Transformers documentation
Classes Auto
Classes Auto
Dans de nombreux cas, l'architecture à utiliser peut être déduite du nom ou du chemin du modèle pré-entraîné fourni à la méthode from_pretrained().
L'instantiation de AutoConfig, AutoModel ou AutoTokenizer crée automatiquement la classe d'architecture appropriée. Par exemple :
model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", device_map="auto")Cela crée une instance de modèle de BertModel.
Chaque tâche possède une classe AutoModel correspondante.
Étendre les classes Auto
Chaque classe auto fournit une méthode qui permet de l’étendre avec des classes personnalisées. Par exemple, si vous définissez une classe de modèle personnalisée NewModel, assurez-vous de définir également une classe de configuration correspondante NewModelConfig. Vous pouvez ensuite les enregistrer auprès des classes auto comme indiqué ci-dessous :
from transformers import AutoConfig, AutoModel
AutoConfig.register("new-model", NewModelConfig)
AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel)Vous pouvez ensuite utiliser les classes auto comme vous le feriez habituellement.
Si votre
NewModelConfigest une sous-classe de PreTrainedConfig, assurez-vous que son attributmodel_typeest défini sur la même clé que celle utilisée lors de l’enregistrement de la configuration (ici"new-model").De même, si votre
NewModelest une sous-classe de PreTrainedModel, assurez-vous que son attributconfig_classest défini sur la même classe que celle utilisée lors de l’enregistrement du modèle (iciNewModelConfig).
AutoConfig
Il s’agit d’une classe de configuration générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de configuration de la bibliothèque lorsqu’elle est créée avec la méthode de classe from_pretrained().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_pretrained
< source >( pretrained_model_name_or_path: str | os.PathLike[str]**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être l'un des éléments suivants :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'une configuration de modèle préentraîné hébergée dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant un fichier de configuration enregistré à l’aide de la méthode save_pretrained() ou de la méthode save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/. - un chemin vers un fichier JSON de configuration enregistré fichier, par exemple
./my_model_directory/configuration.json.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration et remplacer les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - return_unused_kwargs (
bool, facultatif, défautFalse) — SiFalse, alors cette fonction renvoie uniquement l'objet de configuration final.Si
True, cette fonction renvoie unTuple(config, unused_kwargs)où unused_kwargs est un dictionnaire composé des paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs de configuration : c'est-à-dire la partie dekwargsqui n'a pas été utilisée pour mettre à jourconfiget qui est autrement ignorée. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - kwargs(additional arguments par mot-clé, facultatif) —
Les valeurs dans kwargs des clés qui sont des attributs de configuration seront utilisées pour remplacer les valeurs chargées. Le comportement concernant les paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs de configuration est contrôlé par le paramètre par mot-clé
return_unused_kwargs.
Instanciez l'une des classes de configuration de la bibliothèque à partir de la configuration d'un modèle pré-entraîné.
La classe de configuration à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration chargé, ou, en cas d’absence, en recourant à une correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- EvollaModel — EvollaConfig (modèle EvollaConfig)
- afmoe — AfmoeConfig (modèle AfmoeConfig)
- aimv2 — Aimv2Config (modèle Aimv2Config)
- aimv2_text_model — Aimv2TextConfig (modèle Aimv2TextConfig)
- aimv2_vision_model — Aimv2VisionConfig (modèle Aimv2VisionConfig)
- albert — AlbertConfig (modèle AlbertConfig)
- align — AlignConfig (modèle AlignConfig)
- align_text_model — AlignTextConfig (modèle AlignTextConfig)
- align_vision_model — AlignVisionConfig (modèle AlignVisionConfig)
- altclip — AltCLIPConfig (modèle AltCLIPConfig)
- altclip_text_model — AltCLIPTextConfig (modèle AltCLIPTextConfig)
- altclip_vision_model — AltCLIPVisionConfig (modèle AltCLIPVisionConfig)
- apertus — ApertusConfig (modèle ApertusConfig)
- arcee — ArceeConfig (modèle ArceeConfig)
- aria — AriaConfig (modèle AriaConfig)
- aria_text — AriaTextConfig (modèle AriaTextConfig)
- audio-spectrogram-transformer — ASTConfig (modèle ASTConfig)
- audioflamingo3 — AudioFlamingo3Config (modèle AudioFlamingo3Config)
- audioflamingo3_encoder — AudioFlamingo3EncoderConfig (modèle AudioFlamingo3EncoderConfig)
- autoformer — AutoformerConfig (modèle AutoformerConfig)
- axk1 — AXK1Config (modèle AXK1Config)
- axk2 — AXK2Config (modèle AXK2Config)
- aya_vision — AyaVisionConfig (modèle AyaVisionConfig)
- bailing_hybrid — BailingHybridConfig (modèle BailingHybridConfig)
- bamba — BambaConfig (modèle BambaConfig)
- bark — BarkConfig (modèle BarkConfig)
- bart — BartConfig (modèle BartConfig)
- beam — BeamConfig (modèle BeamConfig)
- beit — BeitConfig (modèle BeitConfig)
- bert — BertConfig (modèle BertConfig)
- bert-generation — BertGenerationConfig (modèle BertGenerationConfig)
- big_bird — BigBirdConfig (modèle BigBirdConfig)
- bigbird_pegasus — BigBirdPegasusConfig (modèle BigBirdPegasusConfig)
- biogpt — BioGptConfig (modèle BioGptConfig)
- bit — BitConfig (modèle BitConfig)
- bitnet — BitNetConfig (modèle BitNetConfig)
- blenderbot — BlenderbotConfig (modèle BlenderbotConfig)
- blenderbot-small — BlenderbotSmallConfig (modèle BlenderbotSmallConfig)
- blip — BlipConfig (modèle BlipConfig)
- blip-2 — Blip2Config (modèle Blip2Config)
- blip_2_qformer — Blip2QFormerConfig (modèle Blip2QFormerConfig)
- blip_2_vision_model — Blip2VisionConfig (modèle Blip2VisionConfig)
- blip_text_model — BlipTextConfig (modèle BlipTextConfig)
- blip_vision_model — BlipVisionConfig (modèle BlipVisionConfig)
- bloom — BloomConfig (modèle BloomConfig)
- blt — BltConfig (modèle BltConfig)
- blt_global_transformer —
BltGlobalTransformerConfig(modèle BltGlobalTransformerConfig) - blt_local_decoder —
BltLocalDecoderConfig(modèle BltLocalDecoderConfig) - blt_local_encoder —
BltLocalEncoderConfig(modèle BltLocalEncoderConfig) - blt_patcher —
BltPatcherConfig(modèle BltPatcherConfig) - bridgetower — BridgeTowerConfig (modèle BridgeTowerConfig)
- bridgetower_text_model — BridgeTowerTextConfig (modèle BridgeTowerTextConfig)
- bridgetower_vision_model — BridgeTowerVisionConfig (modèle BridgeTowerVisionConfig)
- bros — BrosConfig (modèle BrosConfig)
- camembert — CamembertConfig (modèle CamembertConfig)
- canary — CanaryConfig (modèle CanaryConfig)
- canary_decoder — CanaryDecoderConfig (modèle CanaryDecoderConfig)
- canine — CanineConfig (modèle CanineConfig)
- chameleon — ChameleonConfig (modèle ChameleonConfig)
- chameleon_vqgan — ChameleonVQVAEConfig (modèle ChameleonVQVAEConfig)
- chinese_clip — ChineseCLIPConfig (modèle ChineseCLIPConfig)
- chinese_clip_text_model — ChineseCLIPTextConfig (modèle ChineseCLIPTextConfig)
- chinese_clip_vision_model — ChineseCLIPVisionConfig (modèle ChineseCLIPVisionConfig)
- chmv2 — CHMv2Config (modèle CHMv2Config)
- clap — ClapConfig (modèle ClapConfig)
- clap_audio_model — ClapAudioConfig (modèle ClapAudioConfig)
- clap_text_model — ClapTextConfig (modèle ClapTextConfig)
- clip — CLIPConfig (modèle CLIPConfig)
- clip_text_model — CLIPTextConfig (modèle CLIPTextConfig)
- clip_vision_model — CLIPVisionConfig (modèle CLIPVisionConfig)
- clipseg — CLIPSegConfig (modèle CLIPSegConfig)
- clipseg_text_model — CLIPSegTextConfig (modèle CLIPSegTextConfig)
- clipseg_vision_model — CLIPSegVisionConfig (modèle CLIPSegVisionConfig)
- clvp — ClvpConfig (modèle ClvpConfig)
- clvp_decoder — ClvpDecoderConfig (modèle ClvpDecoderConfig)
- clvp_encoder — ClvpEncoderConfig (modèle ClvpEncoderConfig)
- codegen — CodeGenConfig (modèle CodeGenConfig)
- cohere — CohereConfig (modèle CohereConfig)
- cohere2 — Cohere2Config (modèle Cohere2Config)
- cohere2_moe — Cohere2MoeConfig (modèle Cohere2MoeConfig)
- cohere2_vision — Cohere2VisionConfig (modèle Cohere2VisionConfig)
- cohere_asr — CohereAsrConfig (modèle CohereAsrConfig)
- cohere_compass — CohereCompassConfig (modèle CohereCompassConfig)
- cohere_compass_text — CohereCompassTextConfig (modèle CohereCompassTextConfig)
- cohere_compass_vision — CohereCompassVisionConfig (modèle CohereCompassVisionConfig)
- colmodernvbert — ColModernVBertConfig (modèle ColModernVBertConfig)
- colpali — ColPaliConfig (modèle ColPaliConfig)
- colqwen2 — ColQwen2Config (modèle ColQwen2Config)
- conditional_detr — ConditionalDetrConfig (modèle ConditionalDetrConfig)
- convbert — ConvBertConfig (modèle ConvBertConfig)
- convnext — ConvNextConfig (modèle ConvNextConfig)
- convnextv2 — ConvNextV2Config (modèle ConvNextV2Config)
- cosmos3_edge — Cosmos3EdgeConfig (modèle Cosmos3EdgeConfig)
- cosmos3_edge_text — Cosmos3EdgeTextConfig (modèle Cosmos3EdgeTextConfig)
- cosmos3_edge_vision — Cosmos3EdgeVisionConfig (modèle Cosmos3EdgeVisionConfig)
- cosmos3_omni — Cosmos3OmniConfig (modèle Cosmos3OmniConfig)
- cpmant — CpmAntConfig (modèle CpmAntConfig)
- csm — CsmConfig (modèle CsmConfig)
- csm_depth_decoder_model — CsmDepthDecoderConfig (modèle CsmDepthDecoderConfig)
- ctrl — CTRLConfig (modèle CTRLConfig)
- cvt — CvtConfig (modèle CvtConfig)
- cwm — CwmConfig (modèle CwmConfig)
- d_fine — DFineConfig (modèle DFineConfig)
- dab-detr — DabDetrConfig (modèle DabDetrConfig)
- dac — DacConfig (modèle DacConfig)
- data2vec-audio — Data2VecAudioConfig (modèle Data2VecAudioConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextConfig (modèle Data2VecTextConfig)
- data2vec-vision — Data2VecVisionConfig (modèle Data2VecVisionConfig)
- dbrx — DbrxConfig (modèle DbrxConfig)
- deberta — DebertaConfig (modèle DebertaConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2Config (modèle DebertaV2Config)
- decision_transformer — DecisionTransformerConfig (modèle DecisionTransformerConfig)
- deepseek_ocr2 — DeepseekOcr2Config (modèle DeepseekOcr2Config)
- deepseek_ocr2_encoder — DeepseekOcr2VisionEncoderConfig (modèle DeepseekOcr2VisionEncoderConfig)
- deepseek_ocr2_sam_vision_model — DeepseekOcr2SamVisionConfig (modèle DeepseekOcr2SamVisionConfig)
- deepseek_ocr2_text — DeepseekOcr2TextConfig (modèle DeepseekOcr2TextConfig)
- deepseek_ocr2_vision — DeepseekOcr2VisionConfig (modèle DeepseekOcr2VisionConfig)
- deepseek_v2 — DeepseekV2Config (modèle DeepseekV2Config)
- deepseek_v3 — DeepseekV3Config (modèle DeepseekV3Config)
- deepseek_v32 — DeepseekV32Config (modèle DeepseekV32Config)
- deepseek_v4 — DeepseekV4Config (modèle DeepseekV4Config)
- deepseek_vl — DeepseekVLConfig (modèle DeepseekVLConfig)
- deepseek_vl_hybrid — DeepseekVLHybridConfig (modèle DeepseekVLHybridConfig)
- deformable_detr — DeformableDetrConfig (modèle DeformableDetrConfig)
- deimv2 — Deimv2Config (modèle Deimv2Config)
- deit — DeiTConfig (modèle DeiTConfig)
- depth_anything — DepthAnythingConfig (modèle DepthAnythingConfig)
- depth_pro — DepthProConfig (modèle DepthProConfig)
- detr — DetrConfig (modèle DetrConfig)
- dia — DiaConfig (modèle DiaConfig)
- dia_decoder — DiaDecoderConfig (modèle DiaDecoderConfig)
- dia_encoder — DiaEncoderConfig (modèle DiaEncoderConfig)
- diffllama — DiffLlamaConfig (modèle DiffLlamaConfig)
- diffusion_gemma — DiffusionGemmaConfig (modèle DiffusionGemmaConfig)
- diffusion_gemma_text — DiffusionGemmaTextConfig (modèle DiffusionGemmaTextConfig)
- dinat — DinatConfig (modèle DinatConfig)
- dinov2 — Dinov2Config (modèle Dinov2Config)
- dinov2_with_registers — Dinov2WithRegistersConfig (modèle Dinov2WithRegistersConfig)
- dinov3_convnext — DINOv3ConvNextConfig (modèle DINOv3ConvNextConfig)
- dinov3_vit — DINOv3ViTConfig (modèle DINOv3ViTConfig)
- distilbert — DistilBertConfig (modèle DistilBertConfig)
- doge — DogeConfig (modèle DogeConfig)
- donut-swin — DonutSwinConfig (modèle DonutSwinConfig)
- dots1 — Dots1Config (modèle Dots1Config)
- dpr — DPRConfig (modèle DPRConfig)
- dpt — DPTConfig (modèle DPTConfig)
- edgetam — EdgeTamConfig (modèle EdgeTamConfig)
- edgetam_mask_decoder — EdgeTamMaskDecoderConfig (modèle EdgeTamMaskDecoderConfig)
- edgetam_prompt_encoder — EdgeTamPromptEncoderConfig (modèle EdgeTamPromptEncoderConfig)
- edgetam_video — EdgeTamVideoConfig (modèle EdgeTamVideoConfig)
- edgetam_video_mask_decoder — EdgeTamVideoMaskDecoderConfig (modèle EdgeTamVideoMaskDecoderConfig)
- edgetam_video_prompt_encoder — EdgeTamVideoPromptEncoderConfig (modèle EdgeTamVideoPromptEncoderConfig)
- edgetam_vision_model — EdgeTamVisionConfig (modèle EdgeTamVisionConfig)
- efficientloftr — EfficientLoFTRConfig (modèle EfficientLoFTRConfig)
- efficientnet — EfficientNetConfig (modèle EfficientNetConfig)
- electra — ElectraConfig (modèle ElectraConfig)
- embedding_gemma2 — EmbeddingGemma2Config (modèle EmbeddingGemma2Config)
- embedding_gemma2_text — EmbeddingGemma2TextConfig (modèle EmbeddingGemma2TextConfig)
- emu3 — Emu3Config (modèle Emu3Config)
- emu3_text_model — Emu3TextConfig (modèle Emu3TextConfig)
- emu3_vqgan — Emu3VQVAEConfig (modèle Emu3VQVAEConfig)
- encodec — EncodecConfig (modèle EncodecConfig)
- encoder-decoder — EncoderDecoderConfig (modèle EncoderDecoderConfig)
- eomt — EomtConfig (modèle EomtConfig)
- eomt_dinov3 — EomtDinov3Config (modèle EomtDinov3Config)
- ernie — ErnieConfig (modèle ErnieConfig)
- ernie4_5 — Ernie4_5Config (modèle Ernie4_5Config)
- ernie4_5_moe — Ernie4_5_MoeConfig (modèle Ernie4_5_MoeConfig)
- ernie4_5_vl_moe — Ernie4_5_VLMoeConfig (modèle Ernie4_5_VLMoeConfig)
- ernie4_5_vl_moe_text — Ernie4_5_VLMoeTextConfig (modèle Ernie4_5_VLMoeTextConfig)
- ernie4_5_vl_moe_vision — Ernie4_5_VLMoeVisionConfig (modèle Ernie4_5_VLMoeVisionConfig)
- esm — EsmConfig (modèle EsmConfig)
- esmc — EsmcConfig (modèle EsmcConfig)
- esmfold2 — EsmFold2Config (modèle EsmFold2Config)
- eurobert — EuroBertConfig (modèle EuroBertConfig)
- evolla — EvollaConfig (modèle EvollaConfig)
- exaone4 — Exaone4Config (modèle Exaone4Config)
- exaone4_5 — Exaone4_5_Config (modèle Exaone4_5_Config)
- exaone4_5_vision — Exaone4_5_VisionConfig (modèle Exaone4_5_VisionConfig)
- exaone_moe — ExaoneMoeConfig (modèle ExaoneMoeConfig)
- falcon — FalconConfig (modèle FalconConfig)
- falcon_h1 — FalconH1Config (modèle FalconH1Config)
- falcon_mamba — FalconMambaConfig (modèle FalconMambaConfig)
- fast_vlm — FastVlmConfig (modèle FastVlmConfig)
- fastspeech2_conformer — FastSpeech2ConformerConfig (modèle FastSpeech2ConformerConfig)
- fastspeech2_conformer_hifigan — FastSpeech2ConformerHifiGanConfig (modèle FastSpeech2ConformerHifiGanConfig)
- fastspeech2_conformer_with_hifigan — FastSpeech2ConformerWithHifiGanConfig (modèle FastSpeech2ConformerWithHifiGanConfig)
- flaubert — FlaubertConfig (modèle FlaubertConfig)
- flava — FlavaConfig (modèle FlavaConfig)
- flava_image_codebook — FlavaImageCodebookConfig (modèle FlavaImageCodebookConfig)
- flava_image_model — FlavaImageConfig (modèle FlavaImageConfig)
- flava_multimodal_model — FlavaMultimodalConfig (modèle FlavaMultimodalConfig)
- flava_text_model — FlavaTextConfig (modèle FlavaTextConfig)
- flex_olmo — FlexOlmoConfig (modèle FlexOlmoConfig)
- flint — FlintConfig (modèle FlintConfig)
- florence2 — Florence2Config (modèle Florence2Config)
- florence_vision — Florence2VisionConfig (modèle Florence2VisionConfig)
- fnet — FNetConfig (modèle FNetConfig)
- focalnet — FocalNetConfig (modèle FocalNetConfig)
- fsmt — FSMTConfig (modèle FSMTConfig)
- fun_asr_nano — FunAsrNanoConfig (modèle FunAsrNanoConfig)
- fun_asr_nano_encoder — FunAsrNanoEncoderConfig (modèle FunAsrNanoEncoderConfig)
- funnel — FunnelConfig (modèle FunnelConfig)
- fuyu — FuyuConfig (modèle FuyuConfig)
- gemma — GemmaConfig (modèle GemmaConfig)
- gemma2 — Gemma2Config (modèle Gemma2Config)
- gemma3 — Gemma3Config (modèle Gemma3Config)
- gemma3_text — Gemma3TextConfig (modèle Gemma3TextConfig)
- gemma3n — Gemma3nConfig (modèle Gemma3nConfig)
- gemma3n_audio — Gemma3nAudioConfig (modèle Gemma3nAudioConfig)
