# UnlimitedOcr

## نظرة عامة

قُدِّم نموذج UnlimitedOcr في [Unlimited OCR Works](https://huggingface.co/papers/2606.23050) من قِبل Youyang Yin وHuanhuan Liu وQunyi Xie وChaorun Liu وShiqi Yang وShaohua Wang وZhanlong Liu وHao Zou وJinyue Chen وShu Wei وJingjing Wu وMingxin Huang وZhen Wu وGuibin Wang وTengyu Du وLei Jia من شركة Baidu Inc.

إنه نموذج واحد يحتوي على 3 مليارات من المعاملات، مع طول سياق قياسي يبلغ 32,768 رمزًا.

المستخلص من الورقة البحثية هو كالتالي:

*في الآونة الأخيرة، أعادت نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) من الطرف إلى الطرف، مثل DeepSeek OCR، إضفاء الأضواء على هذه التقنية. يُعتقد على نطاق واسع أن استخدام نموذج لغة كبير (LLM) كمفكّك (decoder) يتيح للنموذج الاستفادة من التوزيع المسبق للغة، مما يؤدي إلى تحسين أداء OCR. غير أن الجانب السلبي واضح بنفس القدر: فمع طول تسلسل المخرجات، يؤدي تراكم ذاكرة KV إلى زيادة استهلاك الذاكرة وإبطاء عملية التوليد تدريجياً. وهذا يتناقض بوضوح مع البشر، الذين لا يُظهرون أي انخفاض في الكفاءة أثناء مهام النسخ طويلة المدى. في هذا التقرير التقني، نقترح Unlimited OCR، وهو نموذج مصمم لمحاكاة الذاكرة العاملة في التحليل البشري. وباعتماد DeepSeek OCR كخط أساس، نستبدل جميع طبقات الانتباه في المفكّك بآلية الانتباه النافذة المنزلقة المرجعية (R-SWA) التي اقترحناها، والتي تقلل من تكاليف حساب الانتباه مع الحفاظ على ذاكرة KV ثابتة طوال عملية فك الترميز. وبدمج معدل الضغط العالي لمشفّر DeepSeek OCR مع تصميم ذاكرة KV الثابت لدينا، يمكن لـ Unlimited OCR نقل عشرات الصفحات من المستندات في تمريرة أمامية واحدة تحت الحد الأقصى القياسي للطول البالغ 32K. والأهم من ذلك، أن R-SWA آلية انتباه عامة للتحليل — فبالإضافة إلى OCR، فهي قابلة للتطبيق بنفس القدر على مهام مثل ASR والترجمة وغيرها. الأكواد وأوزان النموذج متاحة علنياً على http://github.com/baidu/Unlimited-OCR*

يدعم Unlimited-OCR تكوينين للاستدلال: يستخدم الوضع الافتراضي "gundum" بلاطات بحجم 640x640 مع قص ديناميكي للمستندات عالية الدقة، بينما يستخدم الوضع "base" عرضًا عالميًا واحدًا بحجم 1024x1024 للمدخلات ذات الدقة القياسية. لتفعيل وضع base، اضبط `crop_to_patches=False` في المعالج، أو مرره عبر `processor_kwargs` عند استخدام [apply_chat_template()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.apply_chat_template).

يتبع برج الرؤية النهج المكوّن من مرحلتين في [DeepSeek-OCR-2](./deepseek_ocr2): حيث يغذّي مُشفّر SAM ViT-B مُشفّر CLIP ViT. وعلى عكس DeepSeek-OCR-2، يتم دمج ميزات CLIP بشكل إضافي مع ميزات SAM لإنتاج رموز الصورة النهائية. كما يستغني Unlimited-OCR عن استعلامات الباتش القابلة للتعلّم الموجودة في DeepSeek-OCR-2.

نموذج النص مطابق لـ DeepSeek-OCR-2 مع إضافة انتباه النافذة المنزلقة المرجعية (R-SWA). يُطبَّق R-SWA على الرموز المولَّدة فقط. تبقى جميع رموز الصورة والموجّه مرئية بالكامل طوال عملية فك الترميز، لذا لا تفقد المستندات الطويلة السياق من الصفحات السابقة.

