Hugging Face's logo

Transformers documentation

Glmga

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2026-05-26.

Glmga

Tổng quan

Chi tiết về bài báo và tác giả của mô hình Glmga hiện chưa có sẵn.

Tóm tắt từ bài báo như sau:

<INSERT PAPER ABSTRACT HERE>

Mẹo:

<INSERT TIPS ABOUT MODEL HERE>

Chi tiết đóng góp của mô hình và kho mã nguồn gốc hiện chưa khả dụng.

Ví dụ sử dụng

<INSERT SOME NICE EXAMPLES HERE>

Glmga tái sử dụng mô hình hóa và bộ xử lý của GLM-4.6V; chỉ cấu hình và bộ xử lý ảnh/video là riêng cho mô hình. Hãy nạp nó bằng các lớp Auto* (ví dụ AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor), chúng sẽ phân giải thành triển khai GLM-4.6V.

GlmgaConfig

lớp transformers.GlmgaConfig

< >

( 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 = 151343video_token_id: int = 151344image_start_token_id: int = 151339image_end_token_id: int = 151340video_start_token_id: int = 151361video_end_token_id: int = 151362tie_word_embeddings: bool = False )

Tham số

  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung văn bản.
  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung thị giác.
  • image_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 151343) — Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.
  • video_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 151344) — Chỉ số token video được dùng làm ký tự thay thế cho các video đầu vào.
  • image_start_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 151339) — Chỉ số token bắt đầu hình ảnh để mã hóa phần bắt đầu của hình ảnh.
  • image_end_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 151340) — Chỉ số token kết thúc hình ảnh để mã hóa phần cuối của hình ảnh.
  • video_start_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 151361) — Chỉ số token bắt đầu video để mã hóa phần bắt đầu của video.
  • video_end_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 151362) — Chỉ số token kết thúc video để mã hóa phần kết thúc của video.
  • tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Glm46VModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Glmga theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Việc khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

>>> from transformers import AutoModelForImageTextToText, GlmgaConfig

>>> # Initializing a Glmga style configuration
>>> configuration = GlmgaConfig()

>>> # Initializing a model (reusing the GLM-4.6V implementation) from that configuration
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_config(configuration)

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

GlmgaImageProcessor

lớp transformers.GlmgaImageProcessor

< >

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

Tham số

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là False) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 3) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • Returns các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. —

Tạo bộ xử lý ảnh GlmgaImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, tùy chọn): Có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, tùy chọn): Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor.

get_number_of_image_patches

< >

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

Tham số

  • height (int) — Chiều cao của ảnh đầu vào.
  • width (int) — Chiều rộng của ảnh đầu vào.
  • images_kwargs (dict, tùy chọn) — Bất kỳ kwargs nào để ghi đè các giá trị mặc định của bộ xử lý ảnh.

Trả về

int

Số lượng mảnh ảnh trên mỗi ảnh.

Một tiện ích trả về số lượng mảnh ảnh cho một kích thước ảnh nhất định.

patchify

< >

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

Patchify mỗi ảnh thành bố cục phẳng có hình dạng (seq_len, patch_dim) để chúng ta có thể nối các pixel có hình dạng động.

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.glmga.image_processing_glmga.GlmgaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Tham số

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • patch_size (int, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 14) — Kích thước patch không gian của bộ mã hóa thị giác.
  • temporal_patch_size (int, kwargs, optional, mặc định là 2) — Kích thước patch thời gian của bộ mã hóa thị giác.
  • merge_size (int, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 2) — Kích thước gộp của bộ mã hóa thị giác sang bộ mã hóa llm.
  • patch_expand_factor (int, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 1) — Hệ số patch_expand_factor của bộ mã hóa thị giác sang bộ mã hóa llm.

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.

resize

< >

( images: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

Resize động dựa trên tỷ lệ khung hình của ảnh đầu vào.

