# Muse Spark Open

## 개요

Muse Spark Open은 Meta에서 개발한 멀티모달 mixture-of-experts(MoE) 모델로, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 입력으로 받아 텍스트를 생성합니다. 총 8160억 개의 파라미터를 가지며 토큰당 420억 개의 활성 파라미터를 사용하고, 모든 입력 모달리티에 걸쳐 최대 1,048,576 토큰까지의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 이 모델은 멀티파일 코드 편집, 디버깅, 도구 사용 등 에이전틱 코딩 작업을 위해 학습되었습니다.

언어 백본은 62개의 transformer 레이어로 구성되며, 각 레이어는 토큰을 256개 전문가 중 8개로 라우팅합니다. query-key 정규화, attention 출력 게이팅 및 정규화, 학습된 잔차 게이트를 사용하는 grouped-query attention을 적용합니다. 공유된 perception 인코더가 이미지와 비디오 프레임을 처리하고, convolutional 오디오 인코더가 초당 12.5개의 토큰으로 오디오 표현을 생성합니다. [Muse Spark Open](./muse_glimmer)은 [Muse Glimmer](#nvfp4-weights)와 토크나이저 및 어휘를 공유하며, 멀티모달 입력을 위해 채팅 템플릿을 확장했습니다. 체크포인트는 BF16 및 NVFP4 형식으로 제공됩니다.

   

## 리소스

- [Hugging Face 컬렉션](https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-spark-open)
- [Hugging Face 블로그](http://hf.co/blog/meta-muse-spark-open)
- [TRL로 포스트 트레이닝](https://github.com/huggingface/trl/tree/main/examples/sft_muse_spark_open)

```python
import os

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor, DistributedConfig

distributed_config = DistributedConfig(
    tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]), # Number of devices across which the dense layers are sharded
    ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]), # Number of devices across which the experts are distributed
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B",
    distributed_config=distributed_config,
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Explain in one sentence why the sky is usually blue."},
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    reasoning_effort="low",  # default: xhigh, options: low/medium/high/xhigh
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device).to(model.dtype)
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))
#  to=self<|message|>Explain in one sentence why the sky is usually blue.
# ...
# <|eom|><|start|>assistant to=user<|message|>The sky is usually blue because molecules in Earth's atmosphere scatter shorter-wavelength blue sunlight in all directions much more strongly than longer-wavelength red light.<|eot|>
```

```python
import os

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor, DistributedConfig

distributed_config = DistributedConfig(
    tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
    ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B",
    distributed_config=distributed_config,
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ],
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    reasoning_effort="medium", # default: xhigh, options: low/medium/high/xhigh
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device).to(model.dtype)
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False)
print(response)
#  to=self<|message|>What is shown in this image?
# ...
# <|eom|><|start|>assistant to=user<|message|>The image shows a **Pallas's cat — also known as a manul, *Otocolobus manul*** — walking through snow.
#
# It is a small, stocky wild cat recognizable by:
#
# * **Its extremely dense, long, greyish-brown winter coat** with faint dark stripes and a dusting of snow on its back
# * **Its flat, broad face** with low-set ears, a short muzzle, and dark stripes on the cheeks
# * **Its short legs and thick, plump body** adapted for cold climates
#
# The cat is captured mid-stride on a snow-covered surface, with one front paw lifted. In the background are white birch tree trunks with black markings and a chain-link fence on the left, indicating the animal is in a zoo or wildlife enclosure in winter.<|eot|>
```

```python
import os

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor, DistributedConfig

distributed_config = DistributedConfig(
    tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
    ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B",
    distributed_config=distributed_config,
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "video", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_videos/resolve/main/tennis.mp4"},
            {"type": "text", "text": "What is happening in this video?"},
        ],
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    reasoning_effort="medium",  # default: xhigh, options: low/medium/high/xhigh
    processor_kwargs={
        "fps": 2,   # default: 2, number of frames sampled per second
        "num_frames": 8, # default: 94, maximum number of frames sampled from the video
    },
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device).to(model.dtype)
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))
#  to=self<|message|>What is happening in this video?
# ...
# <|eom|><|start|>assistant to=user<|message|>In this video two people are playing tennis on an indoor court.
#
# The shot is taken from behind one of the players - a man in a white t-shirt, black shorts and white shoes and socks. He is standing near the baseline on an orange hard court with white lines, in a ready position with his knees bent and his racket held in front of him.
#
# Across the net, on the far side of the court, is his opponent, also dressed in light-colored clothing.
#
# The sequence shows a short rally:
#
# *   The opponent hits the ball over the net.
# *   The man in the foreground shuffles to his left, turns his body, and prepares for a shot.
# *   He executes a two-handed backhand, swinging the racket across his body and following through as he hits the ball back over the net.
#
# The setting is a large indoor tennis hall with a high, arched ceiling with exposed wooden beams and overhead fluorescent lights. The court is surrounded by a grey run-off area, green windscreening on the walls, and netting that separates it from adjacent courts. On the right side you can see an umpire's chair and a few yellow and black benches. An "Adobe Stock" watermark is visible in the center of the frame.<|eot|>
```

```python
import os

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor, DistributedConfig

distributed_config = DistributedConfig(
    tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
    ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B",
    distributed_config=distributed_config,
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "audio", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/glass_breaking.mp3"},
            {"type": "text", "text": "What is said in this recording?"},
        ],
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    reasoning_effort="low", # default: xhigh, options: low/medium/high/xhigh
    processor_kwargs={"sampling_rate": 24000},  # sampling rate the model was trained with
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device).to(model.dtype)
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))
#  to=self<|message|>We need to respond to user request: "What is said in this recording?"
# ...
# <|eom|><|start|>assistant to=user<|message|>In the recording the person says:
#
# > "Just picked up this glass and the people at the store told me that if I dropped it it wouldn't break."
#
# Then the glass is dropped and shatters.<|eot|>
```