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [guarin](https://huggingface.co/guarin). يمكن العثور على الكود الأصلي [هنا](https://github.com/baidu/Unlimited-OCR).

> [!TIP]
> يعمل التنفيذ الأصلي على تشغيل النموذج باستخدام [torch.autocast](https://pytorch.org/docs/stable/amp.html#torch.autocast) في bfloat16. لفك التغليف حول استدعاءات forward و generate في سياق autocast لتكرار مخرجاته.
>
> ```python
> with torch.autocast(device_type=model.device.type, dtype=torch.bfloat16):
>     output = model.generate(**inputs)
> ```

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR")

image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg"
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "document parsing."}],
    }
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device, model.dtype)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
# image [383, 87, 497, 171]\ntext [333, 201, 558, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM...

# All bounding boxes are in (x1, y1, x2, y2) format with coordinates normalized to [0, 999]
```

### المعالجة الدفعية

لمعالجة الدفعات، مرر قائمة من الرسائل. اضبط `padding=True` للمعالج إذا كانت الصور ذات أحجام مختلفة.

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR")

image1 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg"
image2 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_receipt.jpeg"
messages = [
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "document parsing."}],
        }
    ]
    for image in [image1, image2]
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
    processor_kwargs={"padding": True},
).to(model.device, model.dtype)

output = model.generate(**inputs)
processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
# image [383, 87, 497, 171]\ntext [333, 201, 558, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM...

# All bounding boxes are in (x1, y1, x2, y2) format with coordinates normalized to [0, 999]
```

### كشف المناطق

اضبط `skip_special_tokens=False` لتغليف جميع عمليات الكشف وأنواع المناطق بعلامات `<|det|>...<|/det|>`. هذا مفيد للمعالجة اللاحقة الإضافية للمخرجات، على سبيل المثال لرسم صناديق الحدود المكتشفة على الصورة. يتم تغليف كل كشف على شكل `<|det|>region_type [x1, y1, x2, y2]<|/det|>text...` مع إحداثيات مُعايرة إلى نطاق `[0, 999]`. اضبط `return_detections=True` للحصول على قائمة إضافية من القواميس تحتوي على جميع عمليات الكشف المُحللة على شكل `{"region_type": region_type, "box": [x1, y1, x2, y2], "text": "..."}`.

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR")

image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg"
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "document parsing."}],
    }
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device, model.dtype)

output = model.generate(**inputs)
decoded, detections = processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=False, return_detections=True)
# <|det|>image [383, 87, 497, 171]<|/det|>\n<|det|>text [333, 201, 558, 230]<|/det|>R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM...

# Visualization
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
from transformers.image_utils import load_image

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg")
width, height = image.size

figure, axis = plt.subplots(figsize=(10, 12))
axis.imshow(image)
for detection in detections:
    region_type = detection["region_type"]
    x1, y1, x2, y2 = detection["box"]
    x1, y1, x2, y2 = int(x1) / 999 * width, int(y1) / 999 * height, int(x2) / 999 * width, int(y2) / 999 * height
    color = (random.random(), random.random(), random.random())
    rectangle = patches.Rectangle((x1, y1), x2 - x1, y2 - y1, linewidth=1.5, edgecolor=color, facecolor="none")
    axis.add_patch(rectangle)
    axis.text(x1, y1, region_type, color="white", fontsize=8, backgroundcolor=color, verticalalignment="top")
axis.axis("off")
plt.show()
```

يمكن تحليل المستندات متعددة الصفحات معًا في تمريرة أمامية واحدة عن طريق تمرير جميع صور الصفحات معًا. أضف كتلة صورة واحدة لكل صفحة إلى الرسالة حتى يعالج النموذج جميع الصفحات كمستند متصل.

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR")

page1 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg"
page2 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_receipt.jpeg"

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [{"type": "image", "url": page} for page in [page1, page2]]
        + [{"type": "text", "text": "Multi page parsing."}],
    }
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
    processor_kwargs={"crop_to_patches": False},
).to(model.device, model.dtype)

output = model.generate(
    **inputs,
    no_repeat_ngram_window_size=1024, # default: 128, larger window size recommended for long documents
)
processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
# <PAGE>image [382, 87, 489, 174]\ntitle [333, 201, 556, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SCLUTION FORM...

# All bounding boxes are in (x1, y1, x2, y2) format with coordinates normalized to [0, 999]
```

