# Inkling 2 Small

[Inkling 2 Small](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8) là một mô hình đa phương thức từ [Thinking Machines Lab](https://huggingface.co/thinkingmachines), nhận đầu vào là văn bản và hình ảnh, đồng thời tạo ra đầu ra là văn bản. Mô hình này được thiết kế để sử dụng trong tiếng Anh và các ngôn ngữ khác, cũng như trên nhiều ngôn ngữ lập trình. Nó giữ lại bộ giải mã của [Inkling](./inkling), với chú ý tương đối đã học, các phép biến đổi tích chập nhân quả ngắn và các lớp mixture-of-experts, đồng thời bổ sung phần dư chú ý khối, chú ý có cổng với một sink đã học và các phép biến đổi tích chập động cho key/value. Khung xương ngôn ngữ bao gồm 48 lớp giải mã mixture-of-experts, mỗi lớp định tuyến các token đến 8 trong số 384 chuyên gia. Mô hình có tổng cộng 594B tham số và 17B tham số hoạt động. Hình ảnh được mã hóa bởi một vision transformer dựa trên Perception Encoder và được chiếu vào các nhúng của mô hình ngôn ngữ, với một nhúng cho mỗi khối 40x40 pixel.

Mô hình được phát hành với hai checkpoint:
- [`thinkingmachines/Inkling-2-Small`](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-2-Small)
- [`thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8`](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8)

Cả hai checkpoint đều chứa các lớp đã lượng tử hóa. `Inkling-2-Small` có cả các lớp decoder đã lượng tử hóa NVFP4 và MXFP8. `Inkling-2-Small-MXFP8` chỉ chứa các lớp đã lượng tử hóa MXFP8. Hiện tại, chỉ có checkpoint `Inkling-2-Small-MXFP8` được hỗ trợ.

## Tài nguyên

- [Blog của Thinking Machines](https://thinkingmachines.ai/news/inkling-2-small/)
- [Blog Hugging Face](https://huggingface.co/blog/thinkingmachines-inkling)

```python
import torch

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "image-text-to-text", model="thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

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

output = pipe(messages, max_new_tokens=1024, return_full_text=False, skip_special_tokens=False)
print(output[0]["generated_text"])
# <|message_model|><|content_thinking|>The user is asking to identify the animal and location in the image. Need answer based on visible content. The animal looks like a Pallas's cat (Otocolobus manul), also called manul:
# ...
# <|end_message|><|message_model|><|content_text|>The animal is a **Pallas’s cat** (also called a **manul**). It’s walking through **snow** in front of birch logs, likely in a **zoo or enclosed habitat**. The exact geographic location can’t be determined from the image alone; in the wild they’re native to parts of **Central Asia**.<|end_message|><|content_model_end_sampling|>
```

```python
import torch

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor

model_id = "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

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

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

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))
# <|message_model|><|content_thinking|>The user is asking to identify the animal and location in the image. Need answer based on visible content. The animal looks like a Pallas's cat (Otocolobus manul), also called manul:
# ...
# <|end_message|><|message_model|><|content_text|>The animal is a **Pallas’s cat** (also called a **manul**). It’s walking through **snow** in front of birch logs, likely in a **zoo or enclosed habitat**. The exact geographic location can’t be determined from the image alone; in the wild they’re native to parts of **Central Asia**.<|end_message|><|content_model_end_sampling|>
```

## Ghi chú

- Attention chỉ chạy ở chế độ eager, vì mỗi lớp đều thêm một độ chệch vị trí tương đối và một sink.