## NVFP4 가중치

NVFP4 [양자화 가중치](https://huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4)는 더 낮은 메모리 요구 사항으로 허브에서 사용할 수 있습니다. 이 모델은 코드를 수정하지 않고 NVFP4 호환 장치에서 로드할 수 있습니다. 양자화 구성은 로드 시점에 자동으로 적용됩니다.

> [!IMPORTANT]
> NVFP4 지원을 위해 [이 브랜치](https://github.com/huggingface/transformers/pull/49015)에서 transformers를 설치해야 합니다.
>
> ```bash
> pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@finegrained-per-scheme-demo
> ```

```python
import os

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor, DistributedConfig

distributed_config = DistributedConfig(
    tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
    ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4",
    distributed_config=distributed_config,
)

# ...
```

## MuseSparkConfig[[transformers.MuseSparkConfig]]

#### transformers.MuseSparkConfig[[transformers.MuseSparkConfig]]

```python
transformers.MuseSparkConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 200092, video_token_id: int = 200091, out_hidden_size: int = 6144, projector_hidden_size: int = 4096, projector_hidden_act: str = 'gelu', audio_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, audio_token_id: int = 200038)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/configuration_muse_spark.py#L251)

**매개변수:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 비전 백본의 config 객체 또는 사전 정의된 config 딕셔너리입니다.

image_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `200092`) : 입력 이미지의 자리표시자로 사용되는 이미지 토큰 인덱스입니다.

video_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `200091`) : 입력 비디오의 플레이스홀더로 사용되는 비디오 토큰 인덱스입니다.

out_hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 6144) : 패치 병합 후 비전 인코더의 출력 차원(멀티모달 투영의 입력 폭).

projector_hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 4096) : 멀티모달 투영의 중간 차원입니다.

projector_hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 멀티모달 프로젝터에 사용되는 활성화 함수입니다.

audio_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 오디오 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

audio_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `200038`) : 입력 오디오의 자리표시자로 사용되는 오디오 토큰 인덱스입니다.

이것은 MuseSparkModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Muse Spark 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B](https://huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import MuseSparkForConditionalGeneration, MuseSparkConfig

>>> # Initializing an MuseSpark style configuration
>>> configuration = MuseSparkConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = MuseSparkForConditionalGeneration(configuration)

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

## MuseSparkTextConfig[[transformers.MuseSparkTextConfig]]

#### transformers.MuseSparkTextConfig[[transformers.MuseSparkTextConfig]]

