Transformers documentation
Granite4Vision
이 모델은 2026-05-05에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
Granite4Vision
Granite Vision 4.1은 IBM Research에서 엔터프라이즈급 문서 데이터 추출을 위해 설계한 비전-언어 모델입니다. 차트 추출(Chart2CSV, Chart2Summary, Chart2Code), 테이블 추출(JSON, HTML, OTSL), 의미론적 키-값 쌍 추출에 특화되어 있습니다.
모델은 LLaVA-NeXT를 기반으로 여러 가지 아키텍처 혁신을 포함합니다:
- SigLIP2 Vision Encoder (
google/siglip2-so400m-patch16-384): 이미지는 384x384 패치로 타일링됩니다. - Window Q-Former Projectors: 4x4 패치 윈도우에 대한 윈도우드 크로스 어텐션을 적용하여 시각적 특징을 2x2 토큰으로 4배 압축합니다.
- DeepStack Feature Injection 8개의 비전-LLM 주입 지점을 포함합니다:
- LayerDeepstack: 4개의 vision encoder 깊이에서 추출된 features를 서로 다른 초기 LLM layer에 투사합니다.
- SpatialDeepstack: 가장 깊은 시각 특징을 4개의 공간 그룹으로 나누어 LLM의 후속 레이어에 주입합니다.
- Language Model: Granite 4.1 (4B params)에 모든 self-attention 및 MLP 레이어에 LoRA 어댑터(rank 256) 적용.
모델은 기본 LLM 위에 LoRA 어댑터로 제공되어, 단일 배포 환경에서 멀티모달 및 텍스트 전용 워크로드를 모두 지원할 수 있습니다. 총 매개변수 수는 약 4B입니다.
이 모델은 IBM Granite Vision Team에서 기여했습니다.
사용 팁
- 더 정확한 결과를 얻으려면 배치 생성 시
padding_side="left"를 설정하세요.
processor.tokenizer.padding_side = "left"모델은 문서 추출을 위한 전문 작업 태그를 지원합니다:
<chart2csv>,<chart2summary>,<chart2code>,<tables_html>,<tables_otsl>,<tables_json>. 문서 이미지와 함께 이러한 태그를 텍스트 프롬프트로 전달하세요.키-값 쌍 추출을 위해, 추출할 필드를 설명하는 JSON 스키마를 제공합니다. 모델은 해당 스키마에 맞는 구조화된 JSON을 반환합니다.
아래 예제는 Pipeline 또는 AutoModel 클래스를 사용하여 이미지 기반으로 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="image-text-to-text",
model="ibm-granite/granite-vision-4.1-4b",
)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
{"type": "text", "text": "Describe this image."},
],
}
]
pipe(text=messages, max_new_tokens=100, return_full_text=False)import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
model_id = "ibm-granite/granite-vision-4.1-4b"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
{"type": "text", "text": "Describe this image."},
],
},
]
inputs = processor.apply_chat_template(
conversation,
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))Quantization은 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용 가능한 다른 양자화 백엔드에 대해서는 Quantization 개요를 참조하세요.
아래 예제는 bitsandbytes를 사용하여 가중치만 int4로 양자화합니다.