## UnlimitedOcrConfig[[transformers.UnlimitedOcrConfig]]

#### transformers.UnlimitedOcrConfig[[transformers.UnlimitedOcrConfig]]

```python
transformers.UnlimitedOcrConfig(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, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 128815, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L262)

**المعاملات:**

vision_config (`dict` أو `UnlimitedOcrVisionConfig`، *اختياري*) : إعدادات لمشفّرات الرؤية. القيمة الافتراضية هي `UnlimitedOcrVisionConfig()`.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري النصي.

image_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128815`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كعنصر نائب لصور الإدخال.

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج UnlimitedOcrModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Unlimited Ocr وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import UnlimitedOcrConfig, UnlimitedOcrModel

>>> configuration = UnlimitedOcrConfig()
>>> model = UnlimitedOcrModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## UnlimitedOcrTextConfig[[transformers.UnlimitedOcrTextConfig]]

#### transformers.UnlimitedOcrTextConfig[[transformers.UnlimitedOcrTextConfig]]

```python
transformers.UnlimitedOcrTextConfig(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 = 129280, hidden_size: int = 1280, intermediate_size: int = 6848, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 10, num_key_value_heads: int | None = 10, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 32768, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | None = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int | None = None, n_group: int | None = 1, n_routed_experts: int = 64, output_router_logits: bool = False, n_shared_experts: int = 2, routed_scaling_factor: float = 1.0, topk_group: int | None = 1, topk_method: str | None = 'greedy', num_experts_per_tok: int | None = 6, moe_intermediate_size: int = 896, mlp_layer_types: list[str] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, sliding_window: int | None = 128)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L141)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `129280`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1280`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `6848`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `10`) : عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `10`) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تفتيش متعددة الرؤوس إلى نقطة تفتيش GQA، يجب بناء كل رأس key و value للمجموعة عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورقة](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `32768`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-06`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms.

use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

pad_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز (Token id) المستخدم للتعبئة (padding) في المفردات.

bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، الافتراضي هو `1`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

pretraining_tp (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : ميزة تجريبية. ترتيب توازي الموترات (Tensor parallelism) المستخدم أثناء التدريب المسبق. يُرجى الرجوع إلى [هذا المستند](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) لفهم المزيد حولها. هذه القيمة ضرورية لضمان إعادة إنتاج نتائج التدريب المسبق بدقة. يُرجى الرجوع إلى [هذه المشكلة](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232).

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`، *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، وبشكل اختياري معاملات تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

attention_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

attention_dropout (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة dropout لاحتمالات الانتباه.

mlp_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات up_proj و down_proj و gate_proj ضمن طبقات MLP.

head_dim (`int`، *اختياري*) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فسيتم افتراض hidden_size // num_attention_heads

n_group (`int`، *اختياري*) : عدد المجموعات للتوجيه المختصّ الأعلى-ك (top-k) المجمّع.

n_routed_experts (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `64`) : عدد الخبراء الموجَّهين.

output_router_logits (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم التوجيه (router logits) أم لا. تمكين هذا الخيار سيتيح أيضًا للنموذج إخراج الخسارة المساعدة، بما في ذلك خسارة موازنة الحمل وخسارة توجيه z.

n_shared_experts (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : عدد الخبراء المشتركين.

routed_scaling_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1.0`) : معامل التوسيع أو الخبراء الموجَّهون.

topk_group (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : عدد المجموعات المختارة لكل رمز (لكل رمز، مع ضمان أن الخبراء المختارين يكونون ضمن `topk_group` مجموعات فقط).