```python
transformers.MuseSparkTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 202048, hidden_size: int = 8192, intermediate_size: int = 16384, num_hidden_layers: int = 62, num_attention_heads: int = 128, num_key_value_heads: int = 16, head_dim: int = 64, max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = 200001, bos_token_id: int | None = 200000, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, sliding_window: int | None = 2048, layer_types: list[str] | None = None, final_logit_softcapping: float = 20.0, qk_scale_factor: float = 5.4730064863875, output_multiplier: float = 0.1767766952966369, post_norm_eps: float = 1e-08, layer_rope_theta: list[float | int] | None = None, hidden_act: str = 'silu', moe_intermediate_size: int = 4096, num_local_experts: int = 256, num_experts_per_tok: int = 8, routed_scaling_factor: float = 1.0, moe_hidden_size: int = 4096, mlp_layer_types: list[str] | None = None, residual_gate_temperature: float = 0.3, output_router_logits: bool = False)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/configuration_muse_spark.py#L75)

**매개변수:**

vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `202048`) : 모델의 어휘 크기입니다. `input_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8192`) : 숨겨진 표현의 차원.

intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `16384`) : MLP 표현의 차원.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `62`) : Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `128`) : Transformer 디코더의 각 어텐션 레이어에 사용할 어텐션 헤드 수입니다.

num_key_value_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `16`) : Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. `num_key_value_heads=num_attention_heads`인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고, `num_key_value_heads=1`인 경우 모델은 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외의 경우 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 논문](https://huggingface.co/papers/2305.13245)을 참고하세요. 지정되지 않으면 `num_attention_heads`가 기본값으로 사용됩니다.

head_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `64`) : 어텐션 헤드 차원입니다. None인 경우 hidden_size // num_attention_heads 값이 기본값으로 사용됩니다.

max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1048576`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

rms_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-05`) : rms normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). `config.is_decoder=True`인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.

pad_token_id (`int`, *선택 사항*) : 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *선택 사항*, 기본값 `200001`) : 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.

bos_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `200000`) : 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *선택*) : RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 `rope_theta` 값이 포함되어야 하며, 더 긴 `max_position_embeddings`로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수도 선택적으로 포함할 수 있습니다.

attention_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : self-attention에서 query, key, value 및 output projection layer에 bias를 사용할지 여부.

attention_dropout (`Union[int, float]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

sliding_window (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2048`) : 슬라이딩 윈도우 어텐션의 윈도우 크기입니다. `None`인 경우 슬라이딩 윈도우가 적용되지 않습니다.

layer_types (`list[str]`, *선택 사항*) : 각 레이어 인덱스를 해당 레이어 유형에 명시적으로 매핑하는 리스트입니다. 제공되지 않으면 config 값에 기반하여 자동으로 생성됩니다.

final_logit_softcapping (`float`, *선택 사항*, 기본값 `20.0`) : 확률 분포를 계산하기 전에 최종 logits에 적용되는 소프트 캡핑 값입니다. Logits는 `tanh(logit / cap) * cap`로 스케일링됩니다.

qk_scale_factor (`float`, *선택 사항*, 기본값 5.4730064863875) : 표준 `1/sqrt(head_dim)` 어텐션 스케일링에 추가하여, 스케일 없는 QK-norm 이후 Q에 적용되는 배율입니다.

output_multiplier (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.1767766952966369) : 최종 tanh softcap 적용 전에 logits에 적용되는 스케일입니다. 공개된 체크포인트의 경우 `1/sqrt(hidden_size / 256)`과 같습니다.

post_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 1e-8) : 서브레이어 출력과 잔차(residual) 사이에 위치한 post-attention 및 post-FFN 정규화에 사용되는 Epsilon 값입니다.

layer_rope_theta (`list[float]`, *선택 사항*) : 레이어별 RoPE base theta; `0`은 해당 레이어에서 rotary(NoPE)를 비활성화합니다. 전역 `rope_parameters["rope_theta"]`를 오버라이드합니다. 기본값은 마지막 레이어부터 역방향으로 4번째마다 NoPE인 것을 제외하고는 모든 곳에서 전역 theta입니다.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `silu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

moe_intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `4096`) : 라우팅된 전문가 MLP의 중간 크기입니다.

