# MuseGlimmer [MuseGlimmer](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model) est un modèle multimodal de 30B issu du Meta Superintelligence Lab, conçu pour des agents fonctionnant localement sur du matériel grand public. Un décodeur texte dense de 52 couches gère le texte et les images entremêlés, tandis qu’un encodeur de perception ViT-G/14 figé transforme les captures d’écran, les graphiques et les documents en jetons visuels. La sortie est exclusivement du texte. Trois couches sur quatre du décodeur utilisent l'attention à fenêtre glissante sur une fenêtre de 2048 jetons. La quatrième est une couche d'attention complète avec les embeddings rotationnels désactivés (NoPE), offrant au modèle un contexte de 131K. L'attention applique également un plafonnement doux aux logits finaux et un échelle supplémentaire aux requêtes après la normalisation QK. Le modèle est livré avec un rédacteur compagnon, [MuseGlimmerAssistant](./muse_glimmer_assistant), pour le décodage spéculatif DFlash, qui rédige un bloc entier de jetons par passe avant. ```python from transformers import pipeline pipeline = pipeline( task="image-text-to-text", model="meta-models/Muse-Glimmer-30B", dtype="auto", device_map="auto", ) messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ], }, ] pipeline(messages, max_new_tokens=64) ``` ```python import torch from transformers import AutoProcessor, AutoModelForMultimodalLM processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Glimmer-30B") model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained( "meta-models/Muse-Glimmer-30B", device_map="auto", ) messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"}, ], }, ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) input_len = inputs["input_ids"].shape[-1] outputs = model.generate(**inputs) response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False) print(response) ``` ## Notes - Le modèle de conversation accepte un argument `reasoning_strength` pour arbitrer entre la qualité et la latence. Transmettez-le via `apply_chat_template` avec les définitions d’outils. ```python inputs = processor.apply_chat_template( messages, reasoning_strength="high", add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ) ``` - Les vidéos sont traitées sous forme d’images, et [MuseGlimmerProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerProcessor) insère un marqueur `Time: s` avant chaque groupe temporel afin que le modèle puisse raisonner sur l’ordre. Les horodatages proviennent des métadonnées de la vidéo, il est donc nécessaire de transmettre `video_metadata` lorsque le taux d’images par seconde ne peut pas être déduit. Sinon, le processeur émet un avertissement et utilise 24 fps par défaut, ce qui décale tous les horodatages dans le prompt. - Les images et les vidéos sont développées en plages de jetons par le processeur. Une image devient `<|image_start|>` suivie d'un `<|patch|>` par patch fusionné et de `<|image_end|>`. N'incluez que `{"type": "image"}` dans les messages de chat. - [MuseGlimmerTextConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerTextConfig) dérive `layer_types` et `layer_rope_theta` à partir de `num_hidden_layers` dans son `__post_init__`, en comptant les couches NoPE à rebours depuis la dernière couche. Définissez les deux explicitement si vous modifiez le nombre de couches et souhaitez un motif différent. - Consultez le billet de blog [Meta is back with Muse Glimmer: local, agentic, multimodal, and open source!](https://huggingface.co/blog/muse-glimmer) pour plus de détails et des exemples d'utilisation. ## MuseGlimmerConfig[[transformers.MuseGlimmerConfig]] #### transformers.MuseGlimmerConfig[[transformers.MuseGlimmerConfig]] ```python transformers.MuseGlimmerConfig(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') ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/configuration_muse_glimmer.py#L174) **Paramètres :** text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *facultatif*) : L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de texte. vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *facultatif*) : L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone visuel. image_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `200092`) : L'index du jeton d'image utilisé comme espace réservé pour les images d'entrée. video_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `200091`) : L'index du jeton vidéo utilisé comme espace réservé pour les vidéos d'entrée. out_hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 6144) : Dimension de sortie de l'encodeur visuel après fusion des patches (largeur d'entrée de la projection multimodale). projector_hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 4096) : Dimension intermédiaire de la projection multimodale. projector_hidden_act (`str`, *facultatif*, par défaut `gelu`) : Fonction d'activation utilisée par le projecteur multimodal. Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un MuseGlimmerModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Muse Glimmer en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle du [meta-models/Muse-Glimmer-30B](https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B) Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations. Exemple : ```python >>> from transformers import MuseGlimmerForConditionalGeneration, MuseGlimmerConfig >>> # Initializing an MuseGlimmer style configuration >>> configuration = MuseGlimmerConfig() >>> # Initializing a model from the configuration >>> model = MuseGlimmerForConditionalGeneration(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## MuseGlimmerTextConfig[[transformers.MuseGlimmerTextConfig]] #### transformers.MuseGlimmerTextConfig[[transformers.MuseGlimmerTextConfig]] ```python transformers.MuseGlimmerTextConfig(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 = 6656, intermediate_size: int = 19968, num_hidden_layers: int = 52, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 2, head_dim: int = 128, hidden_activation: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, 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 = 3.87, output_multiplier: float = 0.19611613513818404, post_norm_eps: float = 1e-08, layer_rope_theta: list[float | int] | None = None) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/configuration_muse_glimmer.py#L80) **Paramètres :** vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `202048`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`. hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `6656`) : Dimension des représentations cachées. intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `19968`) : Dimension des représentations MLP. num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `52`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `32`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. num_key_value_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2`) : C'est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter le Grouped Query Attention. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, le modèle utilisera le Multi Head Attention (MHA) ; si `num_key_value_heads=1`, il utilisera le Multi Query Attention (MQA) ; sinon, le GQA est utilisé. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes vers un checkpoint GQA, chaque tête key et value de groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine au sein de ce groupe. Pour plus de détails, consultez [cet article](https://huggingface.co/papers/2305.13245). S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut est `num_attention_heads`. head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : La dimension des têtes d'attention. Si None, la valeur par défaut est hidden_size // num_attention_heads hidden_activation (`str`, *facultatif*, par défaut `silu`) : La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) dans le décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `131072`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé. initializer_range (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.02`) : L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour l'initialisation de toutes les matrices de poids. rms_norm_eps (`float`, *facultatif*, par défaut `1e-05`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms. use_cache (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). Pertinent uniquement si `config.is_decoder=True` ou si le modèle est un modèle génératif de type décodeur uniquement. pad_token_id (`int`, *facultatif*) : Identifiant de jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `200001`) : Identifiant de jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire. bos_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `200000`) : Identifiant de jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire. tie_word_embeddings (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance `tied_weights_keys` du modèle. rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *facultatif*) : Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour `rope_theta` et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l'échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des `max_position_embeddings` plus longs. attention_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection de requête, de clé, de valeur et de sortie lors de l'auto-attention. attention_dropout (`Union[int, float]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. sliding_window (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2048`) : Taille de la fenêtre de l'attention à fenêtre glissante. Si `None`, aucune fenêtre glissante n'est appliquée. layer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Une liste qui associe explicitement chaque index de couche à son type de couche. S'il n'est pas fourni, il sera généré automatiquement en fonction des valeurs de configuration. final_logit_softcapping (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 20.0) : facteur d'échelle appliqué lors de l'utilisation du softcapping tanh sur les logits. qk_scale_factor (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 3.87) : Multiplicateur appliqué à Q après la normalisation QK sans échelle, en plus de l'échelle d'attention standard `1/sqrt(head_dim)`. output_multiplier (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 0.19611613513818404) : Échelle appliquée aux logits avant le softcap tanh final. Égale à `1/sqrt(hidden_size / 256)` pour le checkpoint publié. post_norm_eps (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 1e-8) : Epsilon utilisé pour les normalisations post-attention et post-FFN (situées entre la sortie de la sous-couche et le résidu). layer_rope_theta (`list[float]`, *facultatif*) : Theta de base RoPE par couche ; `0` désactive la rotation (NoPE) pour cette couche. Remplace le `rope_parameters["rope_theta"]` global. Par défaut, le theta global est utilisé partout, sauf pour chaque 4e couche en partant de la dernière, qui est en NoPE. Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un MuseGlimmerModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Muse Glimmer en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle du [meta-models/Muse-Glimmer-30B](https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B) Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations. ## MuseGlimmerVisionConfig[[transformers.MuseGlimmerVisionConfig]] #### transformers.MuseGlimmerVisionConfig[[transformers.MuseGlimmerVisionConfig]] ```python transformers.MuseGlimmerVisionConfig(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) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/configuration_muse_glimmer.py#L29) **Paramètres :** patch_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `14`) : La taille (résolution) de chaque patch. pos_emb_height (`int`, *facultatif*) : Hauteur initiale de l'embedding de position. pos_emb_width (`int`, *facultatif*) : Largeur initiale de l'embedding de position. num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `16`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, par défaut `50`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. hidden_size (`int`, *facultatif*, par défaut `1536`) : Dimension des représentations cachées. intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8960`) : Dimension des représentations MLP. hidden_act (`str`, *facultatif*, par défaut `gelu`) : La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) dans le décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. rope_parameters (`dict`, *facultatif*) : Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour `rope_theta` et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l'échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des `max_position_embeddings` plus longs. patch_temporal (`int`, *facultatif*) : La taille du patch temporel utilisée pour intégrer les entrées. merge_size (`tuple[int] | list[int]`, *facultatif*) : Taille du noyau pour la fusion de patches. max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1024`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé. layer_norm_eps (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1e-05`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation de couche. layer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Une liste qui associe explicitement chaque index de couche à son type de couche. S'il n'est pas fourni, il sera généré automatiquement en fonction des valeurs de configuration. Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un MuseGlimmerModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Muse Glimmer en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle du [meta-models/Muse-Glimmer-30B](https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B) Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations. ## MuseGlimmerImageProcessor[[transformers.MuseGlimmerImageProcessor]] #### transformers.MuseGlimmerImageProcessor[[transformers.MuseGlimmerImageProcessor]] ```python transformers.MuseGlimmerImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/image_processing_muse_glimmer.py#L91) **Paramètres :** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut redimensionner l'image. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, par défaut `None`) : Décrit les dimensions d'entrée maximales du modèle. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré si la taille est un entier. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, par défaut `1`) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir de l'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut rééchelonner l'image. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `0.00392156862745098`) : Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut normaliser l'image. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : La taille au format `{"height": int, "width" int}` à laquelle rembourrer les images. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Si `pad_size` n'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon retourne une liste de tenseurs. -- Construit un processeur d’images MuseGlimmerImageProcessor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. #### get_number_of_image_patches[[transformers.MuseGlimmerImageProcessor.get_number_of_image_patches]] ```python get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs = None) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/image_processing_muse_glimmer.py#L228) **Paramètres :** height (`int`) : Hauteur de l'image d'entrée. width (`int`) : Largeur de l'image d'entrée. images_kwargs (`dict`, *facultatif*) : Tout argument par mot-clé pour remplacer les valeurs par défaut du processeur d'images. **Retourne :** `int` Nombre de patches d'image par image. Un utilitaire qui renvoie le nombre de patches d'image pour une taille d'image donnée. Note : Ne supprimez pas cette méthode ! Elle est utilisée par vLLM pour inférer le nombre de patches et de placeholders sans image en entrée. #### patchify[[transformers.MuseGlimmerImageProcessor.patchify]] ```python patchify(images: Tensor, patch_size: int, temporal_patch_size: int) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/image_processing_muse_glimmer.py#L137) Patchifie chaque image en un aplati de forme (`seq_len`, `patch_dim`) afin de pouvoir concaténer des pixels de forme dynamique. #### prétraiter[[transformers.MuseGlimmerImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/image_processing_muse_glimmer.py#L109) **Paramètres :** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Image à prétraiter. Attend une image unique ou un lot d'images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 255. Si vous transmettez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut redimensionner l'image. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Décrit les dimensions d'entrée maximales du modèle. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré lorsque la taille est un entier. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir d'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut rééchelonner l'image. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*) : Facteur de redimensionnement à appliquer à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut normaliser l'image. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : La taille au format `{"height": int, "width" int}` à laquelle rembourrer les images. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Si `pad_size` n'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. patch_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut 14) : La taille de la tuile spatiale de l'encodeur visuel. temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut : 2) : La taille de la patch temporelle de l'encodeur visuel. merge_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut : 2) : La taille de fusion de l'encodeur visuel vers l'encodeur LLM. max_image_tokens (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut 4096) : Nombre maximal de jetons d'image fusionnés produits pour une image. **Retourne :** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode __call__ (« pixel_values », etc.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *facultatif*) -- Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation. #### redimensionner[[transformers.MuseGlimmerImageProcessor.resize]] ```python resize(images: Tensor, patch_size: int, merge_size: int, max_tokens: int, resample: typing.Union[PIL.Image.Resampling, torchvision.transforms.v2.functional.InterpolationMode, int, NoneType], **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/image_processing_muse_glimmer.py#L113) Redimensionner dynamiquement en fonction du ratio d'aspect de l'image d'entrée. ## MuseGlimmerVideoProcessor[[transformers.MuseGlimmerVideoProcessor]] #### transformers.MuseGlimmerVideoProcessor[[transformers.MuseGlimmerVideoProcessor]] ```python transformers.MuseGlimmerVideoProcessor(**kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/video_processing_muse_glimmer.py#L96) **Paramètres :** - ****kwargs** (`MuseGlimmerVideoProcessorInitKwargs`, *facultatif*) : Options de traitement supplémentaires pour chaque modalité (texte, images, vidéos, audio). Les paramètres spécifiques au modèle sont répertoriés ci-dessus ; consultez la classe TypedDict pour la liste complète des arguments pris en charge. Construit un processeur vidéo MuseGlimmerVideoProcessor. #### patchify[[transformers.MuseGlimmerVideoProcessor.patchify]] ```python patchify(videos: Tensor, patch_size: int, temporal_patch_size: int) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/video_processing_muse_glimmer.py#L152) Patchifie chaque vidéo en un aplati de forme (`seq_len`, `patch_dim`) afin de pouvoir concaténer des pixels de forme dynamique. #### redimensionner[[transformers.MuseGlimmerVideoProcessor.resize]] ```python resize(videos: Tensor, resample: typing.Union[PIL.Image.Resampling, torchvision.transforms.v2.functional.InterpolationMode, int, NoneType], patch_size: int, merge_size: int, max_tokens: int, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/video_processing_muse_glimmer.py#L127) Redimensionner dynamiquement en fonction du ratio d'aspect de la vidéo d'entrée. #### sample_frames[[transformers.MuseGlimmerVideoProcessor.sample_frames]] ```python sample_frames(metadata: VideoMetadata, temporal_patch_size: int | None = None, num_frames: int | None = None, fps: int | float | None = None, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/video_processing_muse_glimmer.py#L190) **Paramètres :** metadata (`VideoMetadata`) : métadonnées de la vidéo contenant des informations sur la durée totale, le nombre d'images par seconde (fps) et le nombre total d'images. temporal_patch_size (`int`, *facultatif*) : La taille de la patch temporelle de l'encodeur visuel. Le nombre de frames échantillonnées sera arrondi pour être divisible par le facteur de frame. num_frames (`int`, *facultatif*) : Nombre maximal d'images à échantillonner. La valeur par défaut est `self.num_frames`. fps (`int` ou `float`, *facultatif*) : Nombre de cibles à échantillonner par seconde. La valeur par défaut est `self.fps`. **Retourne :** `torch.Tensor` Indices pour échantillonner les images vidéo. Fonction d'échantillonnage par défaut qui échantillonne uniformément le nombre de frames souhaité entre 0 et le nombre total de frames. Si `fps` est transmis avec les métadonnées, `fps` frames par seconde sont échantillonnées uniformément. Les arguments `num_frames` et `fps` sont mutuellement exclusifs. ## MuseGlimmerProcessor[[transformers.MuseGlimmerProcessor]] #### transformers.MuseGlimmerProcessor[[transformers.MuseGlimmerProcessor]] ```python transformers.MuseGlimmerProcessor(image_processor = None, video_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/processing_muse_glimmer.py#L22) **Paramètres :** image_processor (`MuseGlimmerImageProcessor`) : le processeur d’images est une entrée obligatoire. video_processor (`MuseGlimmerVideoProcessor`) : le processeur vidéo est une entrée obligatoire. tokenizer (`tokenizer_class`) : Le tokenizer est une entrée obligatoire. chat_template (`str`) : Un modèle Jinja pour convertir des listes de messages d'une conversation en une chaîne tokenisable. Construit un MuseGlimmerProcessor qui encapsule un processeur d’images, un processeur de vidéos et un tokenizer en un seul processeur. [MuseGlimmerProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerProcessor) offre toutes les fonctionnalités de [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor), [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor) et de `tokenizer_class`. Consultez [~MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor), [~MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor) et `~tokenizer_class` pour plus d’informations. ## MuseGlimmerPreTrainedModel[[transformers.MuseGlimmerPreTrainedModel]] #### transformers.MuseGlimmerPreTrainedModel[[transformers.MuseGlimmerPreTrainedModel]] ```python transformers.MuseGlimmerPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L410) **Paramètres :** config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. ## MuseGlimmerTextModel[[transformers.MuseGlimmerTextModel]] #### transformers.MuseGlimmerTextModel[[transformers.MuseGlimmerTextModel]] ```python transformers.MuseGlimmerTextModel(config: MuseGlimmerTextConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L440) **Paramètres :** config ([MuseGlimmerTextConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerTextConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle de texte Muse Glimmer brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. #### forward[[transformers.MuseGlimmerTextModel.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: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L464) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). **Retourne :** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([MuseGlimmerConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerConfig)) et les entrées. La méthode forward du modèle [MuseGlimmerTextModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerTextModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`. Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. Si `past_key_values` est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme `(batch_size, 1, hidden_size)` est renvoyée. - **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si `config.is_encoder_decoder=True`, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. ## MuseGlimmerVisionModel[[transformers.MuseGlimmerVisionModel]] #### transformers.MuseGlimmerVisionModel[[transformers.MuseGlimmerVisionModel]] ```python transformers.MuseGlimmerVisionModel(config: MuseGlimmerVisionConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L799) **Paramètres :** config ([MuseGlimmerVisionConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVisionConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle Muse Glimmer brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. #### forward[[transformers.MuseGlimmerVisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, grid_thw: LongTensor, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L830) **Paramètres :** pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs des pixels peuvent être obtenues à l’aide de [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor). Voir [MuseGlimmerImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([MuseGlimmerProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerProcessor) utilise [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor) pour le traitement des images). grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_images_or_videos, 3)`) : Dimensions de la grille de patches temporel, hauteur et largeur pour chaque image ou vidéo empilée. **Retourne :** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([MuseGlimmerConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerConfig)) et les entrées. La méthode forward du modèle [MuseGlimmerVisionModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVisionModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`. Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, hidden_size)`) -- État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. ## MuseGlimmerModel[[transformers.MuseGlimmerModel]] #### transformers.MuseGlimmerModel[[transformers.MuseGlimmerModel]] ```python transformers.MuseGlimmerModel(config: MuseGlimmerConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L894) **Paramètres :** config ([MuseGlimmerConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle Muse Glimmer brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. #### forward[[transformers.MuseGlimmerModel.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, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L986) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l'aide de [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor). Voir [MuseGlimmerImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([MuseGlimmerProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerProcessor) utilise [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor) pour le traitement des images). image_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_images, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM. pixel_values_videos (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant à la vidéo d'entrée. Les valeurs de pixels des vidéos peuvent être obtenues à l'aide de [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor). Voir [MuseGlimmerVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) pour plus de détails ([MuseGlimmerProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerProcessor) utilise [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor) pour le traitement des vidéos). video_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_videos, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque vidéo dans le LLM. mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *facultatif*) : Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (`pooler_output`, *facultatif* : `last_hidden_states`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `pooler_output` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence de fonctionnalités multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte. **Retourne :** `MuseGlimmerModelOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)` Un `MuseGlimmerModelOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([MuseGlimmerConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerConfig)) et les entrées. La méthode forward du modèle [MuseGlimmerModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`. Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. Si `past_key_values` est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme `(batch_size, 1, hidden_size)` est renvoyée. - **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si `config.is_encoder_decoder=True`, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *facultatif*) -- Un `torch.Tensor` de taille `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states du modèle produit par l'encodeur visuel et après projection de l'état caché final. ## MuseGlimmerForConditionalGeneration[[transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration]] #### transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration[[transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration]] ```python transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration(config: MuseGlimmerConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L1061) **Paramètres :** config ([MuseGlimmerConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle Muse Glimmer pour la génération de jetons conditionnée sur d'autres modalités (par exemple, la génération texte-image-vers-texte). Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux. #### forward[[transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration.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, 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: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/muse_glimmer/modeling_muse_glimmer.py#L1101) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l'aide de [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor). Voir [MuseGlimmerImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([MuseGlimmerProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerProcessor) utilise [MuseGlimmerImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerImageProcessor) pour le traitement des images). image_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_images, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque image dans le LLM. pixel_values_videos (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant à la vidéo d'entrée. Les valeurs de pixels des vidéos peuvent être obtenues à l'aide de [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor). Voir [MuseGlimmerVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) pour plus de détails ([MuseGlimmerProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerProcessor) utilise [MuseGlimmerVideoProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerVideoProcessor) pour le traitement des vidéos). video_grid_thw (`torch.LongTensor` de forme `(num_videos, 3)`, *facultatif*) : La dimension temporelle, la hauteur et la largeur de la forme des caractéristiques de chaque vidéo dans le LLM. attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être compris dans `[0, ..., config.vocab_size]` ou égaux à -100 (voir la docstring de `input_ids`). Les jetons dont l'indice est défini sur `-100` sont ignorés (masqués) ; la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est comprise dans `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Si c'est un `int`, calcule les logits pour les `logits_to_keep` derniers jetons. Si c'est `0`, calcule les logits pour tous les `input_ids` (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut faire économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un `torch.Tensor`, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. C'est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *facultatif*) : Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (`pooler_output`, *facultatif* : `last_hidden_states`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `pooler_output` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence de fonctionnalités multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte. **Retourne :** `MuseGlimmerCausalLMOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)` Un `MuseGlimmerCausalLMOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([MuseGlimmerConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerConfig)) et les entrées. La méthode forward de [MuseGlimmerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/fr/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration) redéfinit la méthode spéciale `__call__`. Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. - **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant). - **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)`) -- Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d'embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *facultatif*) -- Un `torch.Tensor` de taille `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states du modèle produit par l'encodeur visuel après projection de l'état caché final. Exemple : ```python >>> from transformers import AutoProcessor, MuseGlimmerForConditionalGeneration >>> model = MuseGlimmerForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6") >>> messages = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", }, {"type": "text", "text": "Describe the image."}, ], } ] >>> inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ) >>> # Generate >>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024) >>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)] >>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] >>> print(output_text) ```