GlmgaVideoProcessor

lớp transformers.GlmgaVideoProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.glmga.video_processing_glmga.GlmgaVideoProcessorInitKwargs'> )

Tham số

  • **kwargs (GlmgaVideoProcessorInitKwargs, tuỳ chọn) — Các tùy chọn xử lý bổ sung cho từng phương thức (văn bản, hình ảnh, video, âm thanh). Các tham số cụ thể của mô hình được liệt kê ở trên; xem lớp TypedDict để biết danh sách đầy đủ các đối số được hỗ trợ.

Tạo một bộ xử lý video GlmgaVideoProcessor.

get_num_of_video_patches

< >

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

Tham số

  • num_frames (int) — Số lượng khung hình trong video đầu vào.
  • height (int) — Chiều cao của video đầu vào.
  • width (int) — Chiều rộng của video đầu vào.
  • videos_kwargs (dict, tùy chọn) — Bất kỳ kwargs nào để ghi đè các giá trị mặc định của bộ xử lý video.

Trả về

int

Số lượng video patches trên mỗi video.

Một tiện ích trả về số lượng video patches cho một kích thước video nhất định.

patchify

< >

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

Patchify mỗi video thành bố cục phẳng có hình dạng (seq_len, patch_dim) để chúng ta có thể nối các pixel có hình dạng động.

resize

< >

( videos: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

Resize động dựa trên tỷ lệ khung hình của video đầu vào.

sample_frames

< >

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

Tham số

  • metadata (VideoMetadata) — Metadata của video, chứa thông tin về tổng thời lượng, fps và tổng số khung hình.
  • fps (int hoặc float, tùy chọn) — Số khung hình mục tiêu cần lấy mẫu mỗi giây. Mặc định là self.fps.

Trả về

np.ndarray

Chỉ số để lấy mẫu các khung hình video.

GlmgaImageProcessorPil

lớp transformers.GlmgaImageProcessorPil

< >

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

Tham số

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'shortest_edge' -- 12544, 'longest_edge': 11760000}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là False) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 3) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • Returns các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. —

Tạo bộ xử lý ảnh GlmgaImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, tùy chọn): Có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, tùy chọn): Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor.

get_number_of_image_patches

< >

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

Tham số

  • height (int) — Chiều cao của ảnh đầu vào.
  • width (int) — Chiều rộng của ảnh đầu vào.
  • images_kwargs (dict, tùy chọn) — Bất kỳ kwargs nào để ghi đè các giá trị mặc định của bộ xử lý ảnh.

Trả về

int

Số lượng mảnh ảnh trên mỗi ảnh.

Một tiện ích trả về số lượng mảnh ảnh cho một kích thước ảnh nhất định.

patchify

< >

( image: ndarraypatch_size: intmerge_size: inttemporal_patch_size: int )

Patchify mỗi ảnh thành bố cục phẳng có hình dạng (seq_len, patch_dim) để chúng ta có thể nối các pixel có hình dạng động.

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.glmga.image_processing_pil_glmga.GlmgaImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Tham số

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình.
  • default_to_square (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
    • "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
    • "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
    • "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • patch_size (int, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 14) — Kích thước patch không gian của bộ mã hóa thị giác.
  • temporal_patch_size (int, kwargs, optional, mặc định là 2) — Kích thước patch thời gian của bộ mã hóa thị giác.
  • merge_size (int, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 2) — Kích thước gộp của bộ mã hóa thị giác sang bộ mã hóa llm.
  • patch_expand_factor (int, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 1) — Hệ số patch_expand_factor của bộ mã hóa thị giác sang bộ mã hóa llm.

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.

resize

< >

( image: ndarraysize: SizeDictresample: PILImageResampling | int | Nonefactor: inttemporal_factor: int**kwargs )

Resize động dựa trên tỷ lệ khung hình của ảnh đầu vào.

Update on GitHub

←glm4v_moe GlmOcr→