- gemma3n_text — Gemma3nTextConfig (modèle Gemma3nTextConfig)
- gemma3n_vision — Gemma3nVisionConfig (modèle Gemma3nVisionConfig)
- gemma4 — Gemma4Config (modèle Gemma4Config)
- gemma4_assistant — Gemma4AssistantConfig (modèle Gemma4AssistantConfig)
- gemma4_audio — Gemma4AudioConfig (modèle Gemma4AudioConfig)
- gemma4_text — Gemma4TextConfig (modèle Gemma4TextConfig)
- gemma4_unified — Gemma4UnifiedConfig (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- gemma4_unified_assistant — Gemma4UnifiedAssistantConfig (modèle Gemma4UnifiedAssistantConfig)
- gemma4_unified_audio — Gemma4UnifiedAudioConfig (modèle Gemma4UnifiedAudioConfig)
- gemma4_unified_text — Gemma4UnifiedTextConfig (modèle Gemma4UnifiedTextConfig)
- gemma4_unified_vision — Gemma4UnifiedVisionConfig (modèle Gemma4UnifiedVisionConfig)
- gemma4_vision — Gemma4VisionConfig (modèle Gemma4VisionConfig)
- git — GitConfig (modèle GitConfig)
- git_vision_model — GitVisionConfig (modèle GitVisionConfig)
- glm — GlmConfig (modèle GlmConfig)
- glm4 — Glm4Config (modèle Glm4Config)
- glm46v — Glm46VConfig (modèle Glm46VConfig)
- glm4_moe — Glm4MoeConfig (modèle Glm4MoeConfig)
- glm4_moe_lite — Glm4MoeLiteConfig (modèle Glm4MoeLiteConfig)
- glm4v — Glm4vConfig (modèle Glm4vConfig)
- glm4v_moe — Glm4vMoeConfig (modèle Glm4vMoeConfig)
- glm4v_moe_text — Glm4vMoeTextConfig (modèle Glm4vMoeTextConfig)
- glm4v_moe_vision — Glm4vMoeVisionConfig (modèle Glm4vMoeVisionConfig)
- glm4v_text — Glm4vTextConfig (modèle Glm4vTextConfig)
- glm4v_vision — Glm4vVisionConfig (modèle Glm4vVisionConfig)
- glm5_next — Glm5NextConfig (modèle Glm5NextConfig)
- glm5_next_text — Glm5NextTextConfig (modèle Glm5NextTextConfig)
- glm5_next_vision — Glm5NextVisionConfig (modèle Glm5NextVisionConfig)
- glm_image — GlmImageConfig (modèle GlmImageConfig)
- glm_image_text — GlmImageTextConfig (modèle GlmImageTextConfig)
- glm_image_vision — GlmImageVisionConfig (modèle GlmImageVisionConfig)
- glm_image_vqmodel — GlmImageVQVAEConfig (modèle GlmImageVQVAEConfig)
- glm_moe_dsa — GlmMoeDsaConfig (modèle GlmMoeDsaConfig)
- glm_ocr — GlmOcrConfig (modèle GlmOcrConfig)
- glm_ocr_text — GlmOcrTextConfig (modèle GlmOcrTextConfig)
- glm_ocr_vision — GlmOcrVisionConfig (modèle GlmOcrVisionConfig)
- glmasr — GlmAsrConfig (modèle GlmAsrConfig)
- glmasr_encoder — GlmAsrEncoderConfig (modèle GlmAsrEncoderConfig)
- glmga — GlmgaConfig (modèle GlmgaConfig)
- glpn — GLPNConfig (modèle GLPNConfig)
- got_ocr2 — GotOcr2Config (modèle GotOcr2Config)
- got_ocr2_vision — GotOcr2VisionConfig (modèle GotOcr2VisionConfig)
- gpt-sw3 — GPT2Config (modèle GPT2Config)
- gpt2 — GPT2Config (modèle GPT2Config)
- gpt_bigcode — GPTBigCodeConfig (modèle GPTBigCodeConfig)
- gpt_neo — GPTNeoConfig (modèle GPTNeoConfig)
- gpt_neox — GPTNeoXConfig (modèle GPTNeoXConfig)
- gpt_neox_japanese — GPTNeoXJapaneseConfig (modèle GPTNeoXJapaneseConfig)
- gpt_oss — GptOssConfig (modèle GptOssConfig)
- gptj — GPTJConfig (modèle GPTJConfig)
- gradium_phonon_tts — GradiumPhononTTSConfig (modèle GradiumPhononTTSConfig)
- granite — GraniteConfig (modèle GraniteConfig)
- granite4_vision — Granite4VisionConfig (modèle Granite4VisionConfig)
- granite4_vision_text — Granite4VisionTextConfig (modèle Granite4VisionTextConfig)
- granite_speech — GraniteSpeechConfig (modèle GraniteSpeechConfig)
- granite_speech5_ctc — GraniteSpeech5CTCConfig (modèle GraniteSpeech5CTCConfig)
- granite_speech5_encoder — GraniteSpeech5EncoderConfig (modèle GraniteSpeech5EncoderConfig)
- granite_speech_encoder — GraniteSpeechEncoderConfig (modèle GraniteSpeechEncoderConfig)
- granite_speech_plus — GraniteSpeechPlusConfig (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- granite_speech_plus_encoder — GraniteSpeechPlusEncoderConfig (modèle GraniteSpeechPlusEncoderConfig)
- granite_swa — GraniteSWAConfig (modèle GraniteSWAConfig)
- granitemoe — GraniteMoeConfig (modèle GraniteMoeConfig)
- granitemoe_swa — GraniteMoeSWAConfig (modèle GraniteMoeSWAConfig)
- granitemoehybrid — GraniteMoeHybridConfig (modèle GraniteMoeHybridConfig)
- granitemoeshared — GraniteMoeSharedConfig (modèle GraniteMoeSharedConfig)
- grounding-dino — GroundingDinoConfig (modèle GroundingDinoConfig)
- groupvit — GroupViTConfig (modèle GroupViTConfig)
- groupvit_text_model — GroupViTTextConfig (modèle GroupViTTextConfig)
- groupvit_vision_model — GroupViTVisionConfig (modèle GroupViTVisionConfig)
- gte — GteConfig (modèle GteConfig)
- helium — HeliumConfig (modèle HeliumConfig)
- hgnet_v2 — HGNetV2Config (modèle HGNetV2Config)
- hiera — HieraConfig (modèle HieraConfig)
- higgs_audio_v2 — HiggsAudioV2Config (modèle HiggsAudioV2Config)
- higgs_audio_v2_tokenizer — HiggsAudioV2TokenizerConfig (modèle HiggsAudioV2TokenizerConfig)
- hrm_text — HrmTextConfig (modèle HrmTextConfig)
- hubert — HubertConfig (modèle HubertConfig)
- hunyuan_v1_dense — HunYuanDenseV1Config (modèle HunYuanDenseV1Config)
- hunyuan_v1_moe — HunYuanMoEV1Config (modèle HunYuanMoEV1Config)
- hunyuan_vl — HunYuanVLConfig (modèle HunYuanVLConfig)
- hunyuan_vl_text — HunYuanVLTextConfig (modèle HunYuanVLTextConfig)
- hunyuan_vl_vision — HunYuanVLVisionConfig (modèle HunYuanVLVisionConfig)
- hy_v3 — HYV3Config (modèle HYV3Config)
- hy_v4 — HYV4Config (modèle HYV4Config)
- hyperclovax — HyperCLOVAXConfig (modèle HyperCLOVAXConfig)
- hyperclovax_vision_v2 — HyperCLOVAXVisionV2Config (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- ibert — IBertConfig (modèle IBertConfig)
- idefics — IdeficsConfig (modèle IdeficsConfig)
- idefics2 — Idefics2Config (modèle Idefics2Config)
- idefics2_perceiver — Idefics2PerceiverConfig (modèle Idefics2PerceiverConfig)
- idefics2_vision — Idefics2VisionConfig (modèle Idefics2VisionConfig)
- idefics3 — Idefics3Config (modèle Idefics3Config)
- idefics3_vision — Idefics3VisionConfig (modèle Idefics3VisionConfig)
- idefics_perciever — IdeficsPerceiverConfig (modèle IdeficsPerceiverConfig)
- idefics_vision — IdeficsVisionConfig (modèle IdeficsVisionConfig)
- ijepa — IJepaConfig (modèle IJepaConfig)
- imagegpt — ImageGPTConfig (modèle ImageGPTConfig)
- informer — InformerConfig (modèle InformerConfig)
- inkling_audio — InklingAudioConfig (modèle InklingAudioConfig)
- inkling_mm_model — InklingConfig (modèle InklingConfig)
- inkling_text — InklingTextConfig (modèle InklingTextConfig)
- inkling_vision — InklingVisionConfig (modèle InklingVisionConfig)
- instructblip — InstructBlipConfig (modèle InstructBlipConfig)
- instructblip_qformer — InstructBlipQFormerConfig (modèle InstructBlipQFormerConfig)
- instructblip_vision_model — InstructBlipVisionConfig (modèle InstructBlipVisionConfig)
- instructblipvideo — InstructBlipVideoConfig (modèle InstructBlipVideoConfig)
- instructblipvideo_qformer — InstructBlipVideoQFormerConfig (modèle InstructBlipVideoQFormerConfig)
- instructblipvideo_vision_model — InstructBlipVideoVisionConfig (modèle InstructBlipVideoVisionConfig)
- internvl — InternVLConfig (modèle InternVLConfig)
- internvl_vision — InternVLVisionConfig (modèle InternVLVisionConfig)
- jais2 — Jais2Config (modèle Jais2Config)
- jamba — JambaConfig (modèle JambaConfig)
- janus — JanusConfig (modèle JanusConfig)
- janus_vision_model — JanusVisionConfig (modèle JanusVisionConfig)
- janus_vqgan — JanusVQVAEConfig (modèle JanusVQVAEConfig)
- jetmoe — JetMoeConfig (modèle JetMoeConfig)
- jina_embeddings_v3 — JinaEmbeddingsV3Config (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- kimi_k25 — Kimi_K25Config (modèle Kimi_K25Config)
- kimi_k25_vision — Kimi_K25VisionConfig (modèle Kimi_K25VisionConfig)
- kimi_linear — KimiLinearConfig (modèle KimiLinearConfig)
- kolibri1 — Kolibri1Config (modèle Kolibri1Config)
- kosmos-2 — Kosmos2Config (modèle Kosmos2Config)
- kosmos-2.5 — Kosmos2_5Config (modèle Kosmos2_5Config)
- kosmos_2_5_text_model — Kosmos2_5TextConfig (modèle Kosmos2_5TextConfig)
- kosmos_2_5_vision_model — Kosmos2_5VisionConfig (modèle Kosmos2_5VisionConfig)
- kosmos_2_text_model — Kosmos2TextConfig (modèle Kosmos2TextConfig)
- kosmos_2_vision_model — Kosmos2VisionConfig (modèle Kosmos2VisionConfig)
- kyutai_speech_to_text — KyutaiSpeechToTextConfig (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- laguna — LagunaConfig (modèle LagunaConfig)
- lasr_ctc — LasrCTCConfig (modèle LasrCTCConfig)
- lasr_encoder — LasrEncoderConfig (modèle LasrEncoderConfig)
- layoutlm — LayoutLMConfig (modèle LayoutLMConfig)
- layoutlmv2 — LayoutLMv2Config (modèle LayoutLMv2Config)
- layoutlmv3 — LayoutLMv3Config (modèle LayoutLMv3Config)
- layoutxlm — LayoutXLMConfig (modèle LayoutXLMConfig)
- led — LEDConfig (modèle LEDConfig)
- levit — LevitConfig (modèle LevitConfig)
- lfm2 — Lfm2Config (modèle Lfm2Config)
- lfm2_moe — Lfm2MoeConfig (modèle Lfm2MoeConfig)
- lfm2_vl — Lfm2VlConfig (modèle Lfm2VlConfig)
- lightglue — LightGlueConfig (modèle LightGlueConfig)
- lighton_ocr — LightOnOcrConfig (modèle LightOnOcrConfig)
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- radio — RadioConfig (modèle RadioConfig)
- rag — RagConfig (modèle RagConfig)
- recurrent_gemma — RecurrentGemmaConfig (modèle RecurrentGemmaConfig)
- reformer — ReformerConfig (modèle ReformerConfig)
- regnet — RegNetConfig (modèle RegNetConfig)
- rembert — RemBertConfig (modèle RemBertConfig)
- resnet — ResNetConfig (modèle ResNetConfig)
- rf_detr — RfDetrConfig (modèle RfDetrConfig)
- rf_detr_dinov2 — RfDetrDinov2Config (modèle RfDetrDinov2Config)
- roberta — RobertaConfig (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormConfig (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertConfig (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerConfig (modèle RoFormerConfig)
- rt_detr — RTDetrConfig (modèle RTDetrConfig)
- rt_detr_resnet — RTDetrResNetConfig (modèle RTDetrResNetConfig)
- rt_detr_v2 — RTDetrV2Config (modèle RTDetrV2Config)
- rwkv — RwkvConfig (modèle RwkvConfig)
- sam — SamConfig (modèle SamConfig)
- sam2 — Sam2Config (modèle Sam2Config)
- sam2_hiera_det_model — Sam2HieraDetConfig (modèle Sam2HieraDetConfig)
- sam2_mask_decoder — Sam2MaskDecoderConfig (modèle Sam2MaskDecoderConfig)
- sam2_prompt_encoder — Sam2PromptEncoderConfig (modèle Sam2PromptEncoderConfig)
- sam2_video — Sam2VideoConfig (modèle Sam2VideoConfig)
- sam2_video_mask_decoder — Sam2VideoMaskDecoderConfig (modèle Sam2VideoMaskDecoderConfig)
- sam2_video_prompt_encoder — Sam2VideoPromptEncoderConfig (modèle Sam2VideoPromptEncoderConfig)
- sam2_vision_model — Sam2VisionConfig (modèle Sam2VisionConfig)
- sam3 — Sam3Config (modèle Sam3Config)
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- sam3_detr_encoder — Sam3DETREncoderConfig (modèle Sam3DETREncoderConfig)
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- sam3_lite_text — Sam3LiteTextConfig (modèle Sam3LiteTextConfig)
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- sam3_lite_text_detr_encoder — Sam3LiteTextDETREncoderConfig (modèle Sam3LiteTextDETREncoderConfig)
- sam3_lite_text_geometry_encoder — Sam3LiteTextGeometryEncoderConfig (modèle Sam3LiteTextGeometryEncoderConfig)
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- sam3_lite_text_text_model — Sam3LiteTextTextConfig (modèle Sam3LiteTextTextConfig)
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- sam3_tracker_video_mask_decoder — Sam3TrackerVideoMaskDecoderConfig (modèle Sam3TrackerVideoMaskDecoderConfig)
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- sam3_video — Sam3VideoConfig (modèle Sam3VideoConfig)
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- sam3_vit_model — Sam3ViTConfig (modèle Sam3ViTConfig)
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- sam_prompt_encoder — SamPromptEncoderConfig (modèle SamPromptEncoderConfig)
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- sapiens2 — Sapiens2Config (modèle Sapiens2Config)
- sapiens2_head — Sapiens2HeadConfig (modèle Sapiens2HeadConfig)
- seamless_m4t — SeamlessM4TConfig (modèle SeamlessM4TConfig)
- seamless_m4t_v2 — SeamlessM4Tv2Config (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- seed_oss — SeedOssConfig (modèle SeedOssConfig)
- segformer — SegformerConfig (modèle SegformerConfig)
- seggpt — SegGptConfig (modèle SegGptConfig)
- sew — SEWConfig (modèle SEWConfig)
- sew-d — SEWDConfig (modèle SEWDConfig)
- shieldgemma2 — ShieldGemma2Config (modèle ShieldGemma2Config)
- siglip — SiglipConfig (modèle SiglipConfig)
- siglip2 — Siglip2Config (modèle Siglip2Config)
- siglip2_text_model — Siglip2TextConfig (modèle Siglip2TextConfig)
- siglip2_vision_model — Siglip2VisionConfig (modèle Siglip2VisionConfig)
- siglip_text_model — SiglipTextConfig (modèle SiglipTextConfig)
- siglip_vision_model — SiglipVisionConfig (modèle SiglipVisionConfig)
- slanet — SLANetConfig (modèle SLANetConfig)
- slanext — SLANeXtConfig (modèle SLANeXtConfig)
- slanext_vision — SLANeXtVisionConfig (modèle SLANeXtVisionConfig)
- smollm3 — SmolLM3Config (modèle SmolLM3Config)
- smolvlm — SmolVLMConfig (modèle SmolVLMConfig)
- smolvlm_vision — SmolVLMVisionConfig (modèle SmolVLMVisionConfig)
- solar_open — SolarOpenConfig (modèle SolarOpenConfig)
- speech-encoder-decoder — SpeechEncoderDecoderConfig (modèle SpeechEncoderDecoderConfig)
- speech_to_text — Speech2TextConfig (modèle Speech2TextConfig)
- speecht5 — SpeechT5Config (modèle SpeechT5Config)
- speecht5_hifigan — SpeechT5HifiGanConfig (modèle SpeechT5HifiGanConfig)
- splinter — SplinterConfig (modèle SplinterConfig)
- squeezebert — SqueezeBertConfig (modèle SqueezeBertConfig)
- stablelm — StableLmConfig (modèle StableLmConfig)
- starcoder2 — Starcoder2Config (modèle Starcoder2Config)
- step3p5 — Step3p7TextConfig (modèle Step3p7TextConfig)
- step3p5_vision — Step3p7VisionConfig (modèle Step3p7VisionConfig)
- step3p7 — Step3p7Config (modèle Step3p7Config)
- superglue — SuperGlueConfig (modèle SuperGlueConfig)
- superpoint — SuperPointConfig (modèle SuperPointConfig)
- swiftformer — SwiftFormerConfig (modèle SwiftFormerConfig)
- swin — SwinConfig (modèle SwinConfig)
- swin2sr — Swin2SRConfig (modèle Swin2SRConfig)
- swinv2 — Swinv2Config (modèle Swinv2Config)
- switch_transformers — SwitchTransformersConfig (modèle SwitchTransformersConfig)
- t5 — T5Config (modèle T5Config)
- t5_gemma_module — T5GemmaModuleConfig (modèle T5GemmaModuleConfig)
- t5gemma — T5GemmaConfig (modèle T5GemmaConfig)
- t5gemma2 — T5Gemma2Config (modèle T5Gemma2Config)
- t5gemma2_decoder — T5Gemma2DecoderConfig (modèle T5Gemma2DecoderConfig)
- t5gemma2_encoder — T5Gemma2EncoderConfig (modèle T5Gemma2EncoderConfig)
- t5gemma2_text — T5Gemma2TextConfig (modèle T5Gemma2TextConfig)
- table-transformer — TableTransformerConfig (modèle TableTransformerConfig)
- tapas — TapasConfig (modèle TapasConfig)
- textnet — TextNetConfig (modèle TextNetConfig)
- time_series_transformer — TimeSeriesTransformerConfig (modèle TimeSeriesTransformerConfig)
- timesfm — TimesFmConfig (modèle TimesFmConfig)
- timesfm2_5 — TimesFm2_5Config (modèle TimesFm2_5Config)
- timesformer — TimesformerConfig (modèle TimesformerConfig)
- timm_backbone — TimmBackboneConfig (modèle TimmBackboneConfig)
- timm_wrapper — TimmWrapperConfig (modèle TimmWrapperConfig)
- tipsv2 — Tipsv2Config (modèle Tipsv2Config)
- tipsv2_dpt — Tipsv2DptConfig (modèle Tipsv2DptConfig)
- tipsv2_text_model — Tipsv2TextConfig (modèle Tipsv2TextConfig)
- tipsv2_vision_model — Tipsv2VisionConfig (modèle Tipsv2VisionConfig)
- trocr — TrOCRConfig (modèle TrOCRConfig)
- tvp — TvpConfig (modèle TvpConfig)
- udop — UdopConfig (modèle UdopConfig)
- ultrabert — UltrabertConfig (modèle UltrabertConfig)
- ultravbert — UltraVBertConfig (modèle UltraVBertConfig)
- umt5 — UMT5Config (modèle UMT5Config)
- unispeech — UniSpeechConfig (modèle UniSpeechConfig)
- unispeech-sat — UniSpeechSatConfig (modèle UniSpeechSatConfig)
- univnet — UnivNetConfig (modèle UnivNetConfig)
- unlimited_ocr — UnlimitedOcrConfig (modèle UnlimitedOcrConfig)
- unlimited_ocr_sam_vision_model — UnlimitedOcrSamVisionConfig (modèle UnlimitedOcrSamVisionConfig)
- unlimited_ocr_text — UnlimitedOcrTextConfig (modèle UnlimitedOcrTextConfig)
- unlimited_ocr_vision — UnlimitedOcrVisionConfig (modèle UnlimitedOcrVisionConfig)
- unlimited_ocr_vision_encoder — UnlimitedOcrVisionEncoderConfig (modèle UnlimitedOcrVisionEncoderConfig)