## Inkling2Config[[transformers.Inkling2Config]]

#### transformers.Inkling2Config[[transformers.Inkling2Config]]

```python
transformers.Inkling2Config(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: transformers.models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2TextConfig | dict | None = None, vision_config: transformers.models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2VisionConfig | dict | None = None, image_token_id: int = 200054)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/configuration_inkling2.py#L194)

**Tham số:**

text_config (`Union[~models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2TextConfig, dict]`, *optional*) : Đối tượng config hoặc từ điển của text backbone.

vision_config (`Union[~models.inkling2.configuration_inkling2.Inkling2VisionConfig, dict]`, *optional*) : Đối tượng config hoặc từ điển của vision backbone.

image_token_id (`int`, *optional*, mặc định là 200054) : Chỉ số token của các vị trí thay thế cho hình ảnh, mỗi vị trí được thay thế bằng một đặc trưng hình ảnh.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Inkling2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Inkling2 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8)

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin.

## Inkling2TextConfig[[transformers.Inkling2TextConfig]]

#### transformers.Inkling2TextConfig[[transformers.Inkling2TextConfig]]

```python
transformers.Inkling2TextConfig(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 = 201024, unpadded_vocab_size: int = 200058, hidden_size: int = 4608, num_hidden_layers: int = 48, num_attention_heads: int = 48, num_key_value_heads: int = 8, head_dim: int = 128, swa_num_attention_heads: int = 48, swa_num_key_value_heads: int = 8, swa_head_dim: int = 128, sliding_window_size: int = 1024, d_rel: int = 16, rel_extent: int = 1024, log_scaling_n_floor: int = 128000, log_scaling_alpha: float = 0.1, layer_types: list[str] | None = None, max_position_embeddings: int = 1048576, rms_norm_eps: float = 1e-06, conv_kernel_size: int = 4, hidden_act: str = 'silu', moe_intermediate_size: int = 2304, n_routed_experts: int = 384, num_experts_per_tok: int = 8, route_scale: float = 8.0, attention_dropout: float = 0.0, initializer_range: float = 0.02, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | None = 200006, qk_l2_clip_threshold: float = 22.627416997969522, rel_l2_clip_threshold: float = 8.0, n_layers_per_attn_res_block: int = 6, mlp_gate_softcap: float = 4.0, mlp_up_softcap: float = 25.0, final_logit_softcapping: float = 30.0, scoring_func: str = 'sigmoid', use_cache: bool = True)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/configuration_inkling2.py#L31)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `201024`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

unpadded_vocab_size (`int`, *optional*, mặc định là 200058) : Số dòng của ma trận unembedding chứa các token thực. Các logits vượt quá giá trị này sẽ bị loại bỏ.

hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4608`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `48`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `48`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *optional*, mặc định là `8`) : Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu `num_key_value_heads=num_attention_heads`, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu `num_key_value_heads=1` mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại GQA sẽ được sử dụng. Khi chuyển đổi một checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem [bài báo này](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là `num_attention_heads`.

head_dim (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `128`) : Kích thước chiều đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads

swa_num_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 48) : Số lượng đầu chú ý trong các lớp cửa sổ trượt.

swa_num_key_value_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 8) : Số lượng đầu key/value trong các lớp sliding-window.

swa_head_dim (`int`, *optional*, mặc định là 128) : Kích thước của các đầu query và key trong các lớp sliding-window.

sliding_window_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1024) : Kích thước của cửa sổ chú ý trượt (sliding attention window) được sử dụng bởi các lớp có mục `layer_types` là `"hybrid_sliding"`.

d_rel (`int`, *optional*, mặc định là 16) : Kích thước chiều của mỗi đầu (per-head dimension) của các trạng thái tương đối được trộn vào độ chệch vị trí tương đối (relative position bias).

rel_extent (`int`, *optional*, mặc định là 1024) : Khoảng cách ngược, tính bằng số token, mà qua đó độ chệch vị trí tương đối được áp dụng trong các lớp full-attention.

log_scaling_n_floor (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 128000) : Vị trí mà các truy vấn và trạng thái tương đối được tăng tỷ lệ theo logarit trong các lớp full-attention.

log_scaling_alpha (`float`, *tùy chọn*, mặc định là 0.1) : Độ mạnh của việc mở rộng logarit được kiểm soát bởi `log_scaling_n_floor`.

layer_types (`list[str]`, *tùy chọn*) : Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với loại lớp của nó. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.

max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1048576`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

rms_norm_eps (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-06`) : Epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms.

conv_kernel_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4`) : Kích thước của nhân tích chập.

hidden_act (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `silu`) : Hàm kích hoạt phi tuyến tính (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, v.v.

