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Dots 3 Aperçu de la note

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Ce modèle a été contribué à Hugging Face Transformers le 2026-11-12.

Dots 3 Aperçu de la note

Dots 3 Note Preview est un modèle de langage causal de type mixture-of-experts prenant en charge nativement les entrées texte, image, vidéo et audio. Il utilise un encodeur visuel partagé pour les images et les vidéos, ainsi qu'un encodeur audio de type Whisper. Les deux encodeurs projettent leurs sorties dans l'espace caché du modèle de langage avant la génération de texte autorégressive.

L'inférence en BF16 et FP8 est prise en charge.

Le point de contrôle nécessite un processor_config.json standard avec les composants image/vidéo Qwen et les paramètres de prétraitement Dots. Les configurations enregistrées utilisent le schéma natif de Transformers ; les frameworks de service plus anciens peuvent nécessiter un adaptateur de compatibilité.

Utilisation

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor


model_id = "dots-studio/dots3-note-prev"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/cats.png"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device, dtype=model.dtype)

output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(processor.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0])

Utilisez les mêmes appels de traitement et de génération avec l'un de ces messages utilisateur :

# Text
conversation = [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Briefly introduce yourself."}]}]

# Audio: replace the path with a local recording.
conversation = [{"role": "user", "content": [
    {"type": "audio", "path": "speech.wav"},
    {"type": "text", "text": "Transcribe this recording."},
]}]

# Video frames. Pass audio separately to include the soundtrack.
conversation = [{"role": "user", "content": [
    {"type": "video", "path": "concert.mp4"},
    {"type": "text", "text": "Describe what you see."},
]}]

Dots3NoteModel combine les encodeurs texte, vision et audio. Dots3NoteForConditionalGeneration ajoute la tête de modèle de langage et l’interface de génération. Dots3NoteForCausalLM est la variante texte uniquement.

Dots3NoteConfig

classe transformers.Dots3NoteConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteTextConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteVisionConfig | None = Noneaudio_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteAudioConfig | None = Noneimage_token_id: int = 151660video_token_id: int = 151680audio_token_id: int = 151720tie_word_embeddings: bool = False )

Paramètres

  • text_config (Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteTextConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de texte.
  • vision_config (Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteVisionConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone visuel.
  • audio_config (Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteAudioConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone audio.
  • image_token_id (int, facultatif, par défaut 151660) — L’index du jeton d’image utilisé comme espace réservé pour les images d’entrée.
  • video_token_id (int, facultatif, par défaut 151680) — L’index du jeton vidéo utilisé comme espace réservé pour les vidéos d’entrée.
  • audio_token_id (int, facultatif, par défaut 151720) — L’index du jeton audio utilisé comme espace réservé pour l’audio d’entrée.
  • 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.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Dots3NoteModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Dots3 Note en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de dots-studio/dots3-note-prev

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Dots3NoteTextConfig

classe transformers.Dots3NoteTextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 152064hidden_size: int = 5120intermediate_size: int = 13824moe_intermediate_size: int = 1536num_hidden_layers: int = 46num_attention_heads: int = 128num_key_value_heads: int = 128n_shared_experts: int = 1n_routed_experts: int = 256output_router_logits: bool = Falserouted_scaling_factor: float = 1.0kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int | None = 1024qk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int = 128qk_nope_head_dim: int = 128n_group: int = 1topk_group: int = 1num_experts_per_tok: int = 8norm_topk_prob: bool = Truehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 524288initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 151659bos_token_id: int | None = 151643eos_token_id: int | list[int] | None = 151668tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: dict | None = Nonemlp_layer_types: list[str] | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0index_topk: int = 2048index_head_dim: int = 128index_n_heads: int = 64mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int = 256layer_types: list[str] | None = Nonesliding_window: int | None = Noneshared_experts_intermediate_size: int = 1536 )