topk_method (`str`، *اختياري*، الافتراضي `"greedy"`) : طريقة اختيار أفضل k خبير في طبقات MoE.

num_experts_per_tok (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `6`) : عدد الخبراء الذين يُوجَّه إليهم كل رمز. هذه هي قيمة top-k الخاصة بتوجيه اختيار الرموز.

moe_intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `896`) : الحجم الوسيط لشبكات MLP الخاصة بالخبراء الموجَّهين.

mlp_layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : نوع MLP (`"dense"` أو `"sparse"`) لكل طبقة فك الترميز، على سبيل المثال `["dense", "sparse", "sparse", ...]`.

layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : نوع الانتباه لكل طبقة من طبقات المُفكِّك. القيمة الافتراضية هي `"reference_sliding_attention"` في كل طبقة.

sliding_window (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128`) : حجم النافذة المنزلقة لانتباه النافذة المنزلقة المرجعية. إذا تم ضبطه، فإن كل رمز ينتبه إلى آخر `sliding_window` وإلى جميع رموز الصورة والموجّه.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج UnlimitedOcrModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Unlimited Ocr وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import UnlimitedOcrTextConfig, UnlimitedOcrTextModel

>>> configuration = UnlimitedOcrTextConfig()
>>> model = UnlimitedOcrTextModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## UnlimitedOcrVisionConfig[[transformers.UnlimitedOcrVisionConfig]]

#### transformers.UnlimitedOcrVisionConfig[[transformers.UnlimitedOcrVisionConfig]]

```python
transformers.UnlimitedOcrVisionConfig(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, sam_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, encoder_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L112)

**المعاملات:**

sam_config (`dict` أو `UnlimitedOcrSamVisionConfig`، *اختياري*) : إعدادات لمُشفِّر الرؤية الخاص بـ SAM. القيمة الافتراضية هي `UnlimitedOcrSamVisionConfig()`.

encoder_config (`dict` أو `UnlimitedOcrVisionEncoderConfig`، *اختياري*) : إعدادات لمُشفِّر الرؤية. القيمة الافتراضية هي `UnlimitedOcrVisionEncoderConfig()`.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج UnlimitedOcrModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Unlimited Ocr وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import UnlimitedOcrVisionConfig, UnlimitedOcrVisionModel

>>> configuration = UnlimitedOcrVisionConfig()
>>> model = UnlimitedOcrVisionModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## UnlimitedOcrVisionEncoderConfig[[transformers.UnlimitedOcrVisionEncoderConfig]]

#### transformers.UnlimitedOcrVisionEncoderConfig[[transformers.UnlimitedOcrVisionEncoderConfig]]

```python
transformers.UnlimitedOcrVisionEncoderConfig(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 = 4096, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 14, hidden_act: str = 'quick_gelu', layer_norm_eps: float = 1e-05, attention_dropout: int | float | None = 0.0, initializer_range: float = 0.02, initializer_factor: float = 1.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L74)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `24`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `224`) : حجم (دقة) كل صورة.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `14`) : حجم (دقة) كل رقعة.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `quick_gelu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

layer_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-05`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

attention_dropout (`Union[int, float]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة dropout لاحتمالات الانتباه.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

initializer_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1.0`) : معامل لتجميع جميع مصفوفات الأوزان (يجب إبقاؤه عند 1، ويُستخدم داخليًا لاختبارات التهيئة).

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج UnlimitedOcrModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Unlimited Ocr وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import UnlimitedOcrVisionEncoderConfig, UnlimitedOcrVisionEncoder

>>> configuration = UnlimitedOcrVisionEncoderConfig()
>>> model = UnlimitedOcrVisionEncoder(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## UnlimitedOcrSamVisionConfig[[transformers.UnlimitedOcrSamVisionConfig]]

#### transformers.UnlimitedOcrSamVisionConfig[[transformers.UnlimitedOcrSamVisionConfig]]

```python
transformers.UnlimitedOcrSamVisionConfig(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 = 768, output_channels: int = 256, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 1e-10, qkv_bias: bool = True, use_abs_pos: bool = True, use_rel_pos: bool = True, window_size: int = 14, global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11), mlp_dim: int = 3072, downsample_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 1024))
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L29)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : بُعد التمثيلات المخفية.

output_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256) : بُعد قنوات الإخراج في Patch Encoder.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : حجم (دقة) كل صورة.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم (دقة) كل رقعة.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

layer_norm_eps (`float`, *اختياري*, الافتراضي هو `1e-06`) : قيمة إيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

initializer_range (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `1e-10`) : انحراف المعيار لـ truncated_normal_initializer لتهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

qkv_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إضافة انحياز إلى الاستعلامات والمفاتيح والقيم.

use_abs_pos (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام تضمين الموضع المطلق.

use_rel_pos (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام تضمين الموضع النسبي.

window_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 14) : حجم النافذة للموضع النسبي.

global_attn_indexes (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[2, 5, 8, 11]`) : فهارس طبقات الانتباه الشامل.

mlp_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 3072) : بُعد طبقة MLP في مُشفِّر Transformer.

downsample_channels (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `(512, 1024)`) : أبعاد القنوات لطبقات عنق التصفية متعددة المقاييس.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج UnlimitedOcrModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Unlimited Ocr وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

## UnlimitedOcrImageProcessor[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor]]

#### transformers.UnlimitedOcrImageProcessor[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor]]

```python
transformers.UnlimitedOcrImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.unlimited_ocr.image_processing_unlimited_ocr.UnlimitedOcrImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/image_processing_unlimited_ocr.py#L141)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 1024, 'width': 1024}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

crop_to_patches (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب قص الصورة إلى قطع. يمكن تجاوز ذلك عبر معامل `crop_to_patches` في طريقة `preprocess`.

min_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : الحد الأدنى لعدد البقع التي يجب استخراجها من الصورة. لا يكون له تأثير إلا إذا تم ضبط `crop_to_patches` على `True`. يمكن تجاوز قيمته بواسطة معامل `min_patches` في طريقة `preprocess`.

max_patches (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32`) : الحد الأقصى لعدد البقع (patches) التي سيتم استخراجها من الصورة. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `crop_to_patches` إلى `True`. يمكن تجاوز هذه القيمة عبر معامل `max_patches` في طريقة `preprocess`.

tile_size (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `640`) : حجم كل بلاطة محلية. يجب أن يتطابق مع حجم تضمين الاستعلام في النموذج.

background_color (`list[int]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[127, 127, 127]`) : لون الخلفية للتعبئة.

maximum_pad_value (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `640`) : إذا كان `crop_to_patches` هو `False` وكان `max(size.height, size.width)` أصغر من أو يساوي هذه القيمة، يتم تغيير حجم الصورة مباشرةً إلى مربع بحجم `max(size.height, size.width)` دون الحفاظ على نسبة الأبعاد. وإلا، يتم تغيير حجم الصورة مع الحفاظ على نسبة الأبعاد ثم يتم ملؤها حتى تصبح مربعة باستخدام `background_color`.

ينشئ معالج صور UnlimitedOcrImageProcessor.

#### crop_image_to_patches[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor.crop_image_to_patches]]

```python
crop_image_to_patches(images: torch.Tensor, min_patches: int, max_patches: int, tile_size: int, resample: PIL.Image.Resampling | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/image_processing_unlimited_ocr.py#L163)

**المعاملات:**

images (`torch.Tensor`) : الصور التي سيتم قصّها، الشكل `(batch, channels, height, width)`.

min_patches (`int`) : الحد الأدنى لعدد البقع.

max_patches (`int`) : الحد الأقصى لعدد البقع.

tile_size (`int`) : حجم كل بلاطة.

resample (`PILImageResampling`، *اختياري*) : مرشح إعادة العينة لتغيير الحجم.

**يعيد:** `tuple[torch.Tensor, int]`

البقع المتراكمة `(batch, num_patches, channels, tile_size, tile_size)` وعدد البقع لكل صورة.

اقتصاص الدُفعات من الصور إلى رقع بناءً على التقطيع الأمثل.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/image_processing_unlimited_ocr.py#L309)

يعيد عدد رقع الصور لحجم صورة معيّن (رقعة عامة واحدة + رقع محلية).

#### pad_to_square[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor.pad_to_square]]