num_local_experts (`int`, *선택 사항*, 기본값 `256`) : 각 디바이스당 로컬 전문가의 수. `num_experts`는 `num_local_experts`로 나누어떨어져야 합니다.

num_experts_per_tok (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8`) : 각 토큰을 라우팅할 전문가의 수입니다. 이는 토큰 선택 라우팅의 top-k 값입니다.

routed_scaling_factor (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1.0`) : Scaling factor 또는 routed experts입니다.

moe_hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 4096) : MoE 블록이 라우팅된 전문가 이전에서 `hidden_size`를 이 값으로 풀링하고, 이후에서 언풀링하는 폭입니다. 전문가들은 이 폭에서 완전히 실행됩니다.

mlp_layer_types (`list[str]`, *선택 사항*) : 레이어별 MLP 유형 — `"dense"` 또는 `"sparse"`. 길이는 `num_hidden_layers`와 같아야 합니다. 기본값은 모두 sparse입니다.

residual_gate_temperature (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.3) : 시그모이드 적용 전에 잔차 게이트 파라미터에 적용되는 온도입니다.

output_router_logits (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델이 router logits를 반환할지 여부입니다. 이 옵션을 활성화하면 load balancing loss와 router z-loss를 포함한 auxiliary loss도 모델에서 출력할 수 있습니다.

이것은 MuseSparkModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Muse Spark 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B](https://huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

## MuseSparkVisionConfig[[transformers.MuseSparkVisionConfig]]

#### transformers.MuseSparkVisionConfig[[transformers.MuseSparkVisionConfig]]

```python
transformers.MuseSparkVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, patch_size: int = 14, pos_emb_height: int = 32, pos_emb_width: int = 32, num_attention_heads: int = 16, num_hidden_layers: int = 50, hidden_size: int = 1536, intermediate_size: int = 8960, hidden_act: str = 'gelu', rope_parameters: dict | None = None, patch_temporal: int = 2, merge_size: int = 2, max_position_embeddings: int = 1024, layer_norm_eps: float = 1e-05, layer_types: list[str] | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/configuration_muse_spark.py#L31)

**매개변수:**

patch_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `14`) : 각 패치의 크기(해상도).

pos_emb_height (`int`, *선택 사항*) : 초기 위치 임베딩 높이.

pos_emb_width (`int`, *선택 사항*) : 초기 위치 임베딩 폭.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `16`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `50`) : Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1536`) : 숨겨진 표현의 차원.

intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8960`) : MLP 표현의 차원.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

rope_parameters (`dict`, *선택*) : RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 `rope_theta` 값이 포함되어야 하며, 더 긴 `max_position_embeddings`로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다.

patch_temporal (`int`, *선택 사항*) : 입력을 임베딩하는 데 사용되는 시간 패치 크기입니다.

merge_size (`tuple[int] | list[int]`, *선택 사항*) : 패치 병합을 위한 커널 크기.

max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.

layer_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-05`) : layer normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

layer_types (`list[str]`, *선택 사항*) : 각 레이어 인덱스를 해당 레이어 유형에 명시적으로 매핑하는 리스트입니다. 제공되지 않으면 config 값에 기반하여 자동으로 생성됩니다.

이것은 MuseSparkModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Muse Spark 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B](https://huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

## MuseSparkAudioConfig[[transformers.MuseSparkAudioConfig]]

#### transformers.MuseSparkAudioConfig[[transformers.MuseSparkAudioConfig]]

```python
transformers.MuseSparkAudioConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, patch_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (16, 6, 5, 4), hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (256, 512, 1024, 2048), depths: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 2, 2), num_hidden_layers: int = 4, mlp_ratio: float = 4.0, conv_kernel_size: int = 7, hidden_act: str = 'gelu', rms_norm_eps: float = 1e-06, out_hidden_size: int = 8192, initializer_range: float = 0.02)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/configuration_muse_spark.py#L192)