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText, BitsAndBytesConfig
quant_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
)
model_id = "ibm-granite/granite-vision-4.1-4b"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
model_id, quantization_config=quant_config, device_map="auto"
)
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
{"type": "text", "text": "Describe this image."},
],
},
]
inputs = processor.apply_chat_template(
conversation,
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))Granite4VisionConfig
class transformers.Granite4VisionConfig
< 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 = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_index: int = 32000vision_feature_select_strategy: typing.Literal['default', 'full'] = 'default'vision_feature_layer: int | list[int] = -2tie_word_embeddings: bool = Falseimage_grid_pinpoints: list | None = Noneimage_seq_length: int = 576downsample_rate: str | None = Nonedeepstack_layer_map: list | None = Nonespatial_vision_layer: int = -1spatial_target_layers: list | None = Noneprojector_dropout: float = 0.1qformer_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None )
매개변수
- vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — 비전 백본의 config 객체 또는 사전입니다. - text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다. - image_token_index (
int, 선택 사항, 기본값32000) — 입력 이미지의 자리표시자로 사용되는 이미지 토큰 인덱스입니다. - vision_feature_select_strategy (
Literal[default, full], 선택 사항, 기본값default) — 비전 백본에서 비전 특징을 선택하는 데 사용되는 특징 선택 전략입니다. - vision_feature_layer (
Union[int, list[int]], 선택 사항, 기본값-2) — 시각 특성을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특성이 연결(concatenate)되어 시각 특성을 형성합니다. - tie_word_embeddings (
bool, 선택, 기본값False) — 모델의tied_weights_keys매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부. - image_grid_pinpoints (
list, 선택 사항) — 고해상도 이미지 처리에 사용할 수 있는 해상도의 목록입니다. 목록의 각 항목은(height, width)형태의 튜플 또는 리스트여야 합니다. - image_seq_length (
int, 선택 사항, 기본값576) — 이미지 임베딩 하나의 시퀀스 길이입니다. - downsample_rate (
str, 선택 사항) — Window Q-Former projector의 분수형 다운샘플링 비율입니다. 예:"1/4"또는"3/8". 분자는 query window의 한 변, 분모는 key window의 한 변을 나타냅니다. - deepstack_layer_map (
list, 선택 사항) —[vision_layer_idx, llm_layer_idx]쌍의 목록입니다. 각 vision encoder layer의 특징은 forward pass 동안 해당하는 LLM decoder layer에 투영되어 주입됩니다. - spatial_vision_layer (
int, 선택 사항, 기본값-1) — 공간 샘플링에 사용되는 비전 인코더 레이어의 인덱스입니다. - spatial_target_layers (
list, 선택 사항, 기본값[12, 15, 18, 21]) — 4개의 공간 오프셋 그룹에 대한 대상 LLM 레이어. - projector_dropout (
float, 선택 사항, 기본값0.1) — Window Q-Former projector의 dropout 확률입니다. - qformer_config (
dict또는Blip2QFormerConfig, 선택 사항) — Window Q-Former projector의 설정입니다.None인 경우vision_config.hidden_size에서 기본값이 유도됩니다.
이것은 Granite4VisionModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Granite4 Vision 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf와 유사한 구성이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
Granite4VisionTextConfig
class transformers.Granite4VisionTextConfig
< 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 = 32000hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 11008num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0mlp_bias: bool = Falseembedding_multiplier: float | int = 1.0logits_scaling: float | int = 1.0residual_multiplier: float | int = 1.0attention_multiplier: float | int = 1.0 )
매개변수
- vocab_size (
int, 선택 사항, 기본값32000) — 모델의 어휘 크기입니다.input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다. - hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값4096) — 숨겨진 표현의 차원입니다. - intermediate_size (
int, 선택 사항, 기본값11008) — MLP 표현의 차원입니다. - num_hidden_layers (
int, 선택 사항, 기본값32) — Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수. - num_attention_heads (
int, 선택 사항, 기본값32) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. - num_key_value_heads (
int, 선택 사항) — Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다.num_key_value_heads=num_attention_heads인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고,num_key_value_heads=1인 경우 모델은 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외에는 GQA가 사용됩니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 meanpooling하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 이 논문을 확인하세요. 지정되지 않으면num_attention_heads가 기본값으로 사용됩니다. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값silu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - max_position_embeddings (
int, 선택 사항, 기본값2048) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. - initializer_range (
float, 선택 사항, 기본값0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. - rms_norm_eps (
float, 선택 사항, 기본값1e-06) — rms 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. - use_cache (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음).config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다. - pad_token_id (
int, 선택 사항) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다. - bos_token_id (
int, 선택 사항, 기본값1) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 선택 사항, 기본값2) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다. - tie_word_embeddings (
bool, 선택, 기본값False) — 모델의tied_weights_keys매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부. - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는rope_theta값이 포함되어야 하며, 더 긴max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다. - attention_bias (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 자기 주의(self-attention) 시 query, key, value 및 출력 투영 계층에 bias를 사용할지 여부입니다. - attention_dropout (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. - mlp_bias (
bool, 선택 사항, 기본값False) — MLP 레이어의 up_proj, down_proj, gate_proj 레이어에 bias를 사용할지 여부. - embedding_multiplier (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값1.0) — 워드 임베딩에 적용되는 스케일링 계수입니다. 히든 사이즈에 대한 임베딩의 상대적 크기를 조절하는 데 사용됩니다. - logits_scaling (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값1.0) — 확률 분포를 계산하기 전에 출력 logits에 적용되는 스케일링 계수입니다. - residual_multiplier (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값1.0) — 잔차 연결에 적용되는 스케일링 계수입니다. - attention_multiplier (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값1.0) — Attention weights에 적용되는 스케일링 계수입니다.