```python
pad_to_square(images: torch.Tensor, background_color: int | tuple[int, int, int] = 0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/image_processing_unlimited_ocr.py#L328)

**المعاملات:**

images (`torch.Tensor`) : الصور التي سيتم توسيطها. الشكل: (batch_size, num_channels, height, width) أو (num_channels, height, width).

background_color (`int` أو `tuple[int, int, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0) : اللون المستخدم للتعبئة. يمكن أن يكون عددًا صحيحًا للقناة الواحدة، أو مجموعة من الأعداد الصحيحة تمثل قنوات متعددة للصور متعددة القنوات. إذا تم تمريره كعدد صحيح في وضع القنوات المتعددة، فسيتم افتراض `0` للقنوات اللاحقة.

**يعيد:** `torch.Tensor`

الصور المُملّأة.

يضيف حشواً إلى الصورة لتحويلها إلى مربع بناءً على أطول حافة.

## UnlimitedOcrProcessor[[transformers.UnlimitedOcrProcessor]]

#### transformers.UnlimitedOcrProcessor[[transformers.UnlimitedOcrProcessor]]

```python
transformers.UnlimitedOcrProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, patch_size = 16, downsample_ratio = 4, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/processing_unlimited_ocr.py#L30)

**المعاملات:**

image_processor (`UnlimitedOcrImageProcessor`) : مُعالِج الصور هو مدخل إلزامي.

tokenizer (`tokenizer_class`) : مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل إلزامي.

chat_template (`str`) : قالب Jinja لتحويل قوائم الرسائل في المحادثة إلى نص قابل للتحويم.

patch_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم الباتش المستخدم من قِبل مُشفِّر الرؤية (حجم تضمين باتش SAM ViT).

downsample_ratio (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : نسبة التقليل (downsampling) المطبقة بعد مُشفِّر الرؤية.

ينشئ UnlimitedOcrProcessor الذي يغلّف معالج صور ومُرمّز في معالج واحد.

يوفر [UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) جميع وظائف [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) و`tokenizer_class`. راجع [~UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) و`~tokenizer_class` لمزيد من المعلومات.

#### batch_decode[[transformers.UnlimitedOcrProcessor.batch_decode]]

```python
batch_decode(*args, return_detections: bool = False, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/processing_unlimited_ocr.py#L85)

**المعاملات:**

return_detections (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب إرجاع اكتشافات التخطيط المُحلَّلة من النص المُفكَّك أم لا.

**يعيد:** `list[str]` أو `tuple[list[str], list[list[dict]]]`

النص المُفكَّك. إذا كان `return_detections` هو `True`، فإن الناتج يكون مجموعة مرتبة (tuple) تحتوي على النص المُفكَّك وكشفات كل تسلسل، حيث تكون كل كشفة قاموسًا بمفاتيح `region_type` و`box` و`text`. تكون الصناديق بصيغة [x1, y1, x2, y2] مع إحداثيات مُعايرة إلى [0, 999].

تُمرّر هذه الطريقة جميع معاملاتها إلى [batch_decode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.batch_decode) الخاصة بـ PreTrainedTokenizer. يُرجى الرجوع إلى سلسلة التوثيق (docstring) لهذه الطريقة لمزيد من المعلومات.

#### فك الترميز[[transformers.UnlimitedOcrProcessor.decode]]

```python
decode(*args, return_detections: bool = False, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/processing_unlimited_ocr.py#L106)

**المعاملات:**

return_detections (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب إرجاع اكتشافات التخطيط المُحلَّلة من النص المُفكَّك أم لا.

**يعيد:** `str` أو `tuple[str, list[dict]]`

النص المُفكَّك. إذا كان `return_detections` هو `True`، فإن الناتج يكون عبارة عن مجموعة مرتبة (tuple) تحتوي على النص المُفكَّك وقائمة بالكشفات، حيث تكون كل كشفة قاموسًا بمفاتيح `region_type` و`box` و`text`. تكون الصناديق بصيغة [x1, y1, x2, y2] مع إحداثيات مُعايرة إلى [0, 999].

تُمرّر هذه الطريقة جميع معاملاتها إلى [decode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.decode) الخاصة بـ PreTrainedTokenizer. يُرجى الرجوع إلى سلسلة التوثيق (docstring) لهذه الطريقة لمزيد من المعلومات.

## UnlimitedOcrPreTrainedModel[[transformers.UnlimitedOcrPreTrainedModel]]

#### transformers.UnlimitedOcrPreTrainedModel[[transformers.UnlimitedOcrPreTrainedModel]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L281)

**المعاملات:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

## UnlimitedOcrTextPreTrainedModel[[transformers.UnlimitedOcrTextPreTrainedModel]]

#### transformers.UnlimitedOcrTextPreTrainedModel[[transformers.UnlimitedOcrTextPreTrainedModel]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1269)

**المعاملات:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

## UnlimitedOcrTextModel[[transformers.UnlimitedOcrTextModel]]

#### transformers.UnlimitedOcrTextModel[[transformers.UnlimitedOcrTextModel]]

```python
transformers.UnlimitedOcrTextModel(config: UnlimitedOcrTextConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1731)

**المعاملات:**

config ([UnlimitedOcrTextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrTextConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Unlimited Ocr Text الخام الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.UnlimitedOcrTextModel.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'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1748)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

**يعيد:** `MoeModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

A `MoeModelOutputWithPast` or a tuple of `torch.Tensor` (if `return_dict=False` is passed or when `config.return_dict=False`) comprising various elements depending on the configuration ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) and inputs.

تتجاوز طريقة [UnlimitedOcrTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrTextModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان `config.is_encoder_decoder=True`) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_probs=True` و`config.add_router_probs=True` أو عند `config.output_router_probs=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه الخام (بعد تطبيق دالة softmax) التي تحسبها وحدات التوجيه في نماذج مزيج الخبراء (MoE)، وتُستخدم هذه القيم لحساب الخسارة المساعدة في نماذج مزيج الخبراء.

## UnlimitedOcrVisionModel[[transformers.UnlimitedOcrVisionModel]]

#### transformers.UnlimitedOcrVisionModel[[transformers.UnlimitedOcrVisionModel]]

```python
transformers.UnlimitedOcrVisionModel(config: UnlimitedOcrVisionConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L927)

**المعاملات:**

config ([UnlimitedOcrVisionConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrVisionConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

ترميز نموذج الرؤية للصور أولاً باستخدام SAM ثم باستخدام نموذج إضافي (CLIP).

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.UnlimitedOcrVisionModel.forward]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L936)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع الصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor). راجع [UnlimitedOcrImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) يستخدم [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) لمعالجة الصور).

**يعيد:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [UnlimitedOcrVisionModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrVisionModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoConfig, AutoImageProcessor, AutoModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "baidu/Unlimited-OCR"
>>> config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
>>> model = AutoModel.from_pretrained(model_id, config=config.vision_config, device_map="auto")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device, model.dtype)

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> # Patch tokens without class tokens (batch_size, height * width, vision_hidden_size + sam_hidden_size)
>>> patch_tokens = outputs.last_hidden_state
```