**매개변수:**

patch_sizes (`list[int] | tuple[int, ...]`, *선택 사항*, 기본값 `(16, 6, 5, 4)`) : 각 단계의 patch embedding에 적용되는 시간축 다운샘플링 계수입니다. 이 값들의 곱은 하나의 출력 토큰으로 압축되는 웨이브폼 샘플 수를 나타냅니다.

hidden_sizes (`list[int] | tuple[int, ...]`, *선택 사항*, 기본값 `(256, 512, 1024, 2048)`) : 각 단계의 숨겨진 폭(hidden width)입니다.

depths (`list[int] | tuple[int, ...]`, *선택 사항*, 기본값 `(2, 2, 2, 2)`) : 각 레이어의 컨볼루션 블록 수.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : `MuseSparkAudioLayer`의 개수, 즉 피라미드의 해상도 수입니다. `len(hidden_sizes)`와 중복되며 이에 대해 검증되므로, 사용자 정의 피라미드를 사용하려면 두 값을 모두 설정해야 합니다.

mlp_ratio (`float`, *선택 사항*, 기본값 4.0) : 레이어의 MLP 중간 폭과 숨겨진 폭의 비율.

conv_kernel_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 7) : depthwise causal convolution의 커널 크기입니다.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

rms_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-06`) : rms normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

out_hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 8192) : 최종 투영이 매핑되는 폭, 즉 텍스트 모델의 hidden size입니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

이것은 MuseSparkModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Muse Spark 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B](https://huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import MuseSparkAudioConfig, MuseSparkAudioModel

>>> configuration = MuseSparkAudioConfig()
>>> model = MuseSparkAudioModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## MuseSparkFeatureExtractor[[transformers.MuseSparkFeatureExtractor]]

#### transformers.MuseSparkFeatureExtractor[[transformers.MuseSparkFeatureExtractor]]

```python
transformers.MuseSparkFeatureExtractor(feature_size = 1, sampling_rate = 24000, padding_value = 0.0, samples_per_token = 1920, return_attention_mask = True, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/feature_extraction_muse_spark.py#L28)

**매개변수:**

feature_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : 추출된 특징의 차원입니다. Muse Spark Open은 모노 오디오를 사용합니다.

sampling_rate (`int`, *선택 사항*, 기본값 24000) : 오디오가 예상되는 샘플링 레이트(헤르츠 단위)입니다. 다른 레이트의 오디오는 이 클래스에 도달하기 전에 리샘플링되어야 합니다.

padding_value (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.0) : 오른쪽 패딩에 사용되는 값.

samples_per_token (`int`, *선택 사항*, 기본값 1920) : 인코더가 하나의 임베딩으로 압축하는 웨이브폼 샘플 수 — 오디오 설정의 `patch_sizes`(16 * 6 * 5 * 4)의 곱입니다. 배치의 패딩은 이 값의 배수로 맞춰집니다.

return_attention_mask (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : `__call__()`가 `input_values_mask`를 반환할지 여부입니다. 오디오 타워는 완전히 합성곱 기반이며 이를 사용하지 않으므로 기본적으로 비활성화되어 있습니다.

Muse Spark Open 기능 추출기를 생성합니다.

Muse Spark Opens의 오디오 타워는 스펙트로그램 프론트 엔드 없이 원시 웨이브폼을 직접 처리하므로, 이 단계에서는 배치 처리, 패딩 및 (선택적으로) 잘라내기만 수행합니다. 여기서 비자명한 작업은 모든 배치를 `samples_per_token`의 배수로 패딩하는 것입니다. 인코더는 정확히 해당 수만큼의 샘플을 하나의 임베딩으로 압축하며, 그렇지 않으면 예외를 발생시킵니다.

이 feature extractor는 대부분의 주요 메서드를 포함하는 [SequenceFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/main_classes/feature_extractor#transformers.SequenceFeatureExtractor)를 상속합니다. 해당 메서드에 대한 자세한 내용은 이 상위 클래스를 참고하세요.

## MuseSparkProcessor[[transformers.MuseSparkProcessor]]

#### transformers.MuseSparkProcessor[[transformers.MuseSparkProcessor]]

```python
transformers.MuseSparkProcessor(image_processor = None, video_processor = None, tokenizer = None, feature_extractor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/processing_muse_spark.py#L28)

**매개변수:**

image_processor (`MuseGlimmerImageProcessor`) : 이미지 프로세서가 필수 입력입니다.

video_processor (`MuseGlimmerVideoProcessor`) : 비디오 프로세서가 필수 입력입니다.

tokenizer (`tokenizer_class`) : 토크나이저는 필수 입력값입니다.

feature_extractor (`MuseSparkFeatureExtractor`) : feature extractor는 필수 입력입니다.

chat_template (`str`) : 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다.

이미지 프로세서, 비디오 프로세서, 토크나이저, 피처 추출기를 단일 프로세서로 감싸는 MuseSparkProcessor를 생성합니다.

[MuseSparkProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkProcessor)는 [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor), [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor), `tokenizer_class`, [MuseSparkFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkFeatureExtractor)의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor), [~MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor), `~tokenizer_class`, [~MuseSparkFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkFeatureExtractor)를 참고하세요.

## MuseSparkPreTrainedModel[[transformers.MuseSparkPreTrainedModel]]

#### transformers.MuseSparkPreTrainedModel[[transformers.MuseSparkPreTrainedModel]]

```python
transformers.MuseSparkPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L494)

**매개변수:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

## MuseSparkTextModel[[transformers.MuseSparkTextModel]]

#### transformers.MuseSparkTextModel[[transformers.MuseSparkTextModel]]

```python
transformers.MuseSparkTextModel(config: MuseSparkTextConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L590)

**매개변수:**

config ([MuseSparkTextConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkTextConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

…

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.MuseSparkTextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L615)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

**반환값:** `MoeModelOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`MoeModelOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, [MuseSparkConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkConfig) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[MuseSparkTextModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkTextModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 `config.is_encoder_decoder=True`인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(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=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_router_probs=True`와 `config.add_router_probs=True`가 전달되었거나 `config.output_router_probs=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`입니다.

  MoE 라우터가 계산하는 softmax 적용 후의 원시 라우터 로짓(raw router logits)입니다. 이 값들은 Mixture of Experts 모델의 보조 손실을 계산하는 데 사용됩니다.

## MuseSparkVisionModel[[transformers.MuseSparkVisionModel]]

#### transformers.MuseSparkVisionModel[[transformers.MuseSparkVisionModel]]

```python
transformers.MuseSparkVisionModel(config: MuseSparkVisionConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L948)

**매개변수:**

config ([MuseSparkVisionConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkVisionConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Muse Spark Model은 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 상태입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.MuseSparkVisionModel.forward]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L979)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [MuseGlimmerImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([MuseSparkProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkProcessor)는 이미지 처리에 [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor)를 사용합니다).

grid_thw (`torch.LongTensor`, shape `(num_images_or_videos, 3)`) : 각 패킹된 이미지 또는 비디오의 시간, 높이, 너비 패치 그리드 차원.

**반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([MuseSparkConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[MuseSparkVisionModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkVisionModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **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)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(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=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

## MuseSparkAudioModel[[transformers.MuseSparkAudioModel]]

#### transformers.MuseSparkAudioModel[[transformers.MuseSparkAudioModel]]

```python
transformers.MuseSparkAudioModel(config: MuseSparkAudioConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L1213)