moe_intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2304`) : Kích thước trung gian của các MLP chuyên gia được định tuyến.

n_routed_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `384`) : Số lượng chuyên gia được định tuyến.

num_experts_per_tok (`int`, *optional*, mặc định là `8`) : Số lượng chuyên gia để định tuyến mỗi token. Đây là giá trị top-k cho việc định tuyến chọn token.

route_scale (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `8.0`) : Hệ số tỷ lệ hoặc chuyên gia được định tuyến.

attention_dropout (`float`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.

initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

pad_token_id (`int`, *tùy chọn*) : Id của token được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.

bos_token_id (`int`, *tùy chọn*) : Id của token được sử dụng cho đầu luồng trong bảng từ vựng.

eos_token_id (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `200006`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

qk_l2_clip_threshold (`float`, *optional*, mặc định là 22.627416997969522) : Chuẩn L2 tối đa của mỗi vector đầu query và key. Các vector dài hơn sẽ được thu nhỏ về chuẩn này.

rel_l2_clip_threshold (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là 8.0) : Chuẩn L2 tối đa của mỗi vector đầu trạng thái tương đối.

n_layers_per_attn_res_block (`int`, *optional*, mặc định là 6) : Số lượng lớp decoder được cộng gộp vào một khối trước khi khối đó trở thành nguồn của các phần dư chú ý (attention residuals).

mlp_gate_softcap (`float`, *optional*, mặc định là 4.0) : Softcap được áp dụng cho phần tuyến tính của phép chiếu cổng (gate projection) của các chuyên gia (experts).

mlp_up_softcap (`float`, *optional*, mặc định là 25.0) : Softcap được áp dụng cho phép chiếu lên (up projection) của các chuyên gia.

final_logit_softcapping (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là 30.0) : Softcap được áp dụng cho các logits đầu ra.

scoring_func (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"sigmoid"`) : Hàm kích hoạt chuyển đổi logits của router thành điểm chuyên gia.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu `config.is_decoder=True` hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Inkling2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Inkling2 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8)

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin.

## Inkling2VisionConfig[[transformers.Inkling2VisionConfig]]

#### transformers.Inkling2VisionConfig[[transformers.Inkling2VisionConfig]]

```python
transformers.Inkling2VisionConfig(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, hidden_size: int = 1024, intermediate_size: int | None = None, num_hidden_layers: int = 23, num_attention_heads: int = 16, num_channels: int = 3, patch_size: int = 20, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-05, attention_dropout: float | int = 0.0, mlp_ratio: float = 4.0, layer_scale_init_value: float = 0.1, rope_parameters: dict | None = None, spatial_merge_size: int = 2, posemb_grid_size: int = 32, projection_hidden_dim: int = 4096, projector_bias: bool = False, text_hidden_size: int = 4608, initializer_range: float = 0.02)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/configuration_inkling2.py#L139)

**Tham số:**

hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1024`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

intermediate_size (`int`, *tùy chọn*) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `23`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `16`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

num_channels (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3`) : Số lượng kênh đầu vào.

patch_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `20`) : Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch.

hidden_act (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `gelu`) : Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, v.v.

layer_norm_eps (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-05`) : Epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).

attention_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.

mlp_ratio (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4.0`) : Tỷ lệ giữa chiều ẩn của MLP và chiều nhúng.

layer_scale_init_value (`float`, *optional*, mặc định là `0.1`) : Hệ số tỷ lệ sử dụng trong các lớp self-attention. 0.1 cho base, 1e-6 cho large. Đặt 0 để vô hiệu hóa layer scale.

rope_parameters (`dict`, *tùy chọn*) : Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho `rope_theta` và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với `max_position_embeddings` dài hơn.

spatial_merge_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 2) : Cạnh, trong các bản vá gốc, của hình vuông các đặc trưng bản vá được nối vào một token của mô hình ngôn ngữ.

posemb_grid_size (`int`, *optional*, mặc định là 32) : Cạnh của lưới position embedding được học, được nội suy sang lưới patch gốc của từng ảnh.

projection_hidden_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4096) : Kích thước ẩn của MLP chiếu các đặc trưng patch đã hợp nhất vào mô hình ngôn ngữ.

projector_bias (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định xem MLP dự đoán có sử dụng bias hay không.

text_hidden_size (`int`, *optional*, mặc định là 4608) : Kích thước ẩn của mô hình ngôn ngữ mà các đặc trưng hình ảnh được chiếu tới.

initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Inkling2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Inkling2 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8)

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin.

## Inkling2PreTrainedModel[[transformers.Inkling2PreTrainedModel]]

#### transformers.Inkling2PreTrainedModel[[transformers.Inkling2PreTrainedModel]]