- upernet — UperNetConfig (modèle UperNetConfig)
- uvdoc — UVDocConfig (modèle UVDocConfig)
- uvdoc_backbone — UVDocBackboneConfig (modèle UVDocBackboneConfig)
- vaultgemma — VaultGemmaConfig (modèle VaultGemmaConfig)
- vibevoice — VibeVoiceConfig (modèle VibeVoiceConfig)
- vibevoice_acoustic_tokenizer — VibeVoiceAcousticTokenizerConfig (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerConfig)
- vibevoice_acoustic_tokenizer_decoder — VibeVoiceAcousticTokenizerDecoderConfig (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerDecoderConfig)
- vibevoice_acoustic_tokenizer_encoder — VibeVoiceAcousticTokenizerEncoderConfig (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerEncoderConfig)
- vibevoice_asr — VibeVoiceAsrConfig (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- vibevoice_diffusion — VibeVoiceDiffusionHeadConfig (modèle VibeVoiceDiffusionHeadConfig)
- video_llama_3 — VideoLlama3Config (modèle VideoLlama3Config)
- video_llama_3_vision — VideoLlama3VisionConfig (modèle VideoLlama3VisionConfig)
- video_llava — VideoLlavaConfig (modèle VideoLlavaConfig)
- videomae — VideoMAEConfig (modèle VideoMAEConfig)
- videomt — VideomtConfig (modèle VideomtConfig)
- videoprism — VideoPrismConfig (modèle VideoPrismConfig)
- videoprism_text_model — VideoPrismTextConfig (modèle VideoPrismTextConfig)
- videoprism_vision_model — VideoPrismVisionConfig (modèle VideoPrismVisionConfig)
- vilt — ViltConfig (modèle ViltConfig)
- vipllava — VipLlavaConfig (modèle VipLlavaConfig)
- vision-encoder-decoder — VisionEncoderDecoderConfig (modèle VisionEncoderDecoderConfig)
- vision-text-dual-encoder — VisionTextDualEncoderConfig (modèle VisionTextDualEncoderConfig)
- visual_bert — VisualBertConfig (modèle VisualBertConfig)
- vit — ViTConfig (modèle ViTConfig)
- vit_mae — ViTMAEConfig (modèle ViTMAEConfig)
- vit_msn — ViTMSNConfig (modèle ViTMSNConfig)
- vitdet — VitDetConfig (modèle VitDetConfig)
- vitmatte — VitMatteConfig (modèle VitMatteConfig)
- vitpose — VitPoseConfig (modèle VitPoseConfig)
- vitpose_backbone —
VitPoseBackboneConfig(modèle VitPoseBackboneConfig) - vits — VitsConfig (modèle VitsConfig)
- vivit — VivitConfig (modèle VivitConfig)
- vjepa2 — VJEPA2Config (modèle VJEPA2Config)
- voxtral — VoxtralConfig (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_encoder — VoxtralEncoderConfig (modèle VoxtralEncoderConfig)
- voxtral_realtime — VoxtralRealtimeConfig (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- voxtral_realtime_encoder — VoxtralRealtimeEncoderConfig (modèle VoxtralRealtimeEncoderConfig)
- voxtral_realtime_text — VoxtralRealtimeTextConfig (modèle VoxtralRealtimeTextConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2Config (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2BertConfig (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2ConformerConfig (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- wavlm — WavLMConfig (modèle WavLMConfig)
- whisper — WhisperConfig (modèle WhisperConfig)
- xclip — XCLIPConfig (modèle XCLIPConfig)
- xclip_text_model — XCLIPTextConfig (modèle XCLIPTextConfig)
- xclip_vision_model — XCLIPVisionConfig (modèle XCLIPVisionConfig)
- xcodec — XcodecConfig (modèle XcodecConfig)
- xcodec2 — Xcodec2Config (modèle Xcodec2Config)
- xglm — XGLMConfig (modèle XGLMConfig)
- xlm — XLMConfig (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaConfig (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLConfig (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetConfig (modèle XLNetConfig)
- xlstm — xLSTMConfig (modèle xLSTMConfig)
- xmod — XmodConfig (modèle XmodConfig)
- yolos — YolosConfig (modèle YolosConfig)
- yoso — YosoConfig (modèle YosoConfig)
- youtu — YoutuConfig (modèle YoutuConfig)
- zamba — ZambaConfig (modèle ZambaConfig)
- zamba2 — Zamba2Config (modèle Zamba2Config)
- zaya — ZayaConfig (modèle ZayaConfig)
- zoedepth — ZoeDepthConfig (modèle ZoeDepthConfig)
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig
>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
>>> # Download configuration from huggingface.co (user-uploaded) and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("dbmdz/bert-base-german-cased")
>>> # If configuration file is in a directory (e.g., was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*).
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("./test/bert_saved_model/")
>>> # Load a specific configuration file.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("./test/bert_saved_model/my_configuration.json")
>>> # Change some config attributes when loading a pretrained config.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased", output_attentions=True, foo=False)
>>> config.output_attentions
True
>>> config, unused_kwargs = AutoConfig.from_pretrained(
... "google-bert/bert-base-uncased", output_attentions=True, foo=False, return_unused_kwargs=True
... )
>>> config.output_attentions
True
>>> unused_kwargs
{'foo': False}register
< source >( model_typeconfigexist_ok = False )
Paramètres
- model_type (
str) — Le type de modèle, par exemple « bert » ou « gpt ». - config (PreTrainedConfig) — La configuration à enregistrer.
Enregistrer une nouvelle configuration pour cette classe.
AutoTokenizer
Il s’agit d’une classe de tokenizer générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de tokenizer de la bibliothèque lors de sa création avec la méthode de classe AutoTokenizer.from_pretrained().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_pretrained
< source >( pretrained_model_name_or_path*inputs**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être l'un des éléments suivants :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un tokeniseur prédéfini hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Chemin vers un dossier contenant les fichiers de vocabulaire requis par le tokenizer, par exemple enregistrés à l’aide de la méthode save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/. - un chemin vers un fichier de vocabulaire unique enregistré si et seulement si le tokeniseur n’exige qu’un seul fichier de vocabulaire (comme Bert ou XLNet), par exemple :
./my_model_directory/vocab.txt. (Non applicable à toutes les classes dérivées)
- inputs (arguments positionnels supplémentaires, facultatifs) —
Seront transmis à la méthode
__init__()du Tokenizer. - config (PreTrainedConfig, facultatif) — L’objet de configuration utilisé pour déterminer la classe de tokenizer à instancier.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration et remplacer les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - subfolder (
str, facultatif) — Si les fichiers pertinents se trouvent dans un sous-dossier du dépôt de modèle sur huggingface.co (par exemple pour facebook/rag-token-base), spécifiez-le ici. - tokenizer_type (
str, facultatif) — Type de tokenizer à charger. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - kwargs (arguments supplémentaires par mot-clé, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du Tokenizer. Peut être utilisé pour définir des jetons spéciaux tels quebos_token,eos_token,unk_token,sep_token,pad_token,cls_token,mask_token,additional_special_tokens. Consultez les paramètres de__init__()pour plus de détails.
Instanciez l'une des classes de tokenizers de la bibliothèque à partir du vocabulaire d'un modèle pré-entraîné.
La classe de tokenizer à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit passée en argument, soit chargée depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- EvollaModel — TokenizersBackend (modèle EvollaConfig)
- aimv2 — CLIPTokenizer (modèle Aimv2Config)
- albert — AlbertTokenizer (modèle AlbertConfig)
- align — BertTokenizer (modèle AlignConfig)
- aria — TokenizersBackend (modèle AriaConfig)
- audioflamingo3 — Qwen2Tokenizer (modèle AudioFlamingo3Config)
- aya_vision — CohereTokenizer (modèle AyaVisionConfig)
- bark — BertTokenizer (modèle BarkConfig)
- bart — RobertaTokenizer (modèle BartConfig)
- beam — TokenizersBackend (modèle BeamConfig)
- bert — BertTokenizer (modèle BertConfig)
- bert-generation — BertGenerationTokenizer (modèle BertGenerationConfig)
- big_bird — BigBirdTokenizer (modèle BigBirdConfig)
- bigbird_pegasus — TokenizersBackend (modèle BigBirdPegasusConfig)
- biogpt — BioGptTokenizer (modèle BioGptConfig)
- blenderbot — BlenderbotTokenizer (modèle BlenderbotConfig)
- blenderbot-small — BlenderbotSmallTokenizer (modèle BlenderbotSmallConfig)
- blip — BertTokenizer (modèle BlipConfig)
- blip-2 — GPT2Tokenizer (modèle Blip2Config)
- bridgetower — RobertaTokenizer (modèle BridgeTowerConfig)
- bros — BertTokenizer (modèle BrosConfig)
- camembert — CamembertTokenizer (modèle CamembertConfig)
- canary — TokenizersBackend (modèle CanaryConfig)
- canine — CanineTokenizer (modèle CanineConfig)
- chinese_clip — BertTokenizer (modèle ChineseCLIPConfig)
- clap — RobertaTokenizer (modèle ClapConfig)
- clip — CLIPTokenizer (modèle CLIPConfig)
- clipseg — CLIPTokenizer (modèle CLIPSegConfig)
- clvp — ClvpTokenizer (modèle ClvpConfig)
- codegen — GPT2Tokenizer (modèle CodeGenConfig)
- cohere — CohereTokenizer (modèle CohereConfig)
- cohere2 — CohereTokenizer (modèle Cohere2Config)
- cohere_asr — TokenizersBackend (modèle CohereAsrConfig)
- colqwen2 — Qwen2Tokenizer (modèle ColQwen2Config)
- convbert — BertTokenizer (modèle ConvBertConfig)
- cosmos3_omni — Qwen2Tokenizer (modèle Cosmos3OmniConfig)
- cpmant — CpmAntTokenizer (modèle CpmAntConfig)
- ctrl — CTRLTokenizer (modèle CTRLConfig)
- data2vec-audio — Wav2Vec2CTCTokenizer (modèle Data2VecAudioConfig)
- data2vec-text — RobertaTokenizer (modèle Data2VecTextConfig)
- dbrx — GPT2Tokenizer (modèle DbrxConfig)
- deberta — DebertaTokenizer (modèle DebertaConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2Tokenizer (modèle DebertaV2Config)
- dia — DiaTokenizer (modèle DiaConfig)
- diffusion_gemma — GemmaTokenizer (modèle DiffusionGemmaConfig)
- distilbert — BertTokenizer (modèle DistilBertConfig)
- dpr — DPRQuestionEncoderTokenizer (modèle DPRConfig)
- electra — BertTokenizer (modèle ElectraConfig)
- emu3 — GPT2Tokenizer (modèle Emu3Config)
- ernie — BertTokenizer (modèle ErnieConfig)
- ernie4_5 — TokenizersBackend (modèle Ernie4_5Config)
- ernie4_5_moe — TokenizersBackend (modèle Ernie4_5_MoeConfig)
- esm — EsmTokenizer (modèle EsmConfig)
- esmc — EsmcTokenizer (modèle EsmcConfig)
- esmfold2 — EsmcTokenizer (modèle EsmFold2Config)
- falcon_mamba — GPTNeoXTokenizer (modèle FalconMambaConfig)
- fastspeech2_conformer —
None(modèle FastSpeech2ConformerConfig) - flaubert — FlaubertTokenizer (modèle FlaubertConfig)
- flava — BertTokenizer (modèle FlavaConfig)
- flex_olmo — TokenizersBackend (modèle FlexOlmoConfig)
- florence2 — BartTokenizer (modèle Florence2Config)
- fnet — FNetTokenizer (modèle FNetConfig)
- fsmt — FSMTTokenizer (modèle FSMTConfig)
- fun_asr_nano — Qwen2Tokenizer (modèle FunAsrNanoConfig)
- funnel — FunnelTokenizer (modèle FunnelConfig)
- fuyu — TokenizersBackend (modèle FuyuConfig)
- gemma — GemmaTokenizer (modèle GemmaConfig)
- gemma2 — GemmaTokenizer (modèle Gemma2Config)
- gemma3 — GemmaTokenizer (modèle Gemma3Config)
- gemma3_text — GemmaTokenizer (modèle Gemma3TextConfig)
- gemma3n — GemmaTokenizer (modèle Gemma3nConfig)
- gemma3n_text — GemmaTokenizer (modèle Gemma3nTextConfig)
- git — BertTokenizer (modèle GitConfig)
- glm — TokenizersBackend (modèle GlmConfig)
- glm4 — TokenizersBackend (modèle Glm4Config)
- glm4_moe — TokenizersBackend (modèle Glm4MoeConfig)
- glm4_moe_lite — TokenizersBackend (modèle Glm4MoeLiteConfig)
- glm4v — TokenizersBackend (modèle Glm4vConfig)
- glm4v_moe — TokenizersBackend (modèle Glm4vMoeConfig)
- glm_image — TokenizersBackend (modèle GlmImageConfig)
- glmasr — TokenizersBackend (modèle GlmAsrConfig)
- got_ocr2 — TokenizersBackend (modèle GotOcr2Config)
- gpt-sw3 — GPTSw3Tokenizer (modèle GPT2Config)
- gpt2 — GPT2Tokenizer (modèle GPT2Config)
- gpt_bigcode — TokenizersBackend (modèle GPTBigCodeConfig)
- gpt_neo — GPT2Tokenizer (modèle GPTNeoConfig)
- gpt_neox — GPTNeoXTokenizer (modèle GPTNeoXConfig)
- gpt_neox_japanese — GPTNeoXJapaneseTokenizer (modèle GPTNeoXJapaneseConfig)
- gptj — GPT2Tokenizer (modèle GPTJConfig)
- gradium_phonon_tts — TokenizersBackend (modèle GradiumPhononTTSConfig)
- granite — TokenizersBackend (modèle GraniteConfig)
- granite_speech5_ctc — ParakeetTokenizer (modèle GraniteSpeech5CTCConfig)
- granitemoe — TokenizersBackend (modèle GraniteMoeConfig)
- granitemoehybrid — TokenizersBackend (modèle GraniteMoeHybridConfig)
- granitemoeshared — TokenizersBackend (modèle GraniteMoeSharedConfig)
- grounding-dino — BertTokenizer (modèle GroundingDinoConfig)
- groupvit — CLIPTokenizer (modèle GroupViTConfig)
- gte — XLMRobertaTokenizer (modèle GteConfig)
- hubert — Wav2Vec2CTCTokenizer (modèle HubertConfig)
- hunyuan_vl — Qwen2Tokenizer (modèle HunYuanVLConfig)
- hyperclovax — TokenizersBackend (modèle HyperCLOVAXConfig)
- hyperclovax_vision_v2 — GPT2Tokenizer (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- ibert — RobertaTokenizer (modèle IBertConfig)
- idefics — LlamaTokenizer (modèle IdeficsConfig)
- idefics2 — LlamaTokenizer (modèle Idefics2Config)
- instructblip — GPT2Tokenizer (modèle InstructBlipConfig)
- instructblipvideo — GPT2Tokenizer (modèle InstructBlipVideoConfig)
- internvl — Qwen2Tokenizer (modèle InternVLConfig)
- jais2 — GPT2Tokenizer (modèle Jais2Config)
- jamba — TokenizersBackend (modèle JambaConfig)
- jina_embeddings_v3 — XLMRobertaTokenizer (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- kimi_k25 — TokenizersBackend (modèle Kimi_K25Config)
- kimi_linear — TokenizersBackend (modèle KimiLinearConfig)
- kosmos-2 — TokenizersBackend (modèle Kosmos2Config)
- lasr_ctc — LasrTokenizer (modèle LasrCTCConfig)
- lasr_encoder — LasrTokenizer (modèle LasrEncoderConfig)
- layoutlm — BertTokenizer (modèle LayoutLMConfig)
- layoutlmv2 — LayoutLMv2Tokenizer (modèle LayoutLMv2Config)
- layoutlmv3 — LayoutLMv3Tokenizer (modèle LayoutLMv3Config)
- layoutxlm — LayoutXLMTokenizer (modèle LayoutXLMConfig)
- led — LEDTokenizer (modèle LEDConfig)
- lighton_ocr — Qwen2TokenizerFast (modèle LightOnOcrConfig)
- lilt — RobertaTokenizer (modèle LiltConfig)
- llava — TokenizersBackend (modèle LlavaConfig)
- llava_next — TokenizersBackend (modèle LlavaNextConfig)
- longformer — RobertaTokenizer (modèle LongformerConfig)
- luke — LukeTokenizer (modèle LukeConfig)
- lxmert — LxmertTokenizer (modèle LxmertConfig)
- m2m_100 — M2M100Tokenizer (modèle M2M100Config)
- mamba — GPTNeoXTokenizer (modèle MambaConfig)
- mamba2 — GPTNeoXTokenizer (modèle Mamba2Config)
- marian — MarianTokenizer (modèle MarianConfig)
- markuplm — MarkupLMTokenizer (modèle MarkupLMConfig)
- mbart — MBartTokenizer (modèle MBartConfig)
- megatron-bert — BertTokenizer (modèle MegatronBertConfig)
- metaclip_2 — XLMRobertaTokenizer (modèle MetaClip2Config)
- mgp-str — MgpstrTokenizer (modèle MgpstrConfig)
- mimo_v2_flash — TokenizersBackend (modèle MiMoV2FlashConfig)
- minicpm3 — TokenizersBackend (modèle MiniCPM3Config)
- minicpm_ocr — TokenizersBackend (modèle MiniCPMOcrConfig)
- minicpmv4_6 — TokenizersBackend (modèle MiniCPMV4_6Config)
- minicpmv4_7 — TokenizersBackend (modèle MiniCPMV4_7Config)
- minimax_m2 — TokenizersBackend (modèle MiniMaxM2Config)
- ministral — MistralCommonBackend (modèle MinistralConfig)
- ministral3 — MistralCommonBackend (modèle Ministral3Config)
- mistral — MistralCommonBackend (modèle MistralConfig)
- mistral3 — MistralCommonBackend (modèle Mistral3Config)
- mistral_large4 — MistralCommonBackend (modèle MistralLarge4Config)
- mixtral — MistralCommonBackend (modèle MixtralConfig)
- mm-grounding-dino — BertTokenizer (modèle MMGroundingDinoConfig)
- mobilebert — MobileBertTokenizer (modèle MobileBertConfig)
- modernbert — TokenizersBackend (modèle ModernBertConfig)
- modernbert-decoder — TokenizersBackend (modèle ModernBertDecoderConfig)
- molmo2 — TokenizersBackend (modèle Molmo2Config)
- moss_transcribe_diarize — Qwen2Tokenizer (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- mpnet — MPNetTokenizer (modèle MPNetConfig)
- mpt — GPTNeoXTokenizer (modèle MptConfig)
- mra — RobertaTokenizer (modèle MraConfig)
- mt5 — T5Tokenizer (modèle MT5Config)
- musicgen — T5Tokenizer (modèle MusicgenConfig)