**매개변수:**

config ([MuseSparkAudioConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkAudioConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Muse Spark Open 웨이브폼 오디오 인코더: 원시 모노 24 kHz 오디오를 1920개 샘플(80 ms, 즉 12.5 Hz)당 하나의 임베딩으로 매핑하는 완전 인과적 합성곱 피라미드입니다. 이미 텍스트 모델의 숨겨진 크기(hidden size)에 맞춰져 있습니다. 어텐션과 스펙트로그램 프론트엔드를 사용하지 않습니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.MuseSparkAudioModel.forward]]

```python
forward(input_values: Tensor, padding_cache: transformers.models.muse_spark.modeling_muse_spark.MuseSparkAudioConv1dPaddingCache | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L1228)

**매개변수:**

input_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 입력 원시 음성 파형의 부동 소수점 값. `.flac` 또는 `.wav` 오디오 파일을 `list[float]`, `numpy.ndarray` 또는 `torch.Tensor` 타입의 배열로 로드하여 값을 얻을 수 있습니다. *예를 들어*, torchcodec 라이브러리(`pip install torchcodec`) 또는 soundfile 라이브러리(`pip install soundfile`)를 통해 가능합니다. `input_values`로 배열을 준비하려면 패딩 및 `torch.Tensor` 타입의 텐서 변환을 위해 [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor)를 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [MuseSparkProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__)를 참조하세요.

padding_cache (`MuseSparkAudioConv1dPaddingCache`, *선택 사항*) : 스트리밍 청크 간 상태를 유지하기 위해 합성곱 계층의 패딩을 위한 캐시입니다.

**반환값:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([MuseSparkConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[MuseSparkAudioModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkAudioModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(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=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

## MuseSparkModel[[transformers.MuseSparkModel]]

#### transformers.MuseSparkModel[[transformers.MuseSparkModel]]

```python
transformers.MuseSparkModel(config: MuseSparkConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L1269)

**매개변수:**

config ([MuseSparkConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Muse Spark Model은 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 상태입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.MuseSparkModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, input_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_values_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L1362)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [MuseGlimmerImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([MuseSparkProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkProcessor)는 이미지 처리에 [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor)를 사용합니다).

image_grid_thw (`torch.LongTensor`, shape `(num_images, 3)`, *선택 사항*) : LLM에서 각 이미지의 feature shape의 시간, 높이, 너비입니다.

pixel_values_videos (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *선택 사항*) : 입력 비디오에 해당하는 텐서입니다. 비디오의 픽셀 값은 [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [MuseGlimmerVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__)를 참조하세요 ([MuseSparkProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkProcessor)는 비디오 처리에 [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor)를 사용합니다).

video_grid_thw (`torch.LongTensor`, shape `(num_videos, 3)`, *선택 사항*) : LLM에서 각 비디오의 feature shape의 temporal, height, width입니다.

input_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력 원시 음성 파형의 부동 소수점 값. `.flac` 또는 `.wav` 오디오 파일을 `list[float]`, `numpy.ndarray` 또는 `torch.Tensor` 타입의 배열로 로드하여 값을 얻을 수 있습니다. *예를 들어* torchcodec 라이브러리(`pip install torchcodec`) 또는 soundfile 라이브러리(`pip install soundfile`)를 사용할 수 있습니다. `input_values`로 배열을 준비하려면 패딩 및 `torch.Tensor` 타입의 텐서 변환을 위해 [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor)를 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [MuseSparkProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__)를 참조하세요.

input_values_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_samples)`, *선택 사항*) : [MuseSparkFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkFeatureExtractor)가 생성한 값으로, `input_values`의 어떤 항목이 패딩이 아닌 실제 오디오인지 나타냅니다. 길이가 다른 클립을 배치할 때 필요합니다.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *선택 사항*) : 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 Dict입니다. 각 인코딩된 출력은 (`pooler_output`, *선택 사항*: `last_hidden_states`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`)의 튜플로 구성되며, `pooler_output`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)입니다. 이는 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩으로 병합한 시퀀스입니다.

**반환값:** `MuseSparkModelOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`MuseSparkModelOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([MuseSparkConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[MuseSparkModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  `past_key_values`가 사용되면, `(batch_size, 1, hidden_size)` 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 `config.is_encoder_decoder=True`인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(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=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택 사항*) -- 크기가 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`. 비전 인코더가 생성한 모델의 image_hidden_states로, 마지막 hidden state를 투영한 후의 값입니다.
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_router_logits=True`가 전달되었거나 `config.add_router_probs=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, shape은 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`입니다.

  Mixture of Experts 모델의 보조 손실을 계산하는 데 유용한 모델의 Router logits입니다.