이것은 Granite4VisionModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Granite4 Vision 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 초기화하면 ibm-granite4_vision_text/granite4_vision_text-3.0-8b-base와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
>>> from transformers import Granite4VisionTextModel, Granite4VisionTextConfig
>>> # Initializing a Granite4VisionText granite4_vision_text-3b style configuration
>>> configuration = Granite4VisionTextConfig()
>>> # Initializing a model from the granite4_vision_text-7b style configuration
>>> model = Granite4VisionTextModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGranite4VisionProcessor
class transformers.Granite4VisionProcessor
< source >( image_processor = Nonetokenizer = Nonepatch_size = Nonevision_feature_select_strategy = Nonechat_template = Noneimage_token = '<image>'num_additional_image_tokens = 0downsample_rate = None**kwargs )
매개변수
- image_processor (
LlavaNextImageProcessor) — 이미지 프로세서가 필수 입력입니다. - tokenizer (
tokenizer_class) — 토크나이저는 필수 입력값입니다. - patch_size (
int, 선택 사항) — 비전 타워의 패치 크기입니다. - vision_feature_select_strategy (
str, 선택 사항) — vision backbone에서 vision feature를 선택하는 데 사용되는 feature selection 전략입니다. 모델의 config와 동일해야 합니다. - chat_template (
str) — 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다. - image_token (
str, 선택 사항, 기본값"<image>") — 이미지 위치를 나타내는 데 사용되는 특수 토큰입니다. - num_additional_image_tokens (
int, 선택 사항, 기본값0) — CLS(+1)와 같이 이미지 임베딩에 추가되는 토큰의 수입니다. - downsample_rate (
str, 선택 사항) — 패딩/잘라내기용 토큰 수를 계산할 때 이미지 토큰 수를 조정하는 데 사용되는 분수 다운샘플링 비율(예:"1/4").
이미지 프로세서와 토크나이저를 단일 프로세서로 래핑하는 Granite4VisionProcessor를 생성합니다.
Granite4VisionProcessor는 LlavaNextImageProcessor와 tokenizer_class의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 ~LlavaNextImageProcessor와 ~tokenizer_class를 참고하세요.
__call__
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )
매개변수
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], 선택) — 전처리할 이미지입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하세요. - text (
Union[str, list[str], list[list[str]]], 선택 사항) — 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해is_split_into_words=True를 설정하세요. - videos (
Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]], 선택) — 전처리할 비디오입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위를 가지는 단일 비디오 또는 비디오 배치(batch)를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위를 가지는 비디오를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하십시오. - audio (
Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], 선택 사항) — 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다. - return_tensors (
str또는 TensorType, 선택 사항) — 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:'pt': PyTorchtorch.Tensor객체를 반환합니다.'np': NumPynp.ndarray객체를 반환합니다.
- **kwargs (ProcessingKwargs, 선택) — 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.
Granite4VisionModel
클래스 transformers.Granite4VisionModel
< source >( config: Granite4VisionConfig )
매개변수
- config (Granite4VisionConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
언어 모델링 헤드가 없는 비전 백본과 언어 모델로 구성된 Llava-Next 모델입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_sizes: 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] = Nonevision_feature_layer: int | list[int] | None = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = Noneuse_cache: bool | None = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Granite4VisionModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 LlavaNextImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 LlavaNextImageProcessor.call()를 참조하세요 (Granite4VisionProcessor는 이미지 처리에 LlavaNextImageProcessor를 사용합니다). - image_sizes (
torch.LongTensor, shape(batch_size, 2), 선택 사항) — 배치 내 각 이미지의 크기입니다. 각 이미지에 대해 (height, width) 형식입니다. - attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - vision_feature_layer (
Union[int, list[int]], 선택 사항) — 시각 특성을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특성이 연결(concatenate)되어 시각 특성을 형성합니다. - vision_feature_select_strategy (
str, 선택 사항, 기본값"default") — 비전 백본에서 비전 특징을 선택하는 데 사용되는 특징 선택 전략입니다."default"또는"full"중 하나를 사용할 수 있습니다."default"인 경우, 비전 특징에서 CLS 토큰이 제거됩니다."full"인 경우, 전체 비전 특징이 사용됩니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조). - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 선택 사항) — 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 딕셔너리입니다. 각 인코딩된 출력은 (pooler_output, 선택 사항:last_hidden_states, 선택 사항:hidden_states, 선택 사항:attentions)pooler_output의 형태가(batch_size, sequence_length, hidden_size)인 선택 사항)으로 구성된 튜플이며, 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩에 병합한 시퀀스입니다.
