thw (
torch.LongTensor，形状为(num_images, 3)，可选) — LLM 中每张图片特征形状的时间、高度和宽度。 - pixel_values_videos（形状为
(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)的torch.Tensor，可选） — 对应输入视频的张量。可以使用 MuseGlimmerVideoProcessor 获取视频的像素值。有关详细信息，请参阅 MuseGlimmerVideoProcessor.call()（MuseGlimmerProcessor 使用 MuseGlimmerVideoProcessor 来处理视频）。 - video_grid_thw（形状为
(num_videos, 3)的torch.LongTensor，可选） — LLM 中每个视频的特征形状的时间、高度和宽度。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引值应在[0, ..., config.vocab_size]范围内，或为 -100（参见input_ids的文档字符串）。索引值设为-100的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签位于[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 进行计算。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 可选，默认为0) — 如果为int，则计算最后logits_to_keep个 token 的 logits。如果为0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当显著。 如果为torch.Tensor，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。 这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 可选) — 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (pooler_output、可选：last_hidden_states、可选：hidden_states、可选：attentions)pooler_output，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) 组成，它是编码器融合到文本嵌入中的多模态特征序列。
返回值
MuseGlimmerCausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
MuseGlimmerCausalLMOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（MuseGlimmerConfig）和输入。
MuseGlimmerForConditionalGeneration 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)的torch.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple[torch.Tensor]，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple[torch.Tensor]，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
image_hidden_states (
torch.Tensor，可选) — 大小为(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor。 由视觉编码器生成的模型 image_hidden_states，即对最后一个隐藏状态进行投影后的结果。
示例：
>>> from transformers import AutoProcessor, MuseGlimmerForConditionalGeneration
>>> model = MuseGlimmerForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
},
{"type": "text", "text": "Describe the image."},
],
}
]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
)
>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(output_text)