- musicgen_melody — T5Tokenizer (modèle MusicgenMelodyConfig)
- mvp — MvpTokenizer (modèle MvpConfig)
- nemo_speechlm — TokenizersBackend (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- nemotron — TokenizersBackend (modèle NemotronConfig)
- nemotron3_5_asr — ParakeetTokenizer (modèle Nemotron3_5AsrConfig)
- nemotron_asr_streaming — ParakeetTokenizer (modèle NemotronAsrStreamingConfig)
- nllb-moe — NllbTokenizer (modèle NllbMoeConfig)
- nomic_bert — BertTokenizer (modèle NomicBertConfig)
- nougat — NougatTokenizer (modèle NougatConfig)
- nystromformer — TokenizersBackend (modèle NystromformerConfig)
- olmo — GPTNeoXTokenizer (modèle OlmoConfig)
- olmo2 — TokenizersBackend (modèle Olmo2Config)
- olmo3 — TokenizersBackend (modèle Olmo3Config)
- olmo_hybrid — TokenizersBackend (modèle OlmoHybridConfig)
- olmoe — GPTNeoXTokenizer (modèle OlmoeConfig)
- omdet-turbo — CLIPTokenizer (modèle OmDetTurboConfig)
- oneformer — CLIPTokenizer (modèle OneFormerConfig)
- openai-gpt — OpenAIGPTTokenizer (modèle OpenAIGPTConfig)
- opt — GPT2Tokenizer (modèle OPTConfig)
- ovis2 — Qwen2Tokenizer (modèle Ovis2Config)
- owlv2 — CLIPTokenizer (modèle Owlv2Config)
- owlvit — CLIPTokenizer (modèle OwlViTConfig)
- paddleocr_vl — TokenizersBackend (modèle PaddleOCRVLConfig)
- parakeet_ctc — ParakeetTokenizer (modèle ParakeetCTCConfig)
- parakeet_rnnt — ParakeetTokenizer (modèle ParakeetRNNTConfig)
- parakeet_tdt — ParakeetTokenizer (modèle ParakeetTDTConfig)
- pegasus — PegasusTokenizer (modèle PegasusConfig)
- pegasus_x — TokenizersBackend (modèle PegasusXConfig)
- perceiver — PerceiverTokenizer (modèle PerceiverConfig)
- persimmon — TokenizersBackend (modèle PersimmonConfig)
- phi — GPT2Tokenizer (modèle PhiConfig)
- phi3 — TokenizersBackend (modèle Phi3Config)
- phimoe — TokenizersBackend (modèle PhimoeConfig)
- pix2struct — TokenizersBackend (modèle Pix2StructConfig)
- pixtral — MistralCommonBackend (modèle PixtralVisionConfig)
- plbart — PLBartTokenizer (modèle PLBartConfig)
- pocket_tts — TokenizersBackend (modèle PocketTTSConfig)
- pp_formulanet — NougatTokenizer (modèle PPFormulaNetConfig)
- prophetnet — ProphetNetTokenizer (modèle ProphetNetConfig)
- qianfan_ocr — Qwen2Tokenizer (modèle QianfanOCRConfig)
- qwen2 — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen2Config)
- qwen2_5_omni — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen2_5OmniConfig)
- qwen2_5_vl — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen2_5_VLConfig)
- qwen2_audio — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen2AudioConfig)
- qwen2_moe — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen2MoeConfig)
- qwen2_vl — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen2VLConfig)
- qwen3 — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen3Config)
- qwen3_5 — Qwen3_5Tokenizer (modèle Qwen3_5Config)
- qwen3_5_moe — Qwen3_5Tokenizer (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- qwen3_5_moe_text — Qwen3_5Tokenizer (modèle Qwen3_5MoeTextConfig)
- qwen3_5_text — Qwen3_5Tokenizer (modèle Qwen3_5TextConfig)
- qwen3_asr — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen3ASRConfig)
- qwen3_moe — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen3MoeConfig)
- qwen3_next — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen3NextConfig)
- qwen3_omni_moe — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen3OmniMoeConfig)
- qwen3_vl — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen3VLConfig)
- qwen3_vl_moe — Qwen2Tokenizer (modèle Qwen3VLMoeConfig)
- qwen4_exp — Qwen3_5Tokenizer (modèle Qwen4ExpConfig)
- rag — RagTokenizer (modèle RagConfig)
- recurrent_gemma — GemmaTokenizer (modèle RecurrentGemmaConfig)
- reformer — ReformerTokenizer (modèle ReformerConfig)
- rembert — RemBertTokenizer (modèle RemBertConfig)
- roberta — RobertaTokenizer (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaTokenizer (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertTokenizer (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerTokenizer (modèle RoFormerConfig)
- rwkv — GPTNeoXTokenizer (modèle RwkvConfig)
- sam3 — CLIPTokenizer (modèle Sam3Config)
- sam3_video — CLIPTokenizer (modèle Sam3VideoConfig)
- seamless_m4t — SeamlessM4TTokenizer (modèle SeamlessM4TConfig)
- seamless_m4t_v2 — SeamlessM4TTokenizer (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- shieldgemma2 — GemmaTokenizer (modèle ShieldGemma2Config)
- siglip — SiglipTokenizer (modèle SiglipConfig)
- siglip2 — Siglip2Tokenizer (modèle Siglip2Config)
- smolvlm — TokenizersBackend (modèle SmolVLMConfig)
- speech_to_text — Speech2TextTokenizer (modèle Speech2TextConfig)
- speecht5 — SpeechT5Tokenizer (modèle SpeechT5Config)
- splinter — SplinterTokenizer (modèle SplinterConfig)
- squeezebert — BertTokenizer (modèle SqueezeBertConfig)
- stablelm — TokenizersBackend (modèle StableLmConfig)
- starcoder2 — GPT2Tokenizer (modèle Starcoder2Config)
- switch_transformers — T5Tokenizer (modèle SwitchTransformersConfig)
- t5 — T5Tokenizer (modèle T5Config)
- t5gemma — GemmaTokenizer (modèle T5GemmaConfig)
- tapas — TapasTokenizer (modèle TapasConfig)
- tipsv2 — Tipsv2Tokenizer (modèle Tipsv2Config)
- trocr — XLMRobertaTokenizer (modèle TrOCRConfig)
- tvp — BertTokenizer (modèle TvpConfig)
- udop — UdopTokenizer (modèle UdopConfig)
- umt5 — TokenizersBackend (modèle UMT5Config)
- unispeech — Wav2Vec2CTCTokenizer (modèle UniSpeechConfig)
- unispeech-sat — Wav2Vec2CTCTokenizer (modèle UniSpeechSatConfig)
- vibevoice — Qwen2TokenizerFast (modèle VibeVoiceConfig)
- videoprism — VideoPrismTokenizer (modèle VideoPrismConfig)
- vilt — BertTokenizer (modèle ViltConfig)
- vipllava — TokenizersBackend (modèle VipLlavaConfig)
- visual_bert — BertTokenizer (modèle VisualBertConfig)
- vits — VitsTokenizer (modèle VitsConfig)
- voxtral — MistralCommonBackend (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_realtime — MistralCommonBackend (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2CTCTokenizer (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2CTCTokenizer (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2CTCTokenizer (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- whisper — WhisperTokenizer (modèle WhisperConfig)
- xclip — CLIPTokenizer (modèle XCLIPConfig)
- xglm — XGLMTokenizer (modèle XGLMConfig)
- xlm — XLMTokenizer (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaTokenizer (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — TokenizersBackend (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetTokenizer (modèle XLNetConfig)
- xlstm — GPTNeoXTokenizer (modèle xLSTMConfig)
- xmod — XLMRobertaTokenizer (modèle XmodConfig)
- yoso — AlbertTokenizer (modèle YosoConfig)
- zaya — GemmaTokenizer (modèle ZayaConfig)
Exemples :
>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> # Download vocabulary from huggingface.co and cache.
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
>>> # Download vocabulary from huggingface.co (user-uploaded) and cache.
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dbmdz/bert-base-german-cased")
>>> # If vocabulary files are in a directory (e.g. tokenizer was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./test/bert_saved_model/")
>>> # Download vocabulary from huggingface.co and define model-specific arguments
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base", add_prefix_space=True)register
< source >( config_classtokenizer_class = Noneslow_tokenizer_class = Nonefast_tokenizer_class = Noneexist_ok = False )
Paramètres
- config_class (PreTrainedConfig) — La configuration correspondant au modèle à enregistrer.
- tokenizer_class — La classe de tokenizer à enregistrer (V5 - paramètre préféré).
- slow_tokenizer_class — (Obsolète) Le tokenizer lent à enregistrer.
- fast_tokenizer_class — (Obsolète) Le fast tokenizer à enregistrer.
Enregistrer un nouveau tokenizer dans cette correspondance.
AutoFeatureExtractor
Il s’agit d’une classe d’extraction de caractéristiques générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes d’extraction de caractéristiques de la bibliothèque lorsqu’elle est créée avec la méthode de classe AutoFeatureExtractor.from_pretrained().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_pretrained
< source >( pretrained_model_name_or_path**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Cela peut être soit :- une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un feature_extractor pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- un chemin vers un dossier contenant un fichier d’extracteur de caractéristiques enregistré à l’aide de la méthode
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/. - un chemin vers un fichier JSON d’extracteur de caractéristiques enregistré fichier, par exemple
./my_model_directory/preprocessor_config.json.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel le feature extractor de modèle pré-entraîné téléchargé doit être mis en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des fichiers de l'extracteur de caractéristiques et remplacer les versions en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}.Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - token (
strou bool, facultatif) — Le jeton à utiliser comme autorisation bearer HTTP pour les fichiers distants. SiTrue, utilise le jeton généré lors de l’exécution dehf auth login(stocké dans~/.huggingface). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - return_unused_kwargs (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — SiFalse, cette fonction renvoie uniquement l'objet final de feature extractor. SiTrue, cette fonction renvoie unTuple(feature_extractor, unused_kwargs)où unused_kwargs est un dictionnaire composé des paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs du feature extractor : c'est-à-dire la partie dekwargsqui n'a pas été utilisée pour mettre à jourfeature_extractoret qui est autrement ignorée. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - kwargs (
dict[str, Any], facultatif) — Les valeurs de kwargs correspondant à des attributs de l'extracteur de caractéristiques sont utilisées pour remplacer les valeurs chargées. Le comportement concernant les paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs de l'extracteur de caractéristiques est contrôlé par le paramètre mot-cléreturn_unused_kwargs.
Instanciez l'une des classes d'extracteur de caractéristiques de la bibliothèque à partir du vocabulaire d'un modèle pré-entraîné.
La classe d’extracteur de caractéristiques à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit passée en argument, soit chargée depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- audio-spectrogram-transformer — ASTFeatureExtractor (modèle ASTConfig)
- audioflamingo3 — WhisperFeatureExtractor (modèle AudioFlamingo3Config)
- canary — ParakeetFeatureExtractor (modèle CanaryConfig)
- clap — ClapFeatureExtractor (modèle ClapConfig)
- clvp — ClvpFeatureExtractor (modèle ClvpConfig)
- cohere_asr — CohereAsrFeatureExtractor (modèle CohereAsrConfig)
- csm — EncodecFeatureExtractor (modèle CsmConfig)
- dac — DacFeatureExtractor (modèle DacConfig)
- data2vec-audio — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle Data2VecAudioConfig)
- dia — DiaFeatureExtractor (modèle DiaConfig)
- embedding_gemma2 — Gemma4AudioFeatureExtractor (modèle EmbeddingGemma2Config)
- encodec — EncodecFeatureExtractor (modèle EncodecConfig)
- fun_asr_nano — FunAsrNanoFeatureExtractor (modèle FunAsrNanoConfig)
- gemma3n — Gemma3nAudioFeatureExtractor (modèle Gemma3nConfig)
- gemma4 — Gemma4AudioFeatureExtractor (modèle Gemma4Config)
- gemma4_unified — Gemma4UnifiedAudioFeatureExtractor (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- glmasr — WhisperFeatureExtractor (modèle GlmAsrConfig)
- gradium_phonon_tts — PocketTTSFeatureExtractor (modèle GradiumPhononTTSConfig)
- granite_speech — GraniteSpeechFeatureExtractor (modèle GraniteSpeechConfig)
- granite_speech5_ctc — GraniteSpeech5FeatureExtractor (modèle GraniteSpeech5CTCConfig)
- granite_speech5_encoder — GraniteSpeech5FeatureExtractor (modèle GraniteSpeech5EncoderConfig)
- granite_speech_plus — GraniteSpeechFeatureExtractor (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- higgs_audio_v2_tokenizer — DacFeatureExtractor (modèle HiggsAudioV2TokenizerConfig)
- hubert — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle HubertConfig)
- inkling_mm_model — InklingFeatureExtractor (modèle InklingConfig)
- kyutai_speech_to_text — KyutaiSpeechToTextFeatureExtractor (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- lasr_ctc — LasrFeatureExtractor (modèle LasrCTCConfig)
- lasr_encoder — LasrFeatureExtractor (modèle LasrEncoderConfig)
- mimi — EncodecFeatureExtractor (modèle MimiConfig)
- moonshine — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle MoonshineConfig)
- moshi — EncodecFeatureExtractor (modèle MoshiConfig)
- moss_transcribe_diarize — MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- muse_spark — MuseSparkFeatureExtractor (modèle MuseSparkConfig)
- musicgen — EncodecFeatureExtractor (modèle MusicgenConfig)
- musicgen_melody — MusicgenMelodyFeatureExtractor (modèle MusicgenMelodyConfig)
- nemo_speechlm — NemotronAsrStreamingFeatureExtractor (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- nemotron3_5_asr — NemotronAsrStreamingFeatureExtractor (modèle Nemotron3_5AsrConfig)
- nemotron3_diarization — NemotronAsrStreamingFeatureExtractor (modèle Nemotron3DiarizationConfig)
- nemotron_asr_streaming — NemotronAsrStreamingFeatureExtractor (modèle NemotronAsrStreamingConfig)
- nemotron_asr_streaming_encoder — NemotronAsrStreamingFeatureExtractor (modèle NemotronAsrStreamingEncoderConfig)
- neucodec — NeuCodecFeatureExtractor (modèle NeuCodecConfig)
- parakeet_ctc — ParakeetFeatureExtractor (modèle ParakeetCTCConfig)
- parakeet_encoder — ParakeetFeatureExtractor (modèle ParakeetEncoderConfig)
- parakeet_rnnt — ParakeetFeatureExtractor (modèle ParakeetRNNTConfig)
- parakeet_tdt — ParakeetFeatureExtractor (modèle ParakeetTDTConfig)
- pe_audio — PeAudioFeatureExtractor (modèle PeAudioConfig)
- pe_audio_video — PeAudioFeatureExtractor (modèle PeAudioVideoConfig)
- phi4_multimodal — Phi4MultimodalFeatureExtractor (modèle Phi4MultimodalConfig)
- pocket_tts — PocketTTSFeatureExtractor (modèle PocketTTSConfig)
- pocket_tts_audio_tokenizer — EncodecFeatureExtractor (modèle PocketTTSAudioTokenizerConfig)
- pop2piano — Pop2PianoFeatureExtractor (modèle Pop2PianoConfig)
- qwen2_5_omni — WhisperFeatureExtractor (modèle Qwen2_5OmniConfig)
- qwen2_audio — WhisperFeatureExtractor (modèle Qwen2AudioConfig)
- qwen3_asr — Qwen3ASRFeatureExtractor (modèle Qwen3ASRConfig)
- qwen3_omni_moe — WhisperFeatureExtractor (modèle Qwen3OmniMoeConfig)
- seamless_m4t — SeamlessM4TFeatureExtractor (modèle SeamlessM4TConfig)
- seamless_m4t_v2 — SeamlessM4TFeatureExtractor (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- sew — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle SEWConfig)
- sew-d — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle SEWDConfig)
- speech_to_text — Speech2TextFeatureExtractor (modèle Speech2TextConfig)
- speecht5 — SpeechT5FeatureExtractor (modèle SpeechT5Config)
- unispeech — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle UniSpeechConfig)
- unispeech-sat — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle UniSpeechSatConfig)
- univnet — UnivNetFeatureExtractor (modèle UnivNetConfig)
- vibevoice — VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor (modèle VibeVoiceConfig)
- vibevoice_acoustic_tokenizer — VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerConfig)
- vibevoice_asr — VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- voxtral — WhisperFeatureExtractor (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_realtime — VoxtralRealtimeFeatureExtractor (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- wavlm — Wav2Vec2FeatureExtractor (modèle WavLMConfig)
- whisper — WhisperFeatureExtractor (modèle WhisperConfig)
- xcodec — DacFeatureExtractor (modèle XcodecConfig)
- xcodec2 — Xcodec2FeatureExtractor (modèle Xcodec2Config)
Passer
token=Trueest obligatoire lorsque vous souhaitez utiliser un modèle privé.