## UnlimitedOcrModel[[transformers.UnlimitedOcrModel]]

#### transformers.UnlimitedOcrModel[[transformers.UnlimitedOcrModel]]

```python
transformers.UnlimitedOcrModel(config: UnlimitedOcrConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1816)

**المعاملات:**

config ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج UnlimitedOcr الذي يتكون من هيكل بصري ونموذج لغوي.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.UnlimitedOcrModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: list[int] | None = None, patches_grid: list[list[int]] | None = 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'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1933)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor). راجع [UnlimitedOcrImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) يستخدم [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) لمعالجة الصور).

pixel_values_local (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قيم بكسلات الباتش المحلية من الشكل `(total_patches, 3, H, W)`.

num_local_patches (`list[int]`، *اختياري*) : عدد البقع المحلية لكل صورة في الدفعة.

patches_grid (`list[list[int]]`، *اختياري*) : شبكة البقع `(num_columns, num_rows)` لكل صورة.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`، *اختياري*) : قاموس حيث تكون المفاتيح هي الأنماط المدعومة والقيم هي المخرجات المُرمّزة لذلك النمط. كل مخرَج مُرمّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (`pooler_output`، *اختياري*: `last_hidden_states`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `pooler_output` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) وهو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة في تضمينات النص.

**يعيد:** `UnlimitedOcrModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`UnlimitedOcrModelOutputWithPast` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [UnlimitedOcrModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج من قِبل مُشفِّر الرؤية بعد إسقاط حالة الإخفاء الأخيرة.
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.add_router_probs=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحد لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه (Router logits) للنموذج، وهي مفيدة لحساب الخسارة المساعدة (auxiliary loss) لنماذج مزيج الخبراء (Mixture of Experts).

## UnlimitedOcrForConditionalGeneration[[transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration]]

#### transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration[[transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration]]

```python
transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration(config: UnlimitedOcrConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1999)

**المعاملات:**

config ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Unlimited Ocr لتوليد الرموز المشروطة على أنماط أخرى (مثل توليد النص من صورة ونص).

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: list[int] | None = None, patches_grid: list[list[int]] | None = 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'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L2037)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor). راجع [UnlimitedOcrImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) يستخدم [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) لمعالجة الصور).

pixel_values_local (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قيم بكسلات الباتش المحلية من الشكل `(total_patches, 3, H, W)`.

num_local_patches (`list[int]`، *اختياري*) : عدد البقع المحلية لكل صورة في الدفعة.

patches_grid (`list[list[int]]`، *اختياري*) : شبكة البقع `(num_columns, num_rows)` لكل صورة.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`، *اختياري*) : قاموس حيث تكون المفاتيح هي الأنماط المدعومة والقيم هي المخرجات المُرمّزة لذلك النمط. كل مخرَج مُرمّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (`pooler_output`، *اختياري*: `last_hidden_states`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `pooler_output` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) وهو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة في تضمينات النص.

**يعيد:** `UnlimitedOcrCausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`UnlimitedOcrCausalLMOutputWithPast` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) والمدخلات.

تُعيد طريقة [UnlimitedOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل من مخرجات الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لكل من مخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`، *اختياري*) -- `torch.Tensor` بحجم (batch_size * num_patches, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states الناتجة عن النموذج بواسطة مُشفِّر الرؤية وبعد إسقاط الحالة المخفية الأخيرة.
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.add_router_probs=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحد لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه (Router logits) للنموذج، وهي مفيدة لحساب الخسارة المساعدة (auxiliary loss) لنماذج مزيج الخبراء (Mixture of Experts).

مثال على معالجة OCR لصفحة واحدة:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR")

>>> image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg"
>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "document parsing."}],
...     }
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
... ).to(model.device, model.dtype)

>>> output = model.generate(**inputs)
>>> processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
>>> # image [383, 87, 497, 171]\ntext [333, 201, 558, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM...
```

مثال على معالجة OCR متعددة الصفحات:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR")

>>> page1 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg"
>>> page2 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_receipt.jpeg"

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [{"type": "image", "url": page} for page in [page1, page2]]
...         + [{"type": "text", "text": "Multi page parsing."}],
...     }
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     add_generation_prompt=True,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     processor_kwargs={"crop_to_patches": False},
... ).to(model.device, model.dtype)

>>> output = model.generate(
...     **inputs,
...     no_repeat_ngram_window_size=1024,
... )
>>> processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
>>> # <PAGE>image [382, 87, 489, 174]\ntitle [333, 201, 556, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SCLUTION FORM...
```