```python
transformers.Inkling2PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1162)

**Tham số:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.Inkling2PreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

Một giá trị giả lập cho một đường dẫn có dấu chấm (ví dụ: `torch.float32`): các chuỗi truy cập thuộc tính, các lời gọi hoạt động như các decorator pass-through, `repr` là đường dẫn có dấu chấm, và việc sử dụng nó như một lớp cơ sở sẽ thay thế bằng một lớp cơ sở `type` thông thường (PEP 560 `__mro_entries__`), do đó các lớp con thực sự vẫn giữ nguyên metaclass bình thường và `inspect.signature` sẽ đọc `__init__` thực của chúng thay vì của một mock.

## Inkling2TextModel[[transformers.Inkling2TextModel]]

#### transformers.Inkling2TextModel[[transformers.Inkling2TextModel]]

```python
transformers.Inkling2TextModel(config: Inkling2TextConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1228)

**Tham số:**

config ([Inkling2TextConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2TextConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Inkling2 Text cơ bản, xuất ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.Inkling2TextModel.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1254)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`.  Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định.  Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.  Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

**Trả về:** `MoeModelOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `MoeModelOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([Inkling2Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Inkling2TextModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2TextModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.
- **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu `config.is_encoder_decoder=True` trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_probs=True` và `config.add_router_probs=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits thô (sau softmax) được tính bởi các router MoE, các thuật ngữ này được sử dụng để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts.

## Inkling2ForCausalLM[[transformers.Inkling2ForCausalLM]]

#### transformers.Inkling2ForCausalLM[[transformers.Inkling2ForCausalLM]]

```python
transformers.Inkling2ForCausalLM(config: Inkling2TextConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1320)

**Tham số:**

config ([Inkling2TextConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2TextConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Inkling2 cho mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.Inkling2ForCausalLM.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, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1338)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`.  Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định.  Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.  Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

labels (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả. Chỉ số phải nằm trong `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (bị mask), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn trong `[0, ..., config.vocab_size]`.  Các nhãn được **lệch đi bên trong** để `labels[..., 1:]` được dùng để dự đoán `logits[..., :-1, :]`. Hãy truyền các nhãn chưa bị lệch, khớp với `input_ids` (tức là `labels = input_ids`). **Không** tự lệch các nhãn trước khi truyền chúng.  Nếu các nhãn đã bị lệch (ví dụ khi dùng sequence parallelism), hãy truyền chúng dưới dạng tham số từ khóa `shift_labels` và chúng sẽ được dùng nguyên vẹn. `labels` vẫn phải được truyền để tổn thất được tính toán.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Nếu là `int`, tính logits cho `logits_to_keep` token cuối. Nếu là `0`, tính logits cho tất cả `input_ids` (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là `torch.Tensor`, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

**Trả về:** `Inkling2CausalLMOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `Inkling2CausalLMOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([Inkling2Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Inkling2ForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2ForCausalLM) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Loss của language modeling (cho next-token prediction).
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)`) -- Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) -- Một `torch.Tensor` có kích thước `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng.
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.add_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits của Router trong mô hình, hữu ích để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts.