반환값
Granite4VisionModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
Granite4VisionModelOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Granite4VisionConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
Granite4VisionModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.past_key_values가 사용되면,(batch_size, 1, hidden_size)형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.past_key_values (
Cache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고
config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력past_key_values참조).hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
image_hidden_states (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 비전 인코더가 생성한 모델의 이미지 히든 스테이트로, 마지막 히든 스테이트를 투영한 후의 값입니다.deepstack_features (
list[tuple[int, list[torch.Tensor]]], 선택 사항) — deepstack 및 spatial projector가 생성한(llm_layer_idx, packed_features)쌍의 목록입니다. 각 항목은 LLM decoder 레이어 하나를 대상으로 하며,packed_features는(num_image_tokens, hidden_size)모양의 텐서로 구성된 이미지별 목록입니다.
get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorimage_sizes: Tensorvision_feature_layer: int | list[int] | None = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = None**kwargs ) → Granite4VisionImageFeaturesOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_patches, channels, height, width)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. - image_sizes (
torch.Tensor, shape(num_images, 2)) — 각 이미지의 실제 크기(H, W). - vision_feature_layer (
Union[int, list[int]], 선택 사항) — 시각 특성을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특성이 연결(concatenate)되어 시각 특성을 형성합니다. - image_sizes (
torch.Tensor, shape(batch_size, 2)) — 배치 내 각 이미지의 크기입니다. 각 이미지에 대해 (height, width) 형식입니다. - vision_feature_layer (
Union[int, list[int]], 선택 사항) — 시각 특성을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특성이 연결(concatenate)되어 시각 특성을 형성합니다. - vision_feature_select_strategy (
str, 선택 사항) — vision backbone에서 vision feature를 선택하는 데 사용되는 feature selection 전략입니다."default"또는"full"중 하나를 사용할 수 있습니다.
반환값
Granite4VisionImageFeaturesOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
Granite4VisionImageFeaturesOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Granite4VisionConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
비전 타워에서 이미지 마지막 hidden states를 가져와서 멀티모달 프로젝션을 적용합니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.pooler_output (
torch.Tensor, shape(batch_size, hidden_size)) — 보조 사전 학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 후의 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전 학습 동안 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
deepstack_features (
list[tuple[int, list[torch.Tensor]]], 선택 사항) — deepstack 및 spatial projector가 생성한(llm_layer_idx, packed_features)쌍의 목록입니다. 각 항목은 LLM decoder 레이어 하나를 대상으로 하며,packed_features는(num_image_tokens, hidden_size)모양의 텐서로 구성된 이미지별 목록입니다.
get_placeholder_mask
< source >( input_ids: LongTensorinputs_embeds: Tensorimage_features: Tensor )
input_ids 또는 inputs_embeds에서 멀티모달 플레이스홀더 마스크를 가져오고, 플레이스홀더 토큰의 개수가 멀티모달 특징의 길이와 같은지 확인합니다. 길이가 서로 다르면 오류가 발생합니다.
pack_image_features
< source >( image_featuresimage_sizesvision_feature_select_strategyimage_newline = None )
각 image_feature를 reshape하고, unpad한 다음, 모든 시각 벡터를 포함하는 단일 image_features 텐서로 pack합니다.
height/width 계산에 downsample_rate를 적용하도록 부모를 오버라이드합니다.
Granite4VisionTextModel
class transformers.Granite4VisionTextModel
< source >( config: Granite4VisionTextConfig )
매개변수
- config (Granite4VisionTextConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Granite4 Vision Text Model입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< 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 = Nonevision_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Nonedeepstack_features: dict[int, torch.Tensor] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조). - vision_mask (
torch.BoolTensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — 이미지 토큰 위치를 표시하는 불리언 마스크입니다.deepstack_features가 제공될 때 필수입니다. - deepstack_features (
dict[int, torch.Tensor], 선택 사항) — LLM 레이어 인덱스에서(num_image_tokens, hidden_size)형태의 투영된 비전 특징으로의 매핑입니다. 해당 디코더 레이어를 처리하기 전에, 특징은 hidden states의 이미지 토큰 위치에 추가됩니다.