Paramètres

  • vocab_size (int, facultatif, par défaut 152064) — Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par input_ids.
  • hidden_size (int, facultatif, par défaut 5120) — Dimension des représentations cachées.
  • intermediate_size (int, facultatif, par défaut 13824) — Dimension des représentations MLP.
  • moe_intermediate_size (int, facultatif, par défaut 1536) — Taille intermédiaire des MLP des experts routés.
  • num_hidden_layers (int, facultatif, par défaut 46) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.
  • num_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 128) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
  • num_key_value_heads (int, facultatif, valeur par défaut 128) — Ceci est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA), si num_key_value_heads=1 le modèle utilisera l'attention Multi Query (MQA), sinon l'attention GQA est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur 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 ce papier. S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut sera num_attention_heads.
  • n_shared_experts (int, facultatif, par défaut 1) — Nombre d'experts partagés.
  • n_routed_experts (int, facultatif, par défaut 256) — Nombre d'experts routés.
  • output_router_logits (bool, facultatif, par défaut False) — Indique si les logits du routeur doivent être renvoyés par le modèle. L’activation de cette option permet également au modèle de renvoyer la perte auxiliaire, incluant la perte d’équilibrage de charge et la perte z du routeur.
  • routed_scaling_factor (float, facultatif, par défaut 1.0) — Facteur d'échelle des experts routés.
  • kv_lora_rank (int, facultatif, par défaut 512) — Rang des matrices LoRA pour les projections de clé et de valeur.
  • q_lora_rank (int, facultatif, par défaut 1024) — Rang des matrices LoRA pour les projections de requête.
  • qk_rope_head_dim (int, facultatif, par défaut 64) — Dimension des têtes de requête/clé qui utilisent des embeddings de position rotatifs.
  • v_head_dim (int, facultatif, par défaut 128) — Dimension des têtes de valeur.
  • qk_nope_head_dim (int, facultatif, valeur par défaut 128) — Dimension des têtes de requête/clé qui n’utilisent pas les embeddings de position rotatifs.
  • n_group (int, facultatif, valeur par défaut 1) — Nombre de groupes dans lesquels les experts routés sont partitionnés lors de la sélection.
  • topk_group (int, facultatif, valeur par défaut 1) — Nombre de groupes sélectionnés pour chaque jeton (pour chaque jeton, garantissant que les experts sélectionnés ne se trouvent que dans topk_group groupes).
  • num_experts_per_tok (int, facultatif, valeur par défaut 8) — Nombre d'experts auxquels chaque jeton doit être routé. Il s'agit de la valeur top-k pour le routage par choix de jeton.
  • norm_topk_prob (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut normaliser les poids des experts routés.
  • hidden_act (str, facultatif, par défaut silu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • max_position_embeddings (int, facultatif, par défaut 524288) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.
  • initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
  • rms_norm_eps (float, facultatif, valeur 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). N’est pertinent que si config.is_decoder=True ou si le modèle est un modèle génératif uniquement décodeur.
  • pad_token_id (int, facultatif, par défaut 151659) — Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.
  • bos_token_id (int, facultatif, par défaut 151643) — Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], facultatif, par défaut 151668) — Identifiant du jeton utilisé pour la fin 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 (dict, facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration des 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.
  • mlp_layer_types (list[str], facultatif) — Types de MLP "dense" ou "sparse" par couche, dérivés de l’agenda MoE publié lorsqu’ils sont omis.
  • attention_bias (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention.
  • attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
  • index_topk (int, facultatif, valeur par défaut 2048) — Nombre de positions de clés sélectionnées par l’attention creuse dynamique.
  • index_head_dim (int, facultatif, valeur par défaut 128) — Largeur par tête de l’indexeur d’attention sparse dynamique.
  • index_n_heads (int, facultatif, valeur par défaut 64) — Nombre de têtes dans l’indexeur d’attention creuse dynamique.
  • mlp_bias (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches up_proj, down_proj et gate_proj des couches MLP.
  • head_dim (int, facultatif, par défaut 256) — La dimension des têtes d'attention. Si None, elle est par défaut égale à hidden_size // num_attention_heads
  • 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.
  • sliding_window (int, facultatif) — Taille de la fenêtre d'attention glissante. Si None, aucune fenêtre glissante n'est appliquée.
  • shared_experts_intermediate_size (int, facultatif, valeur par défaut 1536) — Largeur intermédiaire de chaque expert partagé.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Dots3NoteModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Dots3 Note en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de dots-studio/dots3-note-prev