Ví dụ:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Inkling2ForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2ForCausalLM.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

>>> messages = [{"role": "user", "content": "Explain in one sentence why the sky is usually blue."}]
>>> inputs = tokenizer.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     add_generation_prompt=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
... ).to(model.device)
>>> input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

>>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> print(tokenizer.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))
```

## Inkling2VisionModel[[transformers.Inkling2VisionModel]]

#### transformers.Inkling2VisionModel[[transformers.Inkling2VisionModel]]

```python
transformers.Inkling2VisionModel(config: Inkling2VisionConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1407)

**Tham số:**

config ([Inkling2VisionConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2VisionConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Inkling2 cơ bản, xuất ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.Inkling2VisionModel.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1427)

**Tham số:**

pixel_values (`torch.Tensor` có hình dạng `(num_image_tokens, patch_size * spatial_merge_size, patch_size * spatial_merge_size, num_channels)`) : Các mảnh ảnh trong `[-1, 1]`, mỗi mảnh tương ứng với một token ảnh của mô hình ngôn ngữ, được sắp xếp theo thứ tự raster trong mỗi ảnh.

image_grid_thw (`torch.Tensor` có hình dạng `(num_images, 3)`) : Thời gian, chiều cao và chiều rộng của mỗi hình ảnh, được tính bằng số token hình ảnh của mô hình ngôn ngữ.

**Trả về:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([Inkling2Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Inkling2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2VisionModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, hidden_size)`) -- Trạng thái ẩn của lớp cuối cùng cho token đầu tiên của chuỗi (token phân loại) sau khi được xử lý thêm thông qua các lớp dùng cho tác vụ tiền huấn luyện bổ trợ. Ví dụ, đối với các mô hình thuộc họ BERT, giá trị này trả về token phân loại sau khi được xử lý qua một lớp tuyến tính và một hàm kích hoạt tanh. Trọng số của lớp tuyến tính được huấn luyện từ mục tiêu dự đoán câu tiếp theo (phân loại) trong quá trình tiền huấn luyện.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

## Inkling2Model[[transformers.Inkling2Model]]

#### transformers.Inkling2Model[[transformers.Inkling2Model]]

```python
transformers.Inkling2Model(config: Inkling2Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1475)

**Tham số:**

config ([Inkling2Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Config)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Base Inkling2 bao gồm một bộ khung thị giác và một mô hình ngôn ngữ không có đầu mô hình hóa ngôn ngữ.,

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.Inkling2Model.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, 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, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1523)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Inkling2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2ImageProcessor). Xem [Inkling2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Inkling2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Processor) sử dụng [Inkling2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2ImageProcessor) để xử lý ảnh).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` có hình dạng `(num_images, 3)`, *tùy chọn*) : Thời gian, chiều cao và chiều rộng của mỗi hình ảnh, được tính bằng số token hình ảnh của mô hình ngôn ngữ.

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`.  Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định.  Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.  Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *tùy chọn*) : Dict trong đó các khóa là các chế độ (modalities) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple bao gồm (`pooler_output`, *tùy chọn*: `last_hidden_states`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `pooler_output` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các đặc trưng đa chế độ của bộ mã hóa được hợp nhất vào các nhúng văn bản.

**Trả về:** `Inkling2ModelOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `Inkling2ModelOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([Inkling2Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Inkling2Model](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Model) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.

  Nếu `past_key_values` được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape `(batch_size, 1, hidden_size)` được xuất ra.
- **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu `config.is_encoder_decoder=True` trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) -- Một `torch.Tensor` có kích thước `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra và sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng.
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.add_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits của Router trong mô hình, hữu ích để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts.

Ví dụ:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Inkling2Model

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2Model.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

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

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

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

## Inkling2ForConditionalGeneration[[transformers.Inkling2ForConditionalGeneration]]

#### transformers.Inkling2ForConditionalGeneration[[transformers.Inkling2ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Inkling2ForConditionalGeneration(config: Inkling2Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1623)

**Tham số:**

config ([Inkling2Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Config)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Base Inkling2 bao gồm một bộ khung thị giác và một mô hình ngôn ngữ không có đầu mô hình hóa ngôn ngữ.,

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.Inkling2ForConditionalGeneration.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, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/modeling_inkling2.py#L1647)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Inkling2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2ImageProcessor). Xem [Inkling2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Inkling2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Processor) sử dụng [Inkling2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2ImageProcessor) để xử lý ảnh).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` có hình dạng `(num_images, 3)`, *tùy chọn*) : Thời gian, chiều cao và chiều rộng của mỗi hình ảnh, được tính bằng số token hình ảnh của mô hình ngôn ngữ.

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`.  Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định.  Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.  Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có mặt nạ. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.vocab_size]` hoặc -100 (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (mặt nạ), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Nếu là `int`, tính logits cho `logits_to_keep` token cuối. Nếu là `0`, tính logits cho tất cả `input_ids` (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là `torch.Tensor`, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *tùy chọn*) : Dict trong đó các khóa là các chế độ (modalities) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple bao gồm (`pooler_output`, *tùy chọn*: `last_hidden_states`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `pooler_output` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các đặc trưng đa chế độ của bộ mã hóa được hợp nhất vào các nhúng văn bản.

**Trả về:** `Inkling2CausalLMOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `Inkling2CausalLMOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([Inkling2Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Inkling2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2ForConditionalGeneration) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Loss của language modeling (cho next-token prediction).
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.text_config.vocab_size)`) -- Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) -- Một `torch.Tensor` có kích thước `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng.
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.add_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits của Router trong mô hình, hữu ích để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts.

Ví dụ:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Inkling2ForConditionalGeneration

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8")
>>> model = Inkling2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
...     "thinkingmachines/Inkling-2-Small-MXFP8", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
... )

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

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

>>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> print(processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False))
```