반환값
BaseModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPast (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Granite4VisionConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
Granite4VisionTextModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.past_key_values가 사용되면,(batch_size, 1, hidden_size)형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.past_key_values (
Cache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고
config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력past_key_values참조).hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
Granite4VisionForConditionalGeneration
class transformers.Granite4VisionForConditionalGeneration
< source >( config: Granite4VisionConfig )
매개변수
- config (Granite4VisionConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
비전 백본과 언어 모델로 구성된 LLAVA-NeXT 모델
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_sizes: 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] = Nonevision_feature_layer: int | list[int] | None = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = 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'> ) → Granite4VisionCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 LlavaNextImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 LlavaNextImageProcessor.call()를 참조하세요 (Granite4VisionProcessor는 이미지 처리에 LlavaNextImageProcessor를 사용합니다). - image_sizes (
torch.LongTensor, shape(batch_size, 2), 선택 사항) — 배치 내 각 이미지의 크기입니다. 각 이미지에 대해 (height, width) 형식입니다. - attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - vision_feature_layer (
Union[int, list[int]], 선택 사항) — 시각 특성을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특성이 연결(concatenate)되어 시각 특성을 형성합니다. - vision_feature_select_strategy (
str, 선택 사항, 기본값"default") — 비전 백본에서 비전 특징을 선택하는 데 사용되는 특징 선택 전략입니다."default"또는"full"중 하나를 사용할 수 있습니다."default"인 경우, 비전 특징에서 CLS 토큰이 제거됩니다."full"인 경우, 전체 비전 특징이 사용됩니다. - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[0, ..., config.vocab_size]범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_idsdocstring 참조). 인덱스가-100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은[0, ..., config.vocab_size]범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값0) —int인 경우, 마지막logits_to_keep토큰에 대한 logits를 계산합니다.0인 경우, 모든input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다.torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다. - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 선택 사항) — 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 딕셔너리입니다. 각 인코딩된 출력은 (pooler_output, 선택 사항:last_hidden_states, 선택 사항:hidden_states, 선택 사항:attentions)pooler_output의 형태가(batch_size, sequence_length, hidden_size)인 선택 사항)으로 구성된 튜플이며, 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩에 병합한 시퀀스입니다.
반환값
Granite4VisionCausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
Granite4VisionCausalLMOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Granite4VisionConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
Granite4VisionForConditionalGeneration의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).logits (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv 캐시 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고
config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력past_key_values참조).hidden_states (
tuple[torch.Tensor], 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple[torch.Tensor], 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
image_hidden_states (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 비전 인코더가 생성한 모델의 이미지 히든 스테이트로, 마지막 히든 스테이트를 투영한 후의 값입니다.deepstack_features (
list[tuple[int, list[torch.Tensor]]], 선택 사항) — deepstack 및 spatial projector가 생성한(llm_layer_idx, packed_features)쌍의 목록입니다. 각 항목은 LLM decoder 레이어 하나를 대상으로 하며,packed_features는(num_image_tokens, hidden_size)모양의 텐서로 구성된 이미지별 목록입니다.
예:
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Granite4VisionForConditionalGeneration
>>> model = Granite4VisionForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
>>> prompt = "[INST] <image>\nWhat is shown in this image? [/INST]"
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
... image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=30)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"[INST] \nWhat is shown in this image? [/INST] The image appears to be a radar chart, which is a type of multi-dimensional plot (...)"get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorimage_sizes: Tensorvision_feature_layer: int | list[int] | None = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_patches, channels, height, width)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. - image_sizes (
torch.Tensor, shape(num_images, 2)) — 각 이미지의 실제 크기(H, W). - vision_feature_layer (
Union[int, list[int]], 선택 사항) — 시각 특성을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특성이 연결(concatenate)되어 시각 특성을 형성합니다. - image_sizes (
torch.Tensor, shape(batch_size, 2)) — 배치 내 각 이미지의 크기입니다. 각 이미지에 대해 (height, width) 형식입니다. - vision_feature_layer (
Union[int, list[int]], 선택 사항) — 시각 특성을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특성이 연결(concatenate)되어 시각 특성을 형성합니다. - vision_feature_select_strategy (
str, 선택 사항) — vision backbone에서 vision feature를 선택하는 데 사용되는 feature selection 전략입니다."default"또는"full"중 하나를 사용할 수 있습니다.
반환값
BaseModelOutputWithPooling 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPooling (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Granite4VisionConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.pooler_output (
torch.Tensor, shape(batch_size, hidden_size)) — 보조 사전 학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 후의 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전 학습 동안 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Granite4VisionForConditionalGeneration
>>> model = Granite4VisionForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
>>> messages = [
... {
... "role": "user", "content": [
... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
... ]
... },
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
... messages,
... tokenize=True,
... return_dict=True,
... return_tensors="pt",
... add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]