Parâmetros

• height (int) — Altura da imagem de entrada.
• width (int) — Largura da imagem de entrada.
• images_kwargs (dict, opcional) — Quaisquer kwargs para substituir os padrões do processador de imagem.

Parâmetros

• images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
• do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
• do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
• size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
• default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
• crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
• resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
• do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
• rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
• do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
• image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
• image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
• do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
• pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
• do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
• data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
• input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
  • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
  • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
  • "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
• device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
• return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
• disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
• image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
• max_patches (int, kwargs, opcional, padrão 16384) — O limite máximo para redimensionar a imagem.
• patch_size (int, kwargs, opcional, padrão 14) — O tamanho do patch espacial do codificador de visão.
• merge_size (int, kwargs, opcional, padrão 2) — O tamanho de mesclagem do codificador de visão para o codificador LLM.

Parâmetros

• generated_outputs (torch.Tensor ou np.ndarray) — A saída da função generate do modelo. A saída deve ser um tensor de forma (batch_size, sequence_length) ou (sequence_length,).
• skip_special_tokens (bool, opcional, padrão True) — Indica se os tokens especiais devem ser removidos na saída. Argumento passado ao método batch_decode do tokenizer.
• clean_up_tokenization_spaces (bool, opcional, padrão False) — Indica se as espaços de tokenização devem ser limpos. Argumento passado ao método batch_decode do tokenizer.
• **kwargs — Argumentos adicionais a serem passados para o método batch_decode method do tokenizer.

Parâmetros

• num_frames (int) — Número de quadros no vídeo de entrada.
• height (int) — Altura do vídeo de entrada.
• width (int) — Largura do vídeo de entrada.
• videos_kwargs (dict, opcional) — Quaisquer kwargs para substituir os padrões do processador de vídeo.

Parâmetros

• pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Kimi_K25ImageProcessor. Consulte Kimi_K25ImageProcessor.call() para detalhes (Kimi_K25Processor usa Kimi_K25ImageProcessor para processar imagens).
• grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — O valor temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.

Parâmetros

• input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

  Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

  O que são IDs de entrada?

• attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
  • 1 para tokens que não estão mascarados,
  • 0 para tokens que estão mascarados.

  O que são máscaras de atenção?

• position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

  O que são IDs de posição?

• past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

  Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

  O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

  Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

• inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
• use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
• pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Kimi_K25ImageProcessor. Consulte Kimi_K25ImageProcessor.call() para mais detalhes (Kimi_K25Processor usa Kimi_K25ImageProcessor para processar imagens).
• image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.
• pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Os tensors correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando Kimi_K25VideoProcessor. Consulte Kimi_K25VideoProcessor.call() para obter detalhes (Kimi_K25Processor usa Kimi_K25VideoProcessor para processar vídeos).
• video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.
• mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

Parâmetros

• input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

  Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

  O que são IDs de entrada?

• attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
  • 1 para tokens que não estão mascarados,
  • 0 para tokens que estão mascarados.

  O que são máscaras de atenção?

• position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

  O que são IDs de posição?

• past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

  Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

  O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

  Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

• inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
• labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
• use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
• pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Kimi_K25ImageProcessor. Consulte Kimi_K25ImageProcessor.call() para mais detalhes (Kimi_K25Processor usa Kimi_K25ImageProcessor para processar imagens).
• image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.
• pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Os tensors correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando Kimi_K25VideoProcessor. Consulte Kimi_K25VideoProcessor.call() para obter detalhes (Kimi_K25Processor usa Kimi_K25VideoProcessor para processar vídeos).
• video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.
• logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).
• mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

Parâmetros

• pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada.
• image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.

Parâmetros

• pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes aos vídeos de entrada.
• video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.