## Inkling2ImageProcessor[[transformers.Inkling2ImageProcessor]]

#### transformers.Inkling2ImageProcessor[[transformers.Inkling2ImageProcessor]]

```python
transformers.Inkling2ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/image_processing_inkling2.py#L34)

**Tham số:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Có chuyển đổi hình ảnh sang RGB hay không.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, mặc định là `{'height' : 40, 'width': 40}`): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Có nên mặc định sử dụng ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Bộ lọc resampling để sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các enum `PILImageResampling`. Chỉ có hiệu lực khi `do_resize` được đặt thành `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Xác định có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `0.00392156862745098`) : Hệ số để điều chỉnh lại kích thước ảnh nếu `do_rescale` được đặt thành `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Có chuẩn hóa hình ảnh hay không.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước ở dạng `{"height": int, "width" int}` để đệm (pad) các ảnh. Phải lớn hơn kích thước của bất kỳ ảnh nào được cung cấp cho tiền xử lý. Nếu `pad_size` không được cung cấp, các ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong batch. Chỉ được áp dụng khi `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có nên cắt ảnh theo kiểu căn giữa hay không.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Chỉ hỗ trợ `ChannelDimension.FIRST`. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị sau: - `"channels_first"` hoặc `ChannelDimension.FIRST`: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width). - `"channels_last"` hoặc `ChannelDimension.LAST`: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels). - `"none"` hoặc `ChannelDimension.NONE`: ảnh ở định dạng (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.

Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor. --

Tạo một bộ xử lý ảnh Inkling2.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*): Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*): Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.

## Inkling2Processor[[transformers.Inkling2Processor]]

#### transformers.Inkling2Processor[[transformers.Inkling2Processor]]

```python
transformers.Inkling2Processor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, image_token = '<|unused_200054|>')
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/inkling2/processing_inkling2.py#L26)

**Tham số:**

image_processor (`Inkling2ImageProcessor`) : Bộ xử lý ảnh là một đầu vào bắt buộc.

tokenizer (`tokenizer_class`) : Tokenizer là đầu vào bắt buộc.

chat_template (`str`) : Một mẫu Jinja để chuyển đổi các danh sách tin nhắn trong một cuộc trò chuyện thành chuỗi có thể token hóa.

image_token (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"<|unused_200054|>"`) : Token thay thế cho mỗi khe soft-token của hình ảnh, được thay thế bằng các đặc trưng hình ảnh.

Tạo một Inkling2Processor, đóng gói một bộ xử lý ảnh và một tokenizer thành một bộ xử lý duy nhất.

[Inkling2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2Processor) cung cấp đầy đủ các chức năng của [Inkling2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2ImageProcessor) và `tokenizer_class`. Xem [~Inkling2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/inkling2#transformers.Inkling2ImageProcessor) và `~tokenizer_class` để biết thêm thông tin.