Exemples :
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor
>>> # Download feature extractor from huggingface.co and cache.
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
>>> # If feature extractor files are in a directory (e.g. feature extractor was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("./test/saved_model/")register
< source >( config_classfeature_extractor_classexist_ok = False )
Paramètres
- config_class (PreTrainedConfig) — La configuration correspondant au modèle à enregistrer.
- feature_extractor_class (
FeatureExtractorMixin) — Le feature extractor à enregistrer.
Enregistrer un nouvel extracteur de caractéristiques pour cette classe.
AutoImageProcessor
Il s’agit d’une classe de processeur d’images générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de processeur d’images de la bibliothèque lorsqu’elle est créée avec la méthode de classe AutoImageProcessor.from_pretrained().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_pretrained
< source >( pretrained_model_name_or_path*inputs**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Cela peut être l'un des éléments suivants :- une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un image_processor préentraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- un chemin vers un dossier contenant un fichier de processeur d’images enregistré à l’aide de la méthode
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/. - un chemin vers un fichier JSON de processeur d’images enregistré fichier, par exemple
./my_model_directory/preprocessor_config.json.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel un processeur d’images de modèle pré-entraîné téléchargé doit être mis en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des fichiers du processeur d'images et remplacer les versions en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}.Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - token (
strou bool, facultatif) — Le jeton à utiliser comme autorisation bearer HTTP pour les fichiers distants. SiTrue, utilise le jeton généré lors de l’exécution dehf auth login(stocké dans~/.huggingface). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - use_fast (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Obsolète : utilisezbackend="torchvision"à la place. Ce paramètre est conservé pour la compatibilité ascendante. Utilise un processeur d’images rapide basé sur torchvision s’il est pris en charge pour un modèle donné. Si aucun processeur d’images rapide n’est disponible pour un modèle donné, un processeur d’images standard basé sur numpy est retourné à la place. - backend (
str, facultatif, défaut surNone) — Le backend à utiliser pour le traitement d'images. Peut être :None: sélectionne automatiquement le meilleur backend disponible (torchvision s’il est disponible, sinon pil)"torchvision": Utiliser le backend Torchvision (accéléré par GPU, plus rapide)"pil": Utiliser le backend PIL (portable, CPU uniquement)- Tout nom de backend personnalisé enregistré via la méthode
register()
- return_unused_kwargs (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — SiFalse, cette fonction renvoie uniquement l'objet processeur d'image final. SiTrue, cette fonction renvoie unTuple(image_processor, unused_kwargs)où unused_kwargs est un dictionnaire composé des paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs du processeur d'image : c'est-à-dire la partie dekwargsqui n'a pas été utilisée pour mettre à jourimage_processoret qui est autrement ignorée. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - image_processor_filename (
str, facultatif, par défaut"config.json") — Le nom du fichier dans le répertoire du modèle à utiliser pour la configuration du processeur d'images. - kwargs (
dict[str, Any], facultatif) — Les valeurs de kwargs correspondant à des attributs du processeur d’images sont utilisées pour remplacer les valeurs chargées. Le comportement des paires clé/valeur dont la clé n’est pas un attribut du processeur d’images est contrôlé par le paramètre mot-cléreturn_unused_kwargs.
Instanciez l'une des classes de processeur d'images de la bibliothèque à partir du vocabulaire d'un modèle pré-entraîné.
La classe de processeur d’images à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit passée en argument, soit chargée depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- aimv2 —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle Aimv2Config) - aimv2_vision_model —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle Aimv2VisionConfig) - align —
{'torchvision': 'EfficientNetImageProcessor', 'pil': 'EfficientNetImageProcessorPil'}(modèle AlignConfig) - altclip —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle AltCLIPConfig) - aria —
{'pil': 'AriaImageProcessorPil', 'torchvision': 'AriaImageProcessor'}(modèle AriaConfig) - aya_vision —
{'torchvision': 'GotOcr2ImageProcessor', 'pil': 'GotOcr2ImageProcessorPil'}(modèle AyaVisionConfig) - beit —
{'pil': 'BeitImageProcessorPil', 'torchvision': 'BeitImageProcessor'}(modèle BeitConfig) - bit —
{'pil': 'BitImageProcessorPil', 'torchvision': 'BitImageProcessor'}(modèle BitConfig) - blip —
{'pil': 'BlipImageProcessorPil', 'torchvision': 'BlipImageProcessor'}(modèle BlipConfig) - blip-2 —
{'torchvision': 'BlipImageProcessor', 'pil': 'BlipImageProcessorPil'}(modèle Blip2Config) - bridgetower —
{'pil': 'BridgeTowerImageProcessorPil', 'torchvision': 'BridgeTowerImageProcessor'}(modèle BridgeTowerConfig) - chameleon —
{'pil': 'ChameleonImageProcessorPil', 'torchvision': 'ChameleonImageProcessor'}(modèle ChameleonConfig) - chinese_clip —
{'pil': 'ChineseCLIPImageProcessorPil', 'torchvision': 'ChineseCLIPImageProcessor'}(modèle ChineseCLIPConfig) - chmv2 —
{'torchvision': 'CHMv2ImageProcessor'}(modèle CHMv2Config) - clip —
{'pil': 'CLIPImageProcessorPil', 'torchvision': 'CLIPImageProcessor'}(modèle CLIPConfig) - clipseg —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle CLIPSegConfig) - cohere2_vision —
{'torchvision': 'Cohere2VisionImageProcessor'}(modèle Cohere2VisionConfig) - cohere_compass —
{'pil': 'CohereCompassImageProcessorPil', 'torchvision': 'CohereCompassImageProcessor'}(modèle CohereCompassConfig) - colpali —
{'torchvision': 'SiglipImageProcessor', 'pil': 'SiglipImageProcessorPil'}(modèle ColPaliConfig) - colqwen2 —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle ColQwen2Config) - conditional_detr —
{'pil': 'ConditionalDetrImageProcessorPil', 'torchvision': 'ConditionalDetrImageProcessor'}(modèle ConditionalDetrConfig) - convnext —
{'pil': 'ConvNextImageProcessorPil', 'torchvision': 'ConvNextImageProcessor'}(modèle ConvNextConfig) - convnextv2 —
{'torchvision': 'ConvNextImageProcessor', 'pil': 'ConvNextImageProcessorPil'}(modèle ConvNextV2Config) - cosmos3_edge —
{'pil': 'Cosmos3EdgeImageProcessorPil', 'torchvision': 'Cosmos3EdgeImageProcessor'}(modèle Cosmos3EdgeConfig) - cosmos3_omni —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Cosmos3OmniConfig) - cvt —
{'torchvision': 'ConvNextImageProcessor', 'pil': 'ConvNextImageProcessorPil'}(modèle CvtConfig) - data2vec-vision —
{'torchvision': 'BeitImageProcessor', 'pil': 'BeitImageProcessorPil'}(modèle Data2VecVisionConfig) - deepseek_ocr2 —
{'pil': 'DeepseekOcr2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeepseekOcr2ImageProcessor'}(modèle DeepseekOcr2Config) - deepseek_vl —
{'pil': 'DeepseekVLImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeepseekVLImageProcessor'}(modèle DeepseekVLConfig) - deepseek_vl_hybrid —
{'pil': 'DeepseekVLHybridImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeepseekVLHybridImageProcessor'}(modèle DeepseekVLHybridConfig) - deformable_detr —
{'pil': 'DeformableDetrImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeformableDetrImageProcessor'}(modèle DeformableDetrConfig) - deimv2 —
{'torchvision': 'RTDetrImageProcessor', 'pil': 'RTDetrImageProcessorPil'}(modèle Deimv2Config) - deit —
{'pil': 'DeiTImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeiTImageProcessor'}(modèle DeiTConfig) - depth_anything —
{'torchvision': 'DPTImageProcessor', 'pil': 'DPTImageProcessorPil'}(modèle DepthAnythingConfig) - depth_pro —
{'torchvision': 'DepthProImageProcessor'}(modèle DepthProConfig) - detr —
{'pil': 'DetrImageProcessorPil', 'torchvision': 'DetrImageProcessor'}(modèle DetrConfig) - dinat —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle DinatConfig) - dinov2 —
{'torchvision': 'BitImageProcessor', 'pil': 'BitImageProcessorPil'}(modèle Dinov2Config) - dinov3_vit —
{'torchvision': 'DINOv3ViTImageProcessor'}(modèle DINOv3ViTConfig) - donut-swin —
{'torchvision': 'DonutImageProcessor', 'pil': 'DonutImageProcessorPil'}(modèle DonutSwinConfig) - dpt —
{'pil': 'DPTImageProcessorPil', 'torchvision': 'DPTImageProcessor'}(modèle DPTConfig) - edgetam —
{'torchvision': 'Sam2ImageProcessor'}(modèle EdgeTamConfig) - efficientloftr —
{'pil': 'EfficientLoFTRImageProcessorPil', 'torchvision': 'EfficientLoFTRImageProcessor'}(modèle EfficientLoFTRConfig) - efficientnet —
{'pil': 'EfficientNetImageProcessorPil', 'torchvision': 'EfficientNetImageProcessor'}(modèle EfficientNetConfig) - embedding_gemma2 —
{'pil': 'Gemma4ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Gemma4ImageProcessor'}(modèle EmbeddingGemma2Config) - emu3 —
{'pil': 'Emu3ImageProcessor'}(modèle Emu3Config) - eomt —
{'pil': 'EomtImageProcessorPil', 'torchvision': 'EomtImageProcessor'}(modèle EomtConfig) - eomt_dinov3 —
{'torchvision': 'EomtImageProcessor', 'pil': 'EomtImageProcessorPil'}(modèle EomtDinov3Config) - ernie4_5_vl_moe —
{'pil': 'Ernie4_5_VLMoeImageProcessorPil', 'torchvision': 'Ernie4_5_VLMoeImageProcessor'}(modèle Ernie4_5_VLMoeConfig) - exaone4_5 —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Exaone4_5_Config) - flava —
{'pil': 'FlavaImageProcessorPil', 'torchvision': 'FlavaImageProcessor'}(modèle FlavaConfig) - florence2 —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle Florence2Config) - focalnet —
{'torchvision': 'BitImageProcessor', 'pil': 'BitImageProcessorPil'}(modèle FocalNetConfig) - fuyu —
{'pil': 'FuyuImageProcessorPil', 'torchvision': 'FuyuImageProcessor'}(modèle FuyuConfig) - gemma3 —
{'pil': 'Gemma3ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Gemma3ImageProcessor'}(modèle Gemma3Config) - gemma3n —
{'torchvision': 'SiglipImageProcessor', 'pil': 'SiglipImageProcessorPil'}(modèle Gemma3nConfig) - gemma4 —
{'pil': 'Gemma4ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Gemma4ImageProcessor'}(modèle Gemma4Config) - gemma4_unified —
{'torchvision': 'Gemma4UnifiedImageProcessor'}(modèle Gemma4UnifiedConfig) - git —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle GitConfig) - glm46v —
{'pil': 'Glm46VImageProcessorPil', 'torchvision': 'Glm46VImageProcessor'}(modèle Glm46VConfig) - glm4v —
{'pil': 'Glm4vImageProcessorPil', 'torchvision': 'Glm4vImageProcessor'}(modèle Glm4vConfig) - glm5_next —
{'pil': 'Glm5NextImageProcessorPil', 'torchvision': 'Glm5NextImageProcessor'}(modèle Glm5NextConfig) - glm_image —
{'pil': 'GlmImageImageProcessorPil', 'torchvision': 'GlmImageImageProcessor'}(modèle GlmImageConfig) - glmga —
{'pil': 'GlmgaImageProcessorPil', 'torchvision': 'GlmgaImageProcessor'}(modèle GlmgaConfig) - glpn —
{'pil': 'GLPNImageProcessorPil', 'torchvision': 'GLPNImageProcessor'}(modèle GLPNConfig) - got_ocr2 —
{'pil': 'GotOcr2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'GotOcr2ImageProcessor'}(modèle GotOcr2Config) - granite4_vision —
{'torchvision': 'LlavaNextImageProcessor', 'pil': 'LlavaNextImageProcessorPil'}(modèle Granite4VisionConfig) - grounding-dino —
{'pil': 'GroundingDinoImageProcessorPil', 'torchvision': 'GroundingDinoImageProcessor'}(modèle GroundingDinoConfig) - groupvit —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle GroupViTConfig) - hiera —
{'torchvision': 'BitImageProcessor', 'pil': 'BitImageProcessorPil'}(modèle HieraConfig) - hunyuan_vl —
{'pil': 'HunYuanVLImageProcessorPil', 'torchvision': 'HunYuanVLImageProcessor'}(modèle HunYuanVLConfig) - hyperclovax_vision_v2 —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle HyperCLOVAXVisionV2Config) - idefics —
{'pil': 'IdeficsImageProcessorPil', 'torchvision': 'IdeficsImageProcessor'}(modèle IdeficsConfig) - idefics2 —
{'pil': 'Idefics2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Idefics2ImageProcessor'}(modèle Idefics2Config) - idefics3 —
{'pil': 'Idefics3ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Idefics3ImageProcessor'}(modèle Idefics3Config) - ijepa —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle IJepaConfig) - imagegpt —
{'pil': 'ImageGPTImageProcessorPil', 'torchvision': 'ImageGPTImageProcessor'}(modèle ImageGPTConfig) - inkling_mm_model —
{'torchvision': 'InklingImageProcessor'}(modèle InklingConfig) - instructblip —
{'torchvision': 'BlipImageProcessor', 'pil': 'BlipImageProcessorPil'}(modèle InstructBlipConfig) - internvl —
{'torchvision': 'GotOcr2ImageProcessor', 'pil': 'GotOcr2ImageProcessorPil'}(modèle InternVLConfig) - janus —
{'pil': 'JanusImageProcessorPil', 'torchvision': 'JanusImageProcessor'}(modèle JanusConfig) - kimi_k25 —
{'torchvision': 'Kimi_K25ImageProcessor'}(modèle Kimi_K25Config) - kosmos-2 —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle Kosmos2Config) - kosmos-2.5 —
{'torchvision': 'Kosmos2_5ImageProcessor', 'pil': 'Kosmos2_5ImageProcessorPil'}(modèle Kosmos2_5Config) - layoutlmv2 —
{'pil': 'LayoutLMv2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'LayoutLMv2ImageProcessor'}(modèle LayoutLMv2Config) - layoutlmv3 —
{'pil': 'LayoutLMv3ImageProcessorPil', 'torchvision': 'LayoutLMv3ImageProcessor'}(modèle LayoutLMv3Config) - layoutxlm —
{'torchvision': 'LayoutLMv2ImageProcessor', 'pil': 'LayoutLMv2ImageProcessorPil'}(modèle LayoutXLMConfig) - levit —
{'pil': 'LevitImageProcessorPil', 'torchvision': 'LevitImageProcessor'}(modèle LevitConfig) - lfm2_vl —
{'torchvision': 'Lfm2VlImageProcessor'}(modèle Lfm2VlConfig) - lightglue —
{'pil': 'LightGlueImageProcessorPil', 'torchvision': 'LightGlueImageProcessor'}(modèle LightGlueConfig) - lighton_ocr —
{'torchvision': 'PixtralImageProcessor', 'pil': 'PixtralImageProcessorPil'}(modèle LightOnOcrConfig) - llama4 —
{'torchvision': 'Llama4ImageProcessor'}(modèle Llama4Config) - llava —
{'pil': 'LlavaImageProcessorPil', 'torchvision': 'LlavaImageProcessor'}(modèle LlavaConfig) - llava_next —
{'pil': 'LlavaNextImageProcessorPil', 'torchvision': 'LlavaNextImageProcessor'}(modèle LlavaNextConfig) - llava_next_video —
{'torchvision': 'LlavaNextImageProcessor', 'pil': 'LlavaNextImageProcessorPil'}(modèle LlavaNextVideoConfig) - llava_onevision —
{'pil': 'LlavaOnevisionImageProcessorPil', 'torchvision': 'LlavaOnevisionImageProcessor'}(modèle LlavaOnevisionConfig) - lw_detr —
{'torchvision': 'DeformableDetrImageProcessor', 'pil': 'DeformableDetrImageProcessorPil'}(modèle LwDetrConfig) - mask2former —
{'pil': 'Mask2FormerImageProcessorPil', 'torchvision': 'Mask2FormerImageProcessor'}(modèle Mask2FormerConfig) - maskformer —
{'pil': 'MaskFormerImageProcessorPil', 'torchvision': 'MaskFormerImageProcessor'}(modèle MaskFormerConfig) - metaclip_2 —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle MetaClip2Config) - mgp-str —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle MgpstrConfig) - minicpm_ocr —
{'torchvision': 'MiniCPMOcrImageProcessor'}(modèle MiniCPMOcrConfig) - minicpmv4_6 —
{'pil': 'MiniCPMV4_6ImageProcessorPil', 'torchvision': 'MiniCPMV4_6ImageProcessor'}(modèle MiniCPMV4_6Config) - minicpmv4_7 —
{'pil': 'MiniCPMV4_6ImageProcessorPil', 'torchvision': 'MiniCPMV4_6ImageProcessor'}(modèle MiniCPMV4_7Config) - minimax_m3_vl —
{'torchvision': 'MiniMaxM3VLImageProcessor'}(modèle MiniMaxM3VLConfig) - mistral3 —