예:

```python
>>> import os

>>> from transformers import AutoProcessor, DistributedConfig, MuseSparkModel

>>> distributed_config = DistributedConfig(
...     tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
...     ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
... )

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B")
>>> model = MuseSparkModel.from_pretrained(
...     "meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B",
...     dtype="auto",
...     distributed_config=distributed_config,
... )

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

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     reasoning_effort="medium",
...     add_generation_prompt=True,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
... ).to(model.device).to(model.dtype)

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
```

## MuseSparkForConditionalGeneration[[transformers.MuseSparkForConditionalGeneration]]

#### transformers.MuseSparkForConditionalGeneration[[transformers.MuseSparkForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MuseSparkForConditionalGeneration(config: MuseSparkConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L1552)

**매개변수:**

config ([MuseSparkConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

다른 모달리티(예: 이미지-텍스트-투-텍스트 생성)에 조건부화된 토큰 생성을 위한 Muse Spark 모델.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.MuseSparkForConditionalGeneration.forward]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_spark/modeling_muse_spark.py#L1590)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [MuseGlimmerImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([MuseSparkProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkProcessor)는 이미지 처리에 [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor)를 사용합니다).

image_grid_thw (`torch.LongTensor`, shape `(num_images, 3)`, *선택 사항*) : LLM에서 각 이미지의 feature shape의 시간, 높이, 너비입니다.

pixel_values_videos (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *선택 사항*) : 입력 비디오에 해당하는 텐서입니다. 비디오의 픽셀 값은 [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [MuseGlimmerVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__)를 참조하세요 ([MuseSparkProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkProcessor)는 비디오 처리에 [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor)를 사용합니다).

video_grid_thw (`torch.LongTensor`, shape `(num_videos, 3)`, *선택 사항*) : LLM에서 각 비디오의 feature shape의 temporal, height, width입니다.

input_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력 원시 음성 파형의 부동 소수점 값. `.flac` 또는 `.wav` 오디오 파일을 `list[float]`, `numpy.ndarray` 또는 `torch.Tensor` 타입의 배열로 로드하여 값을 얻을 수 있습니다. *예를 들어* torchcodec 라이브러리(`pip install torchcodec`) 또는 soundfile 라이브러리(`pip install soundfile`)를 사용할 수 있습니다. `input_values`로 배열을 준비하려면 패딩 및 `torch.Tensor` 타입의 텐서 변환을 위해 [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor)를 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [MuseSparkProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__)를 참조하세요.

input_values_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_samples)`, *선택 사항*) : [MuseSparkFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkFeatureExtractor)가 생성한 값으로, `input_values`의 어떤 항목이 패딩이 아닌 실제 오디오인지 나타냅니다. 길이가 다른 클립을 배치할 때 필요합니다.

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위 내이거나 -100이어야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 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.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 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 Dict입니다. 각 인코딩된 출력은 (`pooler_output`, *선택 사항*: `last_hidden_states`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`)의 튜플로 구성되며, `pooler_output`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)입니다. 이는 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩으로 병합한 시퀀스입니다.

**반환값:** `MuseSparkCausalLMOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`MuseSparkCausalLMOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([MuseSparkConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[MuseSparkForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ko/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkForConditionalGeneration)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에 의한 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰의 점수).
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력용 1개 + 각 레이어의 출력용 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*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택*) -- 크기가 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`. 비전 인코더가 마지막 hidden state를 투영한 후 생성한 모델의 image_hidden_states.
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_router_logits=True`가 전달되었거나 `config.add_router_probs=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, shape은 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`입니다.

  Mixture of Experts 모델의 보조 손실을 계산하는 데 유용한 모델의 Router logits입니다.

예:

```python
>>> import os

>>> from transformers import AutoProcessor, DistributedConfig, MuseSparkForConditionalGeneration

>>> distributed_config = DistributedConfig(
...     tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
...     ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
... )

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B")
>>> model = MuseSparkForConditionalGeneration.from_pretrained(
...     "meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B",
...     dtype="auto",
...     distributed_config=distributed_config,
... )

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

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     reasoning_effort="medium",
...     add_generation_prompt=True,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
... ).to(model.device).to(model.dtype)
>>> input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

>>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)

>>> response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False)
>>> print(response)
The image shows a **Pallas's cat — also known as a manul, *Otocolobus manul*** — walking through snow.
...
```