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

convert_rope_params_to_dict

< >

( **kwargs )

Convertir les paramètres RoPE hérités en entrées DSA/SWA distinctes, en utilisant la fraction de têtes rotatives de chaque type de couche.

Dots3NoteVisionConfig

classe transformers.Dots3NoteVisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1536intermediate_size: int = 4224num_hidden_layers: int = 42num_attention_heads: int = 24num_channels: int = 3patch_size: int = 14hidden_act: str = 'silu'attention_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Nonemoe_intermediate_size: int = 2112spatial_merge_size: int = 2rms_norm_eps: float = 1e-05attention_bias: bool = Falsemlp_bias: bool = Falsemlp_layer_types: list[str] | None = Nonenum_local_experts: int = 64num_experts_per_tok: int | None = Nonerouter_scaling_factor: float | None = Noneadapter_in_dim: int = 1536adapter_out_dim: int = 5120adapter_merge_size: int = 2 )

Paramètres

  • hidden_size (int, facultatif, par défaut 1536) — Dimension des représentations cachées.
  • intermediate_size (int, facultatif, par défaut 4224) — Dimension des représentations du MLP.
  • num_hidden_layers (int, facultatif, par défaut 42) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.
  • num_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 24) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
  • num_channels (int, facultatif, par défaut 3) — Le nombre de canaux d'entrée.
  • patch_size (int, facultatif, par défaut 14) — La taille (résolution) de chaque patch.
  • hidden_act (str, facultatif, par défaut silu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
  • initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
  • rope_parameters (dict, facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration des 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.
  • moe_intermediate_size (int, facultatif, par défaut 2112) — Taille intermédiaire des MLP des experts routés.
  • spatial_merge_size (int, facultatif, par défaut 2) — La taille de la fenêtre de fusion spatiale utilisée pour réduire le nombre de jetons visuels en fusionnant les patches voisins.
  • rms_norm_eps (float, facultatif, valeur par défaut 1e-05) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms.
  • attention_bias (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention.
  • mlp_bias (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches up_proj, down_proj et gate_proj des couches MLP.
  • mlp_layer_types (list[str], facultatif) — MLP dense ou creux pour chaque couche. Les nombres d'experts sont spécifiés via per_layer_config.
  • num_local_experts (int, facultatif, par défaut 64) — Nombre d'experts locaux sur chaque appareil. num_experts doit être divisible par num_local_experts.
  • num_experts_per_tok (int, facultatif) — Nombre d’experts auxquels chaque jeton doit être routé. Il s’agit de la valeur top-k pour le routage par choix de jeton.
  • router_scaling_factor (float, facultatif, valeur par défaut 1.0) — Facteur d'échelle appliqué aux scores du routeur visuel.
  • adapter_in_dim (int, facultatif, valeur par défaut 1536) — Largeur d’entrée de l’adaptateur visuel. Elle doit correspondre à hidden_size.
  • adapter_out_dim (int, facultatif, par défaut 5120) — Largeur de sortie de l'adaptateur visuel. Elle doit correspondre à la taille cachée du texte.
  • adapter_merge_size (int, facultatif, valeur par défaut 2) — Facteur de fusion spatiale utilisé par l’adaptateur visuel.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Dots3NoteModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Dots3 Note en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de dots-studio/dots3-note-prev

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Dots3NoteAudioConfig

classe transformers.Dots3NoteAudioConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1280intermediate_size: int = 5120num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 6000initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0dropout: float = 0.0sampling_rate: int = 16000feature_size: int = 128hop_length: int = 160downsample_hidden_size: int = 480head_dim: int | None = Noneattention_bias: bool = Trueadapter_input_size: int = 1280adapter_out_dim: int = 5120 )

Paramètres

  • hidden_size (int, facultatif, par défaut 1280) — Dimension des représentations cachées.
  • intermediate_size (int, facultatif, par défaut 5120) — Dimension des représentations du MLP.
  • num_hidden_layers (int, facultatif, par défaut 32) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.
  • num_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 20) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
  • num_key_value_heads (int, facultatif) — Ceci est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter la Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, le modèle utilisera la Multi Head Attention (MHA), si num_key_value_heads=1 le modèle utilisera la Multi Query Attention (MQA), sinon la GQA est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite par moyennage (meanpooling) de toutes les têtes d'origine au sein de ce groupe. Pour plus de détails, consultez ce papier. S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut est num_attention_heads.
  • hidden_act (str, facultatif, par défaut silu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • max_position_embeddings (int, facultatif, par défaut 6000) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.
  • initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
  • rope_parameters (dict, facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration des 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_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
  • dropout (float, facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux appliqué à toutes les couches de dropout.
  • sampling_rate (int, facultatif, par défaut 16000) — La fréquence d'échantillonnage à laquelle les fichiers audio doivent être numérisés, exprimée en hertz (Hz).
  • feature_size (int, facultatif, par défaut 128) — Nombre de canaux de la banque de filtres log-mel.
  • hop_length (int, facultatif, valeur par défaut 160) — Nombre d'échantillons de forme d'onde entre les trames log-mel adjacentes.
  • downsample_hidden_size (int, facultatif, valeur par défaut 480) — Largeur cachée de la projection de sous-échantillonnage temporel.
  • head_dim (int, facultatif) — La dimension des têtes d'attention. Si None, elle est par défaut égale à hidden_size // num_attention_heads
  • attention_bias (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention.
  • adapter_input_size (int, facultatif, valeur par défaut 1280) — Largeur d’entrée de l’adaptateur audio-vers-texte.
  • adapter_out_dim (int, facultatif, par défaut 5120) — Largeur de sortie de l'adaptateur audio-vers-texte. Elle doit correspondre à la taille cachée du texte.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Dots3NoteModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Dots3 Note en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de dots-studio/dots3-note-prev

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Dots3NoteForCausalLM

classe transformers.Dots3NoteForCausalLM

< >

( config: Dots3NoteTextConfig )

Paramètres

  • config (Dots3NoteTextConfig) — 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() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Dots3 Note pour la modélisation de langage causale.

Ce modèle hérite de 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, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de 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

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

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. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • 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 masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • 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].

    Qu'est-ce que les identifiants de position ?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est 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 n’ont pas été 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 que 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 causale. Les indices doivent être dans [-100, 0, ..., config.vocab_size] (voir input_ids docstring). 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 dans [0, ..., config.vocab_size].

    Les étiquettes sont décalées en interne de sorte que labels[..., 1:] sont utilisées pour prédire logits[..., :-1, :]. Transmettez des étiquettes non décalées correspondant à input_ids (c.-à-d. labels = input_ids). Ne faites pas le décalage des étiquettes vous-même avant de les transmettre.

    Si les étiquettes sont déjà décalées (par exemple avec le parallélisme de séquence), passez-les en tant qu'argument de mot-clé shift_labels et elles seront utilisées telles quelles. labels doit toujours être transmis pour que la perte soit calculée.

  • use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur 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 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 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. Cela est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).

Retourne

MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Dots3NoteConfig) et des entrées.

La méthode forward de Dots3NoteForCausalLM 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.vocab_size)) — Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, facultatif, renvoyé lorsque output_router_logits=True est passé ou lorsque config.output_router_logits=True, et que le modèle entraîne son routeur avec une perte d’équilibrage de charge) — Perte auxiliaire d’équilibrage de charge pour les modules creux. Les modèles qui équilibrent leurs experts au moyen d’un biais de routeur à la place (DeepSeek-V3 et les architectures dérivées de celui-ci) renvoient None ici tout en renvoyant toujours router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_router_logits=True est passé ou lorsque config.output_router_logits=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour chaque couche creuse) de forme (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits bruts du routeur calculés par les routeurs MoE. Ils peuvent être utilisés pour calculer une perte d'équilibrage de charge ou pour inspecter la manière dont les jetons sont acheminés vers les experts.

  • 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. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    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).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

>>> model_id = "dots-studio/dots3-note-prev"
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> inputs = tokenizer("Briefly introduce yourself.", return_tensors="pt").to(model.device)
>>> output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=32)
>>> text = tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)

Dots3NoteModel

classe transformers.Dots3NoteModel

< >

( config: Dots3NoteConfig )

Paramètres

  • config (Dots3NoteConfig) — 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() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Dots3 Note brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de 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, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de 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

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonechunk_sample_lengths: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

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. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • 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 masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • 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].

    Qu'est-ce que les identifiants de position ?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est 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 n’ont pas été 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.FloatTensor 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 que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
  • 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 Qwen2VLImageProcessor. Voir Qwen2VLImageProcessor.call() pour plus de détails (Dots3NoteProcessor utilise Qwen2VLImageProcessor pour le traitement des images).
  • image_grid_thw (torch.Tensor 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 pour les vidéos peuvent être obtenues à l’aide de Qwen3VLVideoProcessor. Voir Qwen3VLVideoProcessor.call() pour plus de détails (Dots3NoteProcessor utilise Qwen3VLVideoProcessor pour le traitement des vidéos).
  • video_grid_thw (torch.Tensor 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.
  • input_features (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, feature_dim), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux caractéristiques audio d’entrée. Les caractéristiques audio peuvent être obtenues à l’aide de Dots3NoteFeatureExtractor. Voir Dots3NoteFeatureExtractor.__call__() pour plus de détails (Dots3NoteProcessor utilise Dots3NoteFeatureExtractor pour le traitement des audios).
  • chunk_sample_lengths (torch.Tensor, facultatif) — Nombre d'échantillons de la forme d'onde pour chaque bloc de caractéristiques audio.
  • 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 fonctions multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte.

Retourne

MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un MoeModelOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Dots3NoteConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle Dots3NoteModel 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.

  • 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. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    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).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_router_probs=True et config.add_router_probs=True sont passés ou lorsque config.output_router_probs=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits bruts du routeur (après softmax) calculés par les routeurs MoE, ces termes sont utilisés pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.

Dots3NoteForConditionalGeneration

classe transformers.Dots3NoteForConditionalGeneration

< >

( config: Dots3NoteConfig )

Paramètres

  • config (Dots3NoteConfig) — 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() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Dots3 Note pour la génération de jetons conditionnée sur d'autres modalités (par exemple, la génération texte-image-vers-texte).

Ce modèle hérite de 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, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de 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

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonechunk_sample_lengths: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

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. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • input_features (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, feature_dim), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux caractéristiques audio d’entrée. Les caractéristiques audio peuvent être obtenues à l’aide de Dots3NoteFeatureExtractor. Voir Dots3NoteFeatureExtractor.__call__() pour plus de détails (Dots3NoteProcessor utilise Dots3NoteFeatureExtractor pour le traitement des audios).
  • 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 masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • 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].

    Qu'est-ce que les identifiants de position ?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est 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 n’ont pas été 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.FloatTensor 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 que 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 dans [0, ..., config.vocab_size] ou -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 dans [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur 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 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 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. Cela est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).
  • 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 Qwen2VLImageProcessor. Voir Qwen2VLImageProcessor.call() pour plus de détails (Dots3NoteProcessor utilise Qwen2VLImageProcessor pour le traitement des images).
  • 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 pour les vidéos peuvent être obtenues à l’aide de Qwen3VLVideoProcessor. Voir Qwen3VLVideoProcessor.call() pour plus de détails (Dots3NoteProcessor utilise Qwen3VLVideoProcessor pour le traitement des vidéos).
  • 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.
  • 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.
  • chunk_sample_lengths (torch.Tensor, facultatif) — Nombre d'échantillons de forme d'onde dans chaque fragment audio.
  • 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 fonctions multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte.

Retourne

MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Dots3NoteConfig) et des entrées.

La méthode forward de Dots3NoteForConditionalGeneration 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.vocab_size)) — Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, facultatif, renvoyé lorsque output_router_logits=True est passé ou lorsque config.output_router_logits=True, et que le modèle entraîne son routeur avec une perte d’équilibrage de charge) — Perte auxiliaire d’équilibrage de charge pour les modules creux. Les modèles qui équilibrent leurs experts au moyen d’un biais de routeur à la place (DeepSeek-V3 et les architectures dérivées de celui-ci) renvoient None ici tout en renvoyant toujours router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_router_logits=True est passé ou lorsque config.output_router_logits=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour chaque couche creuse) de forme (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits bruts du routeur calculés par les routeurs MoE. Ils peuvent être utilisés pour calculer une perte d'équilibrage de charge ou pour inspecter la manière dont les jetons sont acheminés vers les experts.

  • 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. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    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).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Dots3NoteForConditionalGeneration

>>> model = Dots3NoteForConditionalGeneration.from_pretrained("dots-studio/dots3-note-prev")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("dots-studio/dots3-note-prev")

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

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Dots3NoteTextModel

classe transformers.Dots3NoteTextModel

< >

( config: Dots3NoteTextConfig )

Paramètres

  • config (Dots3NoteTextConfig) — 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() pour charger les poids du modèle.

Le modèle de texte Dots3 Note brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de 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, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de 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

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

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. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • 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 masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • 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].

    Qu'est-ce que les identifiants de position ?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est 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 n’ont pas été 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.FloatTensor 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 que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
  • use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).

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MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un MoeModelOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Dots3NoteConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle Dots3NoteTextModel 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.

  • 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. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    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).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_router_probs=True et config.add_router_probs=True sont passés ou lorsque config.output_router_probs=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits bruts du routeur (après softmax) calculés par les routeurs MoE, ces termes sont utilisés pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.

Dots3NoteVisionModel

classe transformers.Dots3NoteVisionModel

< >

( config: Dots3NoteVisionConfig )

Paramètres

  • config (Dots3NoteVisionConfig) — 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() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Dots3 Note brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de 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, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de 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

< >

( pixel_values: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l'aide de Qwen2VLImageProcessor. Consultez Qwen2VLImageProcessor.call() pour plus de détails (Dots3NoteProcessor utilise Qwen2VLImageProcessor pour le traitement des images).
  • grid_thw (torch.Tensor) — Dimensions de la grille de patches (temporel, hauteur, largeur) pour chaque entrée.

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BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPooling ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Dots3NoteConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle Dots3NoteVisionModel 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).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Dots3NoteAudioModel

classe transformers.Dots3NoteAudioModel

< >

( config: Dots3NoteAudioConfig )

Paramètres

  • config (Dots3NoteAudioConfig) — 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() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Dots3 Note brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de 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, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de 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

< >

( input_features: Tensorchunk_sample_lengths: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

  • input_features (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, feature_dim)) — Les tenseurs correspondant aux caractéristiques audio d’entrée. Les caractéristiques audio peuvent être obtenues à l’aide de Dots3NoteFeatureExtractor. Voir Dots3NoteFeatureExtractor.__call__() pour plus de détails (Dots3NoteProcessor utilise Dots3NoteFeatureExtractor pour le traitement des audios).
  • chunk_sample_lengths (torch.LongTensor de forme (num_chunks,)) — Nombre d'échantillons de forme d'onde dans chaque fragment audio.

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BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPooling ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (Dots3NoteConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle Dots3NoteAudioModel 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).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Dots3NoteProcessor

classe transformers.Dots3NoteProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonevideo_processor = Nonefeature_extractor = Nonechat_template = None )

Paramètres

  • image_processor (Qwen2VLImageProcessor) — Le processeur d’images est une entrée obligatoire.
  • tokenizer (Qwen2Tokenizer) — Le tokenizer est une entrée obligatoire.
  • video_processor (Qwen3VLVideoProcessor) — Le processeur vidéo est une entrée obligatoire.
  • feature_extractor (Dots3NoteFeatureExtractor) — L'extracteur de caractéristiques 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 Dots3NoteProcessor qui encapsule un processeur d’images, un tokenizer, un processeur de vidéos et un extracteur de caractéristiques en un seul processeur.

Dots3NoteProcessor offre toutes les fonctionnalités de Qwen2VLImageProcessor, Qwen2Tokenizer, Qwen3VLVideoProcessor et Dots3NoteFeatureExtractor. Consultez ~Qwen2VLImageProcessor, ~Qwen2Tokenizer, ~Qwen3VLVideoProcessor et ~Dots3NoteFeatureExtractor pour plus d’informations.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

Paramètres

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], facultatif) — Image à prétraiter. S'attend à une image unique ou à un lot d'images dont les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Si vous passez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez do_rescale=False.
  • text (Union[str, list[str], list[list[str]]], facultatif) — La séquence ou le lot de séquences à encoder. Chaque séquence peut être une chaîne de caractères ou une liste de chaînes de caractères (chaînes pré-tokenisées). Si vous passez une entrée pré-tokenisée, définissez is_split_into_words=True pour éviter toute ambiguïté avec les entrées en lot.
  • videos (Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]], facultatif) — Vidéo à prétraiter. S’attend à une vidéo unique ou à un lot de vidéos dont les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Si vous passez des vidéos dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez do_rescale=False.
  • audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], facultatif) — L’audio ou le lot d’audios à préparer. Chaque audio peut être un tableau NumPy ou un tenseur PyTorch. Dans le cas d’un tableau NumPy/tenseur PyTorch, chaque audio doit avoir la forme (C, T), où C est le nombre de canaux et T est la longueur d’échantillonnage de l’audio.
  • return_mm_token_type_ids (bool, kwargs) — Indique s'il faut renvoyer les identifiants de type de jeton multimodal indiquant les positions des jetons de substitution multimodaux.
  • return_text_replacement_offsets (bool, kwargs) — Indique s'il faut retourner les décalages de caractères pour chaque emplacement multimodal et son remplacement.
  • return_tensors (str ou TensorType, facultatif) — Si défini, renvoie des tenseurs d'un framework particulier. Les valeurs acceptées sont :
    • 'pt' : Renvoie des objets torch.Tensor de PyTorch.
    • 'np' : Renvoie des objets NumPy np.ndarray.
  • **kwargs (ProcessingKwargs, 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.

Dots3NoteFeatureExtractor

classe transformers.Dots3NoteFeatureExtractor

< >

( feature_size: int = 128sampling_rate: int = 16000padding_value: float = 0.0n_fft: int = 400hop_length: int = 160chunk_length: int = 60chunk_seconds: int | None = Nonereturn_attention_mask: bool = Falsedither: float = 0.0**kwargs )

Convertir les formes d'onde mono 16 kHz en chunks log-mel de l'aperçu des notes Dots 3.

Update on GitHub

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