{'torchvision': 'PixtralImageProcessor', 'pil': 'PixtralImageProcessorPil'}(modèle Mistral3Config) - mistral_large4 —
{'torchvision': 'PixtralImageProcessor', 'pil': 'PixtralImageProcessorPil'}(modèle MistralLarge4Config) - mlcd —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle MLCDVisionConfig) - mllama —
{'pil': 'MllamaImageProcessorPil', 'torchvision': 'MllamaImageProcessor'}(modèle MllamaConfig) - mm-grounding-dino —
{'torchvision': 'GroundingDinoImageProcessor', 'pil': 'GroundingDinoImageProcessorPil'}(modèle MMGroundingDinoConfig) - mobilenet_v1 —
{'pil': 'MobileNetV1ImageProcessorPil', 'torchvision': 'MobileNetV1ImageProcessor'}(modèle MobileNetV1Config) - mobilenet_v2 —
{'pil': 'MobileNetV2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'MobileNetV2ImageProcessor'}(modèle MobileNetV2Config) - mobilevit —
{'pil': 'MobileViTImageProcessorPil', 'torchvision': 'MobileViTImageProcessor'}(modèle MobileViTConfig) - mobilevitv2 —
{'torchvision': 'MobileViTImageProcessor', 'pil': 'MobileViTImageProcessorPil'}(modèle MobileViTV2Config) - molmo2 —
{'torchvision': 'Molmo2ImageProcessor'}(modèle Molmo2Config) - muse_glimmer —
{'torchvision': 'MuseGlimmerImageProcessor'}(modèle MuseGlimmerConfig) - muse_spark —
{'torchvision': 'MuseGlimmerImageProcessor'}(modèle MuseSparkConfig) - nemotron_h_omni —
{'torchvision': 'NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor'}(modèle NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config) - neomme —
{'torchvision': 'NeoMMEImageProcessor'}(modèle NeoMMEConfig) - nougat —
{'pil': 'NougatImageProcessorPil', 'torchvision': 'NougatImageProcessor'}(modèle NougatConfig) - omdet-turbo —
{'torchvision': 'DetrImageProcessor', 'pil': 'DetrImageProcessorPil'}(modèle OmDetTurboConfig) - oneformer —
{'pil': 'OneFormerImageProcessorPil', 'torchvision': 'OneFormerImageProcessor'}(modèle OneFormerConfig) - ovis2 —
{'pil': 'Ovis2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Ovis2ImageProcessor'}(modèle Ovis2Config) - owlv2 —
{'pil': 'Owlv2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Owlv2ImageProcessor'}(modèle Owlv2Config) - owlvit —
{'pil': 'OwlViTImageProcessorPil', 'torchvision': 'OwlViTImageProcessor'}(modèle OwlViTConfig) - paddleocr_vl —
{'pil': 'PaddleOCRVLImageProcessorPil', 'torchvision': 'PaddleOCRVLImageProcessor'}(modèle PaddleOCRVLConfig) - paligemma —
{'torchvision': 'SiglipImageProcessor', 'pil': 'SiglipImageProcessorPil'}(modèle PaliGemmaConfig) - perceiver —
{'pil': 'PerceiverImageProcessorPil', 'torchvision': 'PerceiverImageProcessor'}(modèle PerceiverConfig) - perception_lm —
{'torchvision': 'PerceptionLMImageProcessor'}(modèle PerceptionLMConfig) - phi4_multimodal —
{'torchvision': 'Phi4MultimodalImageProcessor'}(modèle Phi4MultimodalConfig) - pi0 —
{'torchvision': 'PI0ImageProcessor'}(modèle PI0Config) - pix2struct —
{'pil': 'Pix2StructImageProcessorPil', 'torchvision': 'Pix2StructImageProcessor'}(modèle Pix2StructConfig) - pixio —
{'torchvision': 'BitImageProcessor', 'pil': 'BitImageProcessorPil'}(modèle PixioConfig) - pixtral —
{'pil': 'PixtralImageProcessorPil', 'torchvision': 'PixtralImageProcessor'}(modèle PixtralVisionConfig) - poolformer —
{'pil': 'PoolFormerImageProcessorPil', 'torchvision': 'PoolFormerImageProcessor'}(modèle PoolFormerConfig) - pp_chart2table —
{'pil': 'PPChart2TableImageProcessorPil', 'torchvision': 'PPChart2TableImageProcessor'}(modèle PPChart2TableConfig) - pp_doclayout_v2 —
{'torchvision': 'PPDocLayoutV2ImageProcessor'}(modèle PPDocLayoutV2Config) - pp_doclayout_v3 —
{'torchvision': 'PPDocLayoutV3ImageProcessor'}(modèle PPDocLayoutV3Config) - pp_doclayout_v4 —
{'torchvision': 'PPDocLayoutV4ImageProcessor'}(modèle PPDocLayoutV4Config) - pp_formulanet —
{'torchvision': 'PPFormulaNetImageProcessor'}(modèle PPFormulaNetConfig) - pp_lcnet —
{'torchvision': 'PPLCNetImageProcessor'}(modèle PPLCNetConfig) - pp_ocrv5_mobile_det —
{'torchvision': 'PPOCRV5ServerDetImageProcessor'}(modèle PPOCRV5MobileDetConfig) - pp_ocrv5_mobile_rec —
{'torchvision': 'PPOCRV5ServerRecImageProcessor'}(modèle PPOCRV5MobileRecConfig) - pp_ocrv5_server_det —
{'torchvision': 'PPOCRV5ServerDetImageProcessor'}(modèle PPOCRV5ServerDetConfig) - pp_ocrv5_server_rec —
{'torchvision': 'PPOCRV5ServerRecImageProcessor'}(modèle PPOCRV5ServerRecConfig) - pp_ocrv6_medium_det —
{'torchvision': 'PPOCRV5ServerDetImageProcessor'}(modèle PPOCRV6MediumDetConfig) - pp_ocrv6_small_det —
{'torchvision': 'PPOCRV5ServerDetImageProcessor'}(modèle PPOCRV6SmallDetConfig) - pp_ocrv6_small_rec —
{'torchvision': 'PPOCRV6SmallRecImageProcessor'}(modèle PPOCRV6SmallRecConfig) - pp_ocrv6_tiny_rec —
{'torchvision': 'PPOCRV6SmallRecImageProcessor'}(modèle PPOCRV6TinyRecConfig) - prompt_depth_anything —
{'pil': 'PromptDepthAnythingImageProcessorPil', 'torchvision': 'PromptDepthAnythingImageProcessor'}(modèle PromptDepthAnythingConfig) - pvt —
{'pil': 'PvtImageProcessorPil', 'torchvision': 'PvtImageProcessor'}(modèle PvtConfig) - pvt_v2 —
{'torchvision': 'PvtImageProcessor', 'pil': 'PvtImageProcessorPil'}(modèle PvtV2Config) - qianfan_ocr —
{'torchvision': 'GotOcr2ImageProcessor', 'pil': 'GotOcr2ImageProcessorPil'}(modèle QianfanOCRConfig) - qwen2_5_omni —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Qwen2_5OmniConfig) - qwen2_5_vl —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Qwen2_5_VLConfig) - qwen2_vl —
{'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil', 'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor'}(modèle Qwen2VLConfig) - qwen3_5 —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Qwen3_5Config) - qwen3_5_moe —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Qwen3_5MoeConfig) - qwen3_omni_moe —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Qwen3OmniMoeConfig) - qwen3_vl —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Qwen3VLConfig) - qwen4_exp —
{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}(modèle Qwen4ExpConfig) - regnet —
{'torchvision': 'ConvNextImageProcessor', 'pil': 'ConvNextImageProcessorPil'}(modèle RegNetConfig) - resnet —
{'torchvision': 'ConvNextImageProcessor', 'pil': 'ConvNextImageProcessorPil'}(modèle ResNetConfig) - rf_detr —
{'torchvision': 'RfDetrImageProcessor'}(modèle RfDetrConfig) - rt_detr —
{'pil': 'RTDetrImageProcessorPil', 'torchvision': 'RTDetrImageProcessor'}(modèle RTDetrConfig) - sam —
{'pil': 'SamImageProcessorPil', 'torchvision': 'SamImageProcessor'}(modèle SamConfig) - sam2 —
{'torchvision': 'Sam2ImageProcessor'}(modèle Sam2Config) - sam2_video —
{'torchvision': 'Sam2ImageProcessor'}(modèle Sam2VideoConfig) - sam3 —
{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}(modèle Sam3Config) - sam3_lite_text —
{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}(modèle Sam3LiteTextConfig) - sam3_tracker —
{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}(modèle Sam3TrackerConfig) - sam3_tracker_video —
{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}(modèle Sam3TrackerVideoConfig) - sam3_video —
{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}(modèle Sam3VideoConfig) - sam_hq —
{'torchvision': 'SamImageProcessor', 'pil': 'SamImageProcessorPil'}(modèle SamHQConfig) - sapiens2 —
{'torchvision': 'Sapiens2ImageProcessor'}(modèle Sapiens2Config) - segformer —
{'pil': 'SegformerImageProcessorPil', 'torchvision': 'SegformerImageProcessor'}(modèle SegformerConfig) - seggpt —
{'pil': 'SegGptImageProcessorPil', 'torchvision': 'SegGptImageProcessor'}(modèle SegGptConfig) - shieldgemma2 —
{'torchvision': 'Gemma3ImageProcessor', 'pil': 'Gemma3ImageProcessorPil'}(modèle ShieldGemma2Config) - siglip —
{'pil': 'SiglipImageProcessorPil', 'torchvision': 'SiglipImageProcessor'}(modèle SiglipConfig) - siglip2 —
{'pil': 'Siglip2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Siglip2ImageProcessor'}(modèle Siglip2Config) - slanet —
{'torchvision': 'SLANeXtImageProcessor'}(modèle SLANetConfig) - slanext —
{'torchvision': 'SLANeXtImageProcessor'}(modèle SLANeXtConfig) - smolvlm —
{'pil': 'SmolVLMImageProcessorPil', 'torchvision': 'SmolVLMImageProcessor'}(modèle SmolVLMConfig) - step3p7 —
{'torchvision': 'Step3p7ImageProcessor'}(modèle Step3p7Config) - superglue —
{'pil': 'SuperGlueImageProcessorPil', 'torchvision': 'SuperGlueImageProcessor'}(modèle SuperGlueConfig) - superpoint —
{'pil': 'SuperPointImageProcessorPil', 'torchvision': 'SuperPointImageProcessor'}(modèle SuperPointConfig) - swiftformer —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle SwiftFormerConfig) - swin —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle SwinConfig) - swin2sr —
{'pil': 'Swin2SRImageProcessorPil', 'torchvision': 'Swin2SRImageProcessor'}(modèle Swin2SRConfig) - swinv2 —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle Swinv2Config) - t5gemma2 —
{'torchvision': 'Gemma3ImageProcessor', 'pil': 'Gemma3ImageProcessorPil'}(modèle T5Gemma2Config) - t5gemma2_encoder —
{'torchvision': 'Gemma3ImageProcessor', 'pil': 'Gemma3ImageProcessorPil'}(modèle T5Gemma2EncoderConfig) - table-transformer —
{'torchvision': 'DetrImageProcessor', 'pil': 'DetrImageProcessorPil'}(modèle TableTransformerConfig) - textnet —
{'pil': 'TextNetImageProcessorPil', 'torchvision': 'TextNetImageProcessor'}(modèle TextNetConfig) - timesformer —
{'pil': 'VideoMAEImageProcessorPil', 'torchvision': 'VideoMAEImageProcessor'}(modèle TimesformerConfig) - timm_wrapper —
{'pil': 'TimmWrapperImageProcessor'}(modèle TimmWrapperConfig) - tipsv2 —
{'torchvision': 'Tipsv2ImageProcessor'}(modèle Tipsv2Config) - tipsv2_dpt —
{'torchvision': 'Tipsv2DptImageProcessor'}(modèle Tipsv2DptConfig) - trocr —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle TrOCRConfig) - tvp —
{'pil': 'TvpImageProcessorPil', 'torchvision': 'TvpImageProcessor'}(modèle TvpConfig) - udop —
{'torchvision': 'LayoutLMv3ImageProcessor', 'pil': 'LayoutLMv3ImageProcessorPil'}(modèle UdopConfig) - ultravbert —
{'torchvision': 'UltraVBertImageProcessor'}(modèle UltraVBertConfig) - unlimited_ocr —
{'torchvision': 'UnlimitedOcrImageProcessor'}(modèle UnlimitedOcrConfig) - upernet —
{'torchvision': 'SegformerImageProcessor', 'pil': 'SegformerImageProcessorPil'}(modèle UperNetConfig) - uvdoc —
{'torchvision': 'UVDocImageProcessor'}(modèle UVDocConfig) - video_llama_3 —
{'pil': 'VideoLlama3ImageProcessorPil', 'torchvision': 'VideoLlama3ImageProcessor'}(modèle VideoLlama3Config) - video_llava —
{'pil': 'VideoLlavaImageProcessor'}(modèle VideoLlavaConfig) - videomae —
{'pil': 'VideoMAEImageProcessorPil', 'torchvision': 'VideoMAEImageProcessor'}(modèle VideoMAEConfig) - vilt —
{'pil': 'ViltImageProcessorPil', 'torchvision': 'ViltImageProcessor'}(modèle ViltConfig) - vipllava —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle VipLlavaConfig) - vit —
{'pil': 'ViTImageProcessorPil', 'torchvision': 'ViTImageProcessor'}(modèle ViTConfig) - vit_mae —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle ViTMAEConfig) - vit_msn —
{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}(modèle ViTMSNConfig) - vitmatte —
{'pil': 'VitMatteImageProcessorPil', 'torchvision': 'VitMatteImageProcessor'}(modèle VitMatteConfig) - vitpose —
{'pil': 'VitPoseImageProcessorPil', 'torchvision': 'VitPoseImageProcessor'}(modèle VitPoseConfig) - vivit —
{'torchvision': 'VivitImageProcessor'}(modèle VivitConfig) - xclip —
{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}(modèle XCLIPConfig) - yolos —
{'pil': 'YolosImageProcessorPil', 'torchvision': 'YolosImageProcessor'}(modèle YolosConfig) - zoedepth —
{'pil': 'ZoeDepthImageProcessorPil', 'torchvision': 'ZoeDepthImageProcessor'}(modèle ZoeDepthConfig)
Passer
token=Trueest obligatoire lorsque vous souhaitez utiliser un modèle privé.
Exemples :
>>> from transformers import AutoImageProcessor
>>> # Download image processor from huggingface.co and cache.
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")
>>> # If image processor files are in a directory (e.g. image processor was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("./test/saved_model/")register
< source >( config_classslow_image_processor_class: type | None = Nonefast_image_processor_class: type | None = Noneimage_processor_classes: dict[str, type] | None = Noneexist_ok: bool = False )
Paramètres
- config_class (PreTrainedConfig) — La configuration correspondant au modèle à enregistrer.
- slow_image_processor_class (
type, facultatif) — La classe de processeur d'images du backend PIL (obsolète, utilisezimage_processor_classes={"pil": ...}). - fast_image_processor_class (
type, facultatif) — La classe de processeur d'images du backend Torchvision (obsolète, utilisezimage_processor_classes={"torchvision": ...}). - image_processor_classes (
dict[str, type], facultatif) — Dictionnaire associant les noms de backends aux classes de processeur d'images. Permet d'enregistrer des backends personnalisés. Exemple :{"pil": MyPilProcessor, "torchvision": MyTorchvisionProcessor, "custom": MyCustomProcessor} - exist_ok (
bool, facultatif, par défautFalse) — SiTrue, autorise l'écrasement des enregistrements existants.
Enregistrer un nouveau processeur d'images pour cette classe.
AutoVideoProcessor
Voir Backends de processeur vidéo pour la sélection du backend, l’enregistrement personnalisé, ainsi que la sauvegarde et le rechargement.
Il s’agit d’une classe de processeur vidéo générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de processeur vidéo de la bibliothèque lorsqu’elle est créée avec la méthode de classe AutoVideoProcessor.from_pretrained().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_pretrained
< source >( pretrained_model_name_or_path*inputs**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Cela peut être soit :- une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un video_processor préentraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- un chemin vers un dossier contenant un fichier de processeur vidéo enregistré à l’aide de la méthode
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/. - un chemin vers un fichier JSON de processeur vidéo enregistré, par exemple
./my_model_directory/preprocessor_config.json.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel le processeur de vidéo de modèle pré-entraîné téléchargé doit être mis en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des fichiers du processeur de vidéo et remplacer les versions en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}.Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - token (
strou bool, facultatif) — Le jeton à utiliser comme autorisation bearer HTTP pour les fichiers distants. SiTrue, utilise le jeton généré lors de l’exécution dehf auth login(stocké dans~/.huggingface). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - return_unused_kwargs (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — SiFalse, cette fonction renvoie uniquement l'objet final de processeur de vidéo. SiTrue, cette fonction renvoie unTuple(video_processor, unused_kwargs)où unused_kwargs est un dictionnaire composé des paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs du processeur de vidéo : c'est-à-dire la partie dekwargsqui n'a pas été utilisée pour mettre à jourvideo_processoret qui est autrement ignorée. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - kwargs (
dict[str, Any], facultatif) — Les valeurs de kwargs correspondant à des attributs du processeur vidéo sont utilisées pour remplacer les valeurs chargées. Le comportement concernant les paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs du processeur vidéo est contrôlé par le paramètre mot-cléreturn_unused_kwargs.
Instanciez l'une des classes de processeur vidéo de la bibliothèque à partir du vocabulaire d'un modèle pré-entraîné.
La classe de processeur vidéo à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration
(que celui-ci soit passé en argument ou chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence,
en recourant à une correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- cohere_compass —
{'torchvision': 'CohereCompassVideoProcessor'}(modèle CohereCompassConfig) - cosmos3_edge —
{'torchvision': 'Cosmos3EdgeVideoProcessor'}(modèle Cosmos3EdgeConfig) - cosmos3_omni —
{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}(modèle Cosmos3OmniConfig) - embedding_gemma2 —
{'torchvision': 'EmbeddingGemma2VideoProcessor'}(modèle EmbeddingGemma2Config) - ernie4_5_vl_moe —
{'torchvision': 'Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor'}(modèle Ernie4_5_VLMoeConfig) - exaone4_5 —
{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}(modèle Exaone4_5_Config) - gemma4 —
{'torchvision': 'Gemma4VideoProcessor'}(modèle Gemma4Config) - gemma4_unified —
{'torchvision': 'Gemma4UnifiedVideoProcessor'}(modèle Gemma4UnifiedConfig) - glm46v —
{'torchvision': 'Glm46VVideoProcessor'}(modèle Glm46VConfig) - glm4v —
{'torchvision': 'Glm4vVideoProcessor'}(modèle Glm4vConfig) - glm5_next —
{'torchvision': 'Glm5NextVideoProcessor'}(modèle Glm5NextConfig) - glmga —
{'torchvision': 'GlmgaVideoProcessor'}(modèle GlmgaConfig) - hyperclovax_vision_v2 —
{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}(modèle HyperCLOVAXVisionV2Config) - instructblip —
{'torchvision': 'InstructBlipVideoVideoProcessor'}(modèle InstructBlipConfig) - instructblipvideo —
{'torchvision': 'InstructBlipVideoVideoProcessor'}(modèle InstructBlipVideoConfig) - internvl —
{'torchvision': 'InternVLVideoProcessor'}(modèle InternVLConfig) - kimi_k25 —
{'torchvision': 'Kimi_K25VideoProcessor'}(modèle Kimi_K25Config) - llava_next_video —
{'torchvision': 'LlavaNextVideoVideoProcessor'}(modèle LlavaNextVideoConfig) - llava_onevision —
{'torchvision': 'LlavaOnevisionVideoProcessor'}(modèle LlavaOnevisionConfig) - minicpm_ocr —
{'torchvision': 'MiniCPMOcrVideoProcessor'}(modèle MiniCPMOcrConfig) - minicpmv4_6 —
{'torchvision': 'MiniCPMV4_6VideoProcessor'}(modèle MiniCPMV4_6Config) - minicpmv4_7 —
{'torchvision': 'MiniCPMV4_6VideoProcessor'}(modèle MiniCPMV4_7Config) - minimax_m3_vl —
{'torchvision': 'MiniMaxM3VLVideoProcessor'}(modèle MiniMaxM3VLConfig) - molmo2 —
{'torchvision': 'Molmo2VideoProcessor'}(modèle Molmo2Config) - muse_glimmer —
{'torchvision': 'MuseGlimmerVideoProcessor'}(modèle MuseGlimmerConfig) - muse_spark —
{'torchvision': 'MuseGlimmerVideoProcessor'}(modèle MuseSparkConfig) - nemotron_h_omni —
{'torchvision': 'NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor'}(modèle NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config) - pe_audio_video —
{'torchvision': 'PeVideoVideoProcessor'}(modèle PeAudioVideoConfig) - pe_video —
{'torchvision': 'PeVideoVideoProcessor'}(modèle PeVideoConfig) - perception_lm —
{'torchvision': 'PerceptionLMVideoProcessor'}(modèle PerceptionLMConfig) - qwen2_5_omni —
{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}(modèle Qwen2_5OmniConfig) - qwen2_5_vl —
{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}(modèle Qwen2_5_VLConfig) - qwen2_vl —
{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}(modèle Qwen2VLConfig) - qwen3_5 —
{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}(modèle Qwen3_5Config) - qwen3_5_moe —
{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}(modèle Qwen3_5MoeConfig) - qwen3_omni_moe —
{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}(modèle Qwen3OmniMoeConfig) - qwen3_vl —
{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}(modèle Qwen3VLConfig) - qwen3_vl_moe —
{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}(modèle Qwen3VLMoeConfig) - qwen4_exp —
{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}(modèle Qwen4ExpConfig) - sam2_video —
{'torchvision': 'Sam2VideoVideoProcessor'}(modèle Sam2VideoConfig) - smolvlm —
{'torchvision': 'SmolVLMVideoProcessor'}(modèle SmolVLMConfig) - timesformer —
{'torchvision': 'TimesformerVideoProcessor'}(modèle TimesformerConfig) - video_llama_3 —
{'torchvision': 'VideoLlama3VideoProcessor'}(modèle VideoLlama3Config) - video_llava —
{'torchvision': 'VideoLlavaVideoProcessor'}(modèle VideoLlavaConfig) - videomae —
{'torchvision': 'VideoMAEVideoProcessor'}(modèle VideoMAEConfig) - videomt —
{'torchvision': 'VideomtVideoProcessor'}(modèle VideomtConfig) - videoprism —
{'torchvision': 'LlavaOnevisionVideoProcessor'}(modèle VideoPrismConfig) - vivit —
{'torchvision': 'VivitVideoProcessor'}(modèle VivitConfig) - vjepa2 —
{'torchvision': 'VJEPA2VideoProcessor'}(modèle VJEPA2Config)
Passer
token=Trueest obligatoire lorsque vous souhaitez utiliser un modèle privé.
Exemples :
>>> from transformers import AutoVideoProcessor
>>> # Download video processor from huggingface.co and cache.
>>> video_processor = AutoVideoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf")
>>> # If video processor files are in a directory (e.g. video processor was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # video_processor = AutoVideoProcessor.from_pretrained("./test/saved_model/")register
< source >( config_classvideo_processor_class: type | None = Nonevideo_processor_classes: dict[str, type] | None = Noneexist_ok: bool = False )
Paramètres
- config_class (PreTrainedConfig) — La configuration correspondant au modèle à enregistrer.
- video_processor_class (BaseVideoProcessor) — Le processeur vidéo à enregistrer.
- video_processor_classes (
dict[str, type], facultatif) — Dictionnaire associant les noms de backends aux classes de processeurs vidéo. Permet d'enregistrer des backends personnalisés. Exemple :{"pil": MyPilVideoProcessor, "torchvision": MyTorchvisionVideoProcessor, "custom": MyCustomVideoProcessor} - exist_ok (
bool, facultatif, par défautFalse) — SiTrue, autorise l'écrasement des enregistrements existants.
Enregistrer un nouveau processeur de vidéo pour cette classe.
AutoProcessor
Il s’agit d’une classe de processeur générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de processeur de la bibliothèque lors de sa création avec la méthode de classe AutoProcessor.from_pretrained().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_pretrained
< source >( pretrained_model_name_or_path**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Cela peut être soit :- une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un feature_extractor pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- un chemin vers un dossier contenant des fichiers de processeur enregistrés à l’aide de la méthode
save_pretrained(), par exemple./my_model_directory/.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel le feature extractor de modèle pré-entraîné téléchargé doit être mis en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des fichiers de l'extracteur de caractéristiques et remplacer les versions en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}.Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - token (
strou bool, facultatif) — Le jeton à utiliser comme autorisation bearer HTTP pour les fichiers distants. SiTrue, utilise le jeton généré lors de l’exécution dehf auth login(stocké dans~/.huggingface). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - return_unused_kwargs (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — SiFalse, cette fonction renvoie uniquement l'objet final de feature extractor. SiTrue, cette fonction renvoie unTuple(feature_extractor, unused_kwargs)où unused_kwargs est un dictionnaire composé des paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs du feature extractor : c'est-à-dire la partie dekwargsqui n'a pas été utilisée pour mettre à jourfeature_extractoret qui est autrement ignorée. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - kwargs (
dict[str, Any], facultatif) — Les valeurs de kwargs correspondant à des attributs de l'extracteur de caractéristiques sont utilisées pour remplacer les valeurs chargées. Le comportement concernant les paires clé/valeur dont les clés ne sont pas des attributs de l'extracteur de caractéristiques est contrôlé par le paramètre mot-cléreturn_unused_kwargs.
Instanciez l'une des classes de processeur de la bibliothèque à partir du vocabulaire d'un modèle pré-entraîné.
La classe de processeur à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit
passé en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible) :
- aimv2 — CLIPProcessor (modèle Aimv2Config)
- align — AlignProcessor (modèle AlignConfig)
- altclip — AltCLIPProcessor (modèle AltCLIPConfig)
- aria — AriaProcessor (modèle AriaConfig)
- audioflamingo3 — AudioFlamingo3Processor (modèle AudioFlamingo3Config)
- aya_vision — AyaVisionProcessor (modèle AyaVisionConfig)
- bark — BarkProcessor (modèle BarkConfig)
- blip — BlipProcessor (modèle BlipConfig)
- blip-2 — Blip2Processor (modèle Blip2Config)
- bridgetower — BridgeTowerProcessor (modèle BridgeTowerConfig)
- bros — BrosProcessor (modèle BrosConfig)
- canary — CanaryProcessor (modèle CanaryConfig)
- chameleon — ChameleonProcessor (modèle ChameleonConfig)
- chinese_clip — ChineseCLIPProcessor (modèle ChineseCLIPConfig)
- clap — ClapProcessor (modèle ClapConfig)
- clip — CLIPProcessor (modèle CLIPConfig)
- clipseg — CLIPSegProcessor (modèle CLIPSegConfig)
- clvp — ClvpProcessor (modèle ClvpConfig)
- cohere2_vision — Cohere2VisionProcessor (modèle Cohere2VisionConfig)
- cohere_asr — CohereAsrProcessor (modèle CohereAsrConfig)
- cohere_compass — CohereCompassProcessor (modèle CohereCompassConfig)
- colmodernvbert — ColModernVBertProcessor (modèle ColModernVBertConfig)
- colpali — ColPaliProcessor (modèle ColPaliConfig)
- colqwen2 — ColQwen2Processor (modèle ColQwen2Config)
- cosmos3_edge — Cosmos3EdgeProcessor (modèle Cosmos3EdgeConfig)
- csm — CsmProcessor (modèle CsmConfig)
- deepseek_ocr2 — DeepseekOcr2Processor (modèle DeepseekOcr2Config)
- deepseek_vl — DeepseekVLProcessor (modèle DeepseekVLConfig)
- deepseek_vl_hybrid — DeepseekVLHybridProcessor (modèle DeepseekVLHybridConfig)
- dia — DiaProcessor (modèle DiaConfig)
- diffusion_gemma — Gemma4Processor (modèle DiffusionGemmaConfig)
- edgetam — Sam2Processor (modèle EdgeTamConfig)
- embedding_gemma2 — EmbeddingGemma2Processor (modèle EmbeddingGemma2Config)
- emu3 — Emu3Processor (modèle Emu3Config)
- ernie4_5_vl_moe — Ernie4_5_VLMoeProcessor (modèle Ernie4_5_VLMoeConfig)
- evolla — EvollaProcessor (modèle EvollaConfig)
- exaone4_5 — Exaone4_5_Processor (modèle Exaone4_5_Config)
- flava — FlavaProcessor (modèle FlavaConfig)
- florence2 — Florence2Processor (modèle Florence2Config)
- fun_asr_nano — FunAsrNanoProcessor (modèle FunAsrNanoConfig)
- fuyu — FuyuProcessor (modèle FuyuConfig)
- gemma3 — Gemma3Processor (modèle Gemma3Config)
- gemma3n — Gemma3nProcessor (modèle Gemma3nConfig)
- gemma4 — Gemma4Processor (modèle Gemma4Config)
- gemma4_unified — Gemma4UnifiedProcessor (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- git — GitProcessor (modèle GitConfig)
- glm46v — Glm46VProcessor (modèle Glm46VConfig)
- glm4v — Glm4vProcessor (modèle Glm4vConfig)
- glm4v_moe — Glm4vProcessor (modèle Glm4vMoeConfig)
- glm5_next — Glm5NextProcessor (modèle Glm5NextConfig)
- glm_image — GlmImageProcessor (modèle GlmImageConfig)
- glmasr — GlmAsrProcessor (modèle GlmAsrConfig)
- got_ocr2 — GotOcr2Processor (modèle GotOcr2Config)
- gradium_phonon_tts — PocketTTSProcessor (modèle GradiumPhononTTSConfig)
- granite4_vision — Granite4VisionProcessor (modèle Granite4VisionConfig)
- granite_speech — GraniteSpeechProcessor (modèle GraniteSpeechConfig)
- granite_speech5_ctc — GraniteSpeech5Processor (modèle GraniteSpeech5CTCConfig)
- granite_speech_plus — GraniteSpeechProcessor (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- grounding-dino — GroundingDinoProcessor (modèle GroundingDinoConfig)
- groupvit — CLIPProcessor (modèle GroupViTConfig)
- higgs_audio_v2 — HiggsAudioV2Processor (modèle HiggsAudioV2Config)
- hubert — Wav2Vec2Processor (modèle HubertConfig)
- hunyuan_vl — HunYuanVLProcessor (modèle HunYuanVLConfig)
- hyperclovax_vision_v2 — HyperCLOVAXVisionV2Processor (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- idefics — IdeficsProcessor (modèle IdeficsConfig)
- idefics2 — Idefics2Processor (modèle Idefics2Config)
- idefics3 — Idefics3Processor (modèle Idefics3Config)
- inkling_mm_model — InklingProcessor (modèle InklingConfig)
- instructblip — InstructBlipProcessor (modèle InstructBlipConfig)
- instructblipvideo — InstructBlipVideoProcessor (modèle InstructBlipVideoConfig)
- internvl — InternVLProcessor (modèle InternVLConfig)
- janus — JanusProcessor (modèle JanusConfig)
- kimi_k25 — Kimi_K25Processor (modèle Kimi_K25Config)
- kyutai_speech_to_text — KyutaiSpeechToTextProcessor (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- lasr_ctc — LasrProcessor (modèle LasrCTCConfig)
- lasr_encoder — LasrProcessor (modèle LasrEncoderConfig)
- layoutlmv2 — LayoutLMv2Processor (modèle LayoutLMv2Config)
- layoutlmv3 — LayoutLMv3Processor (modèle LayoutLMv3Config)
- layoutxlm — LayoutXLMProcessor (modèle LayoutXLMConfig)
- lfm2_vl — Lfm2VlProcessor (modèle Lfm2VlConfig)
- lighton_ocr — LightOnOcrProcessor (modèle LightOnOcrConfig)
- llama4 — Llama4Processor (modèle Llama4Config)
- llava — LlavaProcessor (modèle LlavaConfig)
- llava_next — LlavaNextProcessor (modèle LlavaNextConfig)
- llava_next_video — LlavaNextVideoProcessor (modèle LlavaNextVideoConfig)
- llava_onevision — LlavaOnevisionProcessor (modèle LlavaOnevisionConfig)
- markuplm — MarkupLMProcessor (modèle MarkupLMConfig)
- metaclip_2 — CLIPProcessor (modèle MetaClip2Config)
- mgp-str — MgpstrProcessor (modèle MgpstrConfig)
- minicpm_ocr — MiniCPMOcrProcessor (modèle MiniCPMOcrConfig)
- minicpmv4_6 — MiniCPMV4_6Processor (modèle MiniCPMV4_6Config)
- minicpmv4_7 — MiniCPMV4_7Processor (modèle MiniCPMV4_7Config)
- minimax_m3_vl — MiniMaxM3VLProcessor (modèle MiniMaxM3VLConfig)
- mistral3 — PixtralProcessor (modèle Mistral3Config)
- mistral_large4 — PixtralProcessor (modèle MistralLarge4Config)
- mllama — MllamaProcessor (modèle MllamaConfig)
- mm-grounding-dino — GroundingDinoProcessor (modèle MMGroundingDinoConfig)
- modernvbert — Idefics3Processor (modèle ModernVBertConfig)
- molmo2 — Molmo2Processor (modèle Molmo2Config)
- moonshine — Wav2Vec2Processor (modèle MoonshineConfig)
- moonshine_streaming — MoonshineStreamingProcessor (modèle MoonshineStreamingConfig)
- moss_transcribe_diarize — MossTranscribeDiarizeProcessor (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- muse_glimmer — MuseGlimmerProcessor (modèle MuseGlimmerConfig)
- muse_spark — MuseSparkProcessor (modèle MuseSparkConfig)
- musicflamingo — MusicFlamingoProcessor (modèle MusicFlamingoConfig)
- musicgen — MusicgenProcessor (modèle MusicgenConfig)
- musicgen_melody — MusicgenMelodyProcessor (modèle MusicgenMelodyConfig)
- nemo_speechlm — Nemotron3_5TranscribeProcessor (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- nemotron3_5_asr — Nemotron3_5AsrProcessor (modèle Nemotron3_5AsrConfig)
- nemotron3_diarization — Nemotron3DiarizationProcessor (modèle Nemotron3DiarizationConfig)
- nemotron_asr_streaming — NemotronAsrStreamingProcessor (modèle NemotronAsrStreamingConfig)
- nemotron_h_omni — NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor (modèle NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- neomme — NeoMMEProcessor (modèle NeoMMEConfig)
- nougat — NougatProcessor (modèle NougatConfig)
- omdet-turbo — OmDetTurboProcessor (modèle OmDetTurboConfig)
- oneformer — OneFormerProcessor (modèle OneFormerConfig)
- ovis2 — Ovis2Processor (modèle Ovis2Config)
- owlv2 — Owlv2Processor (modèle Owlv2Config)
- owlvit — OwlViTProcessor (modèle OwlViTConfig)
- paddleocr_vl — PaddleOCRVLProcessor (modèle PaddleOCRVLConfig)
- paligemma — PaliGemmaProcessor (modèle PaliGemmaConfig)
- parakeet_ctc — ParakeetProcessor (modèle ParakeetCTCConfig)
- parakeet_rnnt — ParakeetProcessor (modèle ParakeetRNNTConfig)
- parakeet_tdt — ParakeetProcessor (modèle ParakeetTDTConfig)
- pe_audio — PeAudioProcessor (modèle PeAudioConfig)
- pe_audio_video — PeAudioVideoProcessor (modèle PeAudioVideoConfig)
- pe_video — PeVideoProcessor (modèle PeVideoConfig)
- perception_lm — PerceptionLMProcessor (modèle PerceptionLMConfig)
- phi4_multimodal — Phi4MultimodalProcessor (modèle Phi4MultimodalConfig)
- pi0 — PI0Processor (modèle PI0Config)
- pix2struct — Pix2StructProcessor (modèle Pix2StructConfig)
- pixtral — PixtralProcessor (modèle PixtralVisionConfig)
- pocket_tts — PocketTTSProcessor (modèle PocketTTSConfig)
- pop2piano — Pop2PianoProcessor (modèle Pop2PianoConfig)
- pp_chart2table — PPChart2TableProcessor (modèle PPChart2TableConfig)
- pp_formulanet — PPFormulaNetProcessor (modèle PPFormulaNetConfig)
- qianfan_ocr — QianfanOCRProcessor (modèle QianfanOCRConfig)
- qwen2_5_omni — Qwen2_5OmniProcessor (modèle Qwen2_5OmniConfig)
- qwen2_5_vl — Qwen2_5_VLProcessor (modèle Qwen2_5_VLConfig)
- qwen2_audio — Qwen2AudioProcessor (modèle Qwen2AudioConfig)
- qwen2_vl — Qwen2VLProcessor (modèle Qwen2VLConfig)
- qwen3_5 — Qwen3VLProcessor (modèle Qwen3_5Config)
- qwen3_5_moe — Qwen3VLProcessor (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- qwen3_asr — Qwen3ASRProcessor (modèle Qwen3ASRConfig)
- qwen3_omni_moe — Qwen3OmniMoeProcessor (modèle Qwen3OmniMoeConfig)
- qwen3_vl — Qwen3VLProcessor (modèle Qwen3VLConfig)
- qwen3_vl_moe — Qwen3VLProcessor (modèle Qwen3VLMoeConfig)
- qwen4_exp — Qwen3VLProcessor (modèle Qwen4ExpConfig)
- sam — SamProcessor (modèle SamConfig)
- sam2 — Sam2Processor (modèle Sam2Config)
- sam2_video — Sam2VideoProcessor (modèle Sam2VideoConfig)
- sam3 — Sam3Processor (modèle Sam3Config)
- sam3_lite_text — Sam3Processor (modèle Sam3LiteTextConfig)
- sam3_tracker — Sam3TrackerProcessor (modèle Sam3TrackerConfig)
- sam3_tracker_video — Sam3TrackerVideoProcessor (modèle Sam3TrackerVideoConfig)
- sam3_video — Sam3VideoProcessor (modèle Sam3VideoConfig)
- sam_hq — SamHQProcessor (modèle SamHQConfig)
- seamless_m4t — SeamlessM4TProcessor (modèle SeamlessM4TConfig)
- sew — Wav2Vec2Processor (modèle SEWConfig)
- sew-d — Wav2Vec2Processor (modèle SEWDConfig)
- siglip — SiglipProcessor (modèle SiglipConfig)
- siglip2 — Siglip2Processor (modèle Siglip2Config)
- smolvlm — SmolVLMProcessor (modèle SmolVLMConfig)
- speech_to_text — Speech2TextProcessor (modèle Speech2TextConfig)
- speecht5 — SpeechT5Processor (modèle SpeechT5Config)
- step3p7 — Step3p7Processor (modèle Step3p7Config)
- t5gemma2 — Gemma3Processor (modèle T5Gemma2Config)
- t5gemma2_encoder — Gemma3Processor (modèle T5Gemma2EncoderConfig)
- tipsv2 — Tipsv2Processor (modèle Tipsv2Config)
- trocr — TrOCRProcessor (modèle TrOCRConfig)
- tvp — TvpProcessor (modèle TvpConfig)
- udop — UdopProcessor (modèle UdopConfig)
- ultravbert — Idefics3Processor (modèle UltraVBertConfig)
- unispeech — Wav2Vec2Processor (modèle UniSpeechConfig)
- unispeech-sat — Wav2Vec2Processor (modèle UniSpeechSatConfig)
- unlimited_ocr — UnlimitedOcrProcessor (modèle UnlimitedOcrConfig)
- vibevoice — VibeVoiceProcessor (modèle VibeVoiceConfig)
- vibevoice_asr — VibeVoiceAsrProcessor (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- video_llama_3 — VideoLlama3Processor (modèle VideoLlama3Config)
- video_llava — VideoLlavaProcessor (modèle VideoLlavaConfig)
- videoprism — VideoPrismProcessor (modèle VideoPrismConfig)
- vilt — ViltProcessor (modèle ViltConfig)
- vipllava — LlavaProcessor (modèle VipLlavaConfig)
- vision-text-dual-encoder — VisionTextDualEncoderProcessor (modèle VisionTextDualEncoderConfig)
- voxtral — VoxtralProcessor (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_realtime — VoxtralRealtimeProcessor (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2Processor (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2BertProcessor (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2Processor (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- wavlm — Wav2Vec2Processor (modèle WavLMConfig)
- whisper — WhisperProcessor (modèle WhisperConfig)
Passer
token=Trueest obligatoire lorsque vous souhaitez utiliser un modèle privé.
Exemples :
>>> from transformers import AutoProcessor
>>> # Download processor from huggingface.co and cache.
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
>>> # If processor files are in a directory (e.g. processor was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # processor = AutoProcessor.from_pretrained("./test/saved_model/")register
< source >( config_classprocessor_classexist_ok = False )
Paramètres
- config_class (PreTrainedConfig) — La configuration correspondant au modèle à enregistrer.
- processor_class (ProcessorMixin) — Le processeur à enregistrer.
Enregistrer un nouveau processeur pour cette classe.
Classes de modèles génériques
Les classes auto suivantes sont disponibles pour instancier une classe de modèle de base sans tête spécifique.
AutoModel
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de base de la bibliothèque lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- ASTConfig classe de configuration : ASTModel (modèle ASTConfig)
- AXK1Config classe de configuration : AXK1Model (modèle AXK1Config)
- AXK2Config classe de configuration : AXK2Model (modèle AXK2Config)
- AfmoeConfig classe de configuration : AfmoeModel (modèle AfmoeConfig)
- Aimv2Config classe de configuration : Aimv2Model (modèle Aimv2Config)
- Aimv2VisionConfig classe de configuration : Aimv2VisionModel (modèle Aimv2VisionConfig)
- AlbertConfig classe de configuration : AlbertModel (modèle AlbertConfig)
- Classe de configuration AlignConfig : AlignModel (modèle AlignConfig)
- AltCLIPConfig classe de configuration : AltCLIPModel (modèle AltCLIPConfig)
- Classe de configuration ApertusConfig : ApertusModel (modèle ApertusConfig)
- Classe de configuration ArceeConfig : ArceeModel (modèle ArceeConfig)
- Classe de configuration AriaConfig : AriaModel (modèle AriaConfig)
- AriaTextConfig classe de configuration : AriaTextModel (modèle AriaTextConfig)
- AudioFlamingo3Config classe de configuration : AudioFlamingo3Model (modèle AudioFlamingo3Config)
- Classe de configuration AudioFlamingo3EncoderConfig : AudioFlamingo3Encoder (modèle AudioFlamingo3EncoderConfig)
- AutoformerConfig classe de configuration : AutoformerModel (modèle AutoformerConfig)
- AyaVisionConfig classe de configuration : AyaVisionModel (modèle AyaVisionConfig)
- Classe de configuration BailingHybridConfig : BailingHybridModel (modèle BailingHybridConfig)
- Classe de configuration BambaConfig : BambaModel (modèle BambaConfig)
- BarkConfig classe de configuration : BarkModel (modèle BarkConfig)
- Classe de configuration BartConfig : BartModel (modèle BartConfig)
- Classe de configuration BeamConfig : BeamModel (modèle BeamConfig)
- BeitConfig classe de configuration : BeitModel (modèle BeitConfig)
- Classe de configuration BertConfig : BertModel (modèle BertConfig)
- Classe de configuration BertGenerationConfig : BertGenerationEncoder (modèle BertGenerationConfig)
- BigBirdConfig classe de configuration : BigBirdModel (modèle BigBirdConfig)
- BigBirdPegasusConfig classe de configuration : BigBirdPegasusModel (modèle BigBirdPegasusConfig)
- BioGptConfig classe de configuration : BioGptModel (modèle BioGptConfig)
- Classe de configuration BitConfig : BitModel (modèle BitConfig)
- BitNetConfig classe de configuration : BitNetModel (modèle BitNetConfig)
- BlenderbotConfig classe de configuration : BlenderbotModel (modèle BlenderbotConfig)
- BlenderbotSmallConfig classe de configuration : BlenderbotSmallModel (modèle BlenderbotSmallConfig)
- Blip2Config classe de configuration : Blip2Model (modèle Blip2Config)
- Blip2QFormerConfig classe de configuration : Blip2QFormerModel (modèle Blip2QFormerConfig)
- BlipConfig classe de configuration : BlipModel (modèle BlipConfig)
- BloomConfig classe de configuration : BloomModel (modèle BloomConfig)
- BltConfig classe de configuration : BltModel (modèle BltConfig)
- BridgeTowerConfig classe de configuration : BridgeTowerModel (modèle BridgeTowerConfig)
- BrosConfig classe de configuration : BrosModel (modèle BrosConfig)
- CLIPConfig classe de configuration : CLIPModel (modèle CLIPConfig)
- CLIPSegConfig classe de configuration : CLIPSegModel (modèle CLIPSegConfig)
- CLIPTextConfig classe de configuration : CLIPTextModel (modèle CLIPTextConfig)
- CLIPVisionConfig classe de configuration : CLIPVisionModel (modèle CLIPVisionConfig)
- CTRLConfig classe de configuration : CTRLModel (modèle CTRLConfig)
- CamembertConfig classe de configuration : CamembertModel (modèle CamembertConfig)
- Classe de configuration CanaryConfig : CanaryModel (modèle CanaryConfig)
- CanineConfig classe de configuration : CanineModel (modèle CanineConfig)
- Classe de configuration ChameleonConfig : ChameleonModel (modèle ChameleonConfig)
- ChineseCLIPConfig classe de configuration : ChineseCLIPModel (modèle ChineseCLIPConfig)
- ChineseCLIPVisionConfig classe de configuration : ChineseCLIPVisionModel (modèle ChineseCLIPVisionConfig)
- Classe de configuration ClapConfig : ClapModel (modèle ClapConfig)
- ClvpConfig classe de configuration : ClvpModelForConditionalGeneration (modèle ClvpConfig)
- Classe de configuration CodeGenConfig : CodeGenModel (modèle CodeGenConfig)
- Cohere2Config classe de configuration : Cohere2Model (modèle Cohere2Config)
- Cohere2MoeConfig classe de configuration : Cohere2MoeModel (modèle Cohere2MoeConfig)
- Cohere2VisionConfig classe de configuration : Cohere2VisionModel (modèle Cohere2VisionConfig)
- CohereAsrConfig classe de configuration : CohereAsrModel (modèle CohereAsrConfig)
- CohereCompassConfig classe de configuration : CohereCompassModel (modèle CohereCompassConfig)
- CohereCompassTextConfig classe de configuration : CohereCompassTextModel (modèle CohereCompassTextConfig)
- Classe de configuration CohereCompassVisionConfig : CohereCompassVisionModel (modèle CohereCompassVisionConfig)
- Classe de configuration CohereConfig : CohereModel (modèle CohereConfig)
- ConditionalDetrConfig classe de configuration : ConditionalDetrModel (modèle ConditionalDetrConfig)
- ConvBertConfig classe de configuration : ConvBertModel (modèle ConvBertConfig)
- ConvNextConfig classe de configuration : ConvNextModel (modèle ConvNextConfig)
- ConvNextV2Config classe de configuration : ConvNextV2Model (modèle ConvNextV2Config)
- Classe de configuration Cosmos3EdgeConfig : Cosmos3EdgeModel (modèle Cosmos3EdgeConfig)
- Cosmos3EdgeTextConfig classe de configuration : Cosmos3EdgeTextModel (modèle Cosmos3EdgeTextConfig)
- Cosmos3EdgeVisionConfig classe de configuration : Cosmos3EdgeVisionModel (modèle Cosmos3EdgeVisionConfig)
- Cosmos3OmniConfig classe de configuration : Cosmos3OmniModel (modèle Cosmos3OmniConfig)
- CpmAntConfig classe de configuration : CpmAntModel (modèle CpmAntConfig)
- CsmConfig classe de configuration : CsmForConditionalGeneration (modèle CsmConfig)
- Classe de configuration CvtConfig : CvtModel (modèle CvtConfig)
- Classe de configuration CwmConfig : CwmModel (modèle CwmConfig)
- Classe de configuration DFineConfig : DFineModel (modèle DFineConfig)
- DINOv3ConvNextConfig classe de configuration : DINOv3ConvNextModel (modèle DINOv3ConvNextConfig)
- DINOv3ViTConfig classe de configuration : DINOv3ViTModel (modèle DINOv3ViTConfig)
- Classe de configuration DPRConfig : DPRQuestionEncoder (modèle DPRConfig)
- DPTConfig classe de configuration : DPTModel (modèle DPTConfig)
- DabDetrConfig classe de configuration : DabDetrModel (modèle DabDetrConfig)
- Classe de configuration DacConfig : DacModel (modèle DacConfig)
- Data2VecAudioConfig classe de configuration : Data2VecAudioModel (modèle Data2VecAudioConfig)
- Data2VecTextConfig classe de configuration : Data2VecTextModel (modèle Data2VecTextConfig)
- Data2VecVisionConfig classe de configuration : Data2VecVisionModel (modèle Data2VecVisionConfig)
- Classe de configuration DbrxConfig : DbrxModel (modèle DbrxConfig)
- DebertaConfig classe de configuration : DebertaModel (modèle DebertaConfig)
- DebertaV2Config classe de configuration : DebertaV2Model (modèle DebertaV2Config)
- DecisionTransformerConfig classe de configuration : DecisionTransformerModel (modèle DecisionTransformerConfig)
- DeepseekOcr2Config classe de configuration : DeepseekOcr2Model (modèle DeepseekOcr2Config)
- DeepseekV2Config classe de configuration : DeepseekV2Model (modèle DeepseekV2Config)
- DeepseekV32Config classe de configuration : DeepseekV32Model (modèle DeepseekV32Config)
- DeepseekV3Config classe de configuration : DeepseekV3Model (modèle DeepseekV3Config)
- DeepseekV4Config classe de configuration : DeepseekV4Model (modèle DeepseekV4Config)
- DeepseekVLConfig classe de configuration : DeepseekVLModel (modèle DeepseekVLConfig)
- DeepseekVLHybridConfig classe de configuration : DeepseekVLHybridModel (modèle DeepseekVLHybridConfig)
- DeformableDetrConfig classe de configuration : DeformableDetrModel (modèle DeformableDetrConfig)
- DeiTConfig classe de configuration : DeiTModel (modèle DeiTConfig)
- Deimv2Config classe de configuration : Deimv2Model (modèle Deimv2Config)
- Classe de configuration DepthProConfig : DepthProModel (modèle DepthProConfig)
- DetrConfig classe de configuration : DetrModel (modèle DetrConfig)
- Classe de configuration DiaConfig : DiaModel (modèle DiaConfig)
- DiffLlamaConfig classe de configuration : DiffLlamaModel (modèle DiffLlamaConfig)
- Classe de configuration DiffusionGemmaConfig : DiffusionGemmaModel (modèle DiffusionGemmaConfig)
- DinatConfig classe de configuration : DinatModel (modèle DinatConfig)
- Dinov2Config classe de configuration : Dinov2Model (modèle Dinov2Config)
- Classe de configuration Dinov2WithRegistersConfig : Dinov2WithRegistersModel (modèle Dinov2WithRegistersConfig)
- DistilBertConfig classe de configuration : DistilBertModel (modèle DistilBertConfig)
- Classe de configuration DogeConfig : DogeModel (modèle DogeConfig)
- DonutSwinConfig classe de configuration : DonutSwinModel (modèle DonutSwinConfig)
- Classe de configuration Dots1Config : Dots1Model (modèle Dots1Config)
- Classe de configuration EdgeTamConfig : EdgeTamModel (modèle EdgeTamConfig)
- Classe de configuration EdgeTamVideoConfig : EdgeTamVideoModel (modèle EdgeTamVideoConfig)
- EdgeTamVisionConfig classe de configuration : EdgeTamVisionModel (modèle EdgeTamVisionConfig)
- EfficientLoFTRConfig classe de configuration : EfficientLoFTRModel (modèle EfficientLoFTRConfig)
- EfficientNetConfig classe de configuration : EfficientNetModel (modèle EfficientNetConfig)
- ElectraConfig classe de configuration : ElectraModel (modèle ElectraConfig)
- EmbeddingGemma2Config classe de configuration : EmbeddingGemma2Model (modèle EmbeddingGemma2Config)
- EmbeddingGemma2TextConfig classe de configuration : EmbeddingGemma2TextModel (modèle EmbeddingGemma2TextConfig)
- Emu3Config classe de configuration : Emu3Model (modèle Emu3Config)
- EncodecConfig classe de configuration : EncodecModel (modèle EncodecConfig)
- Ernie4_5Config classe de configuration : Ernie4_5Model (modèle Ernie4_5Config)
- Ernie4_5_MoeConfig classe de configuration : Ernie4_5_MoeModel (modèle Ernie4_5_MoeConfig)
- Ernie4_5_VLMoeConfig classe de configuration : Ernie4_5_VLMoeModel (modèle Ernie4_5_VLMoeConfig)
- ErnieConfig classe de configuration : ErnieModel (modèle ErnieConfig)
- EsmConfig classe de configuration : EsmModel (modèle EsmConfig)
- EsmcConfig classe de configuration : EsmcModel (modèle EsmcConfig)
- EuroBertConfig classe de configuration : EuroBertModel (modèle EuroBertConfig)
- Classe de configuration EvollaConfig : EvollaModel (modèle EvollaConfig)
- Exaone4Config classe de configuration : Exaone4Model (modèle Exaone4Config)
- Exaone4_5_Config classe de configuration : Exaone4_5_Model (modèle Exaone4_5_Config)
- Classe de configuration Exaone4_5_VisionConfig : Exaone4_5_VisionModel (modèle Exaone4_5_VisionConfig)
- ExaoneMoeConfig classe de configuration : ExaoneMoeModel (modèle ExaoneMoeConfig)
- FNetConfig classe de configuration : FNetModel (modèle FNetConfig)
- FSMTConfig classe de configuration : FSMTModel (modèle FSMTConfig)
- Classe de configuration FalconConfig : FalconModel (modèle FalconConfig)
- Classe de configuration FalconH1Config : FalconH1Model (modèle FalconH1Config)
- Classe de configuration FalconMambaConfig : FalconMambaModel (modèle FalconMambaConfig)
- FastSpeech2ConformerConfig classe de configuration : FastSpeech2ConformerModel (modèle FastSpeech2ConformerConfig)
- Classe de configuration FastSpeech2ConformerWithHifiGanConfig : FastSpeech2ConformerWithHifiGan (modèle FastSpeech2ConformerWithHifiGanConfig)
- Classe de configuration FastVlmConfig : FastVlmModel (modèle FastVlmConfig)
- FlaubertConfig classe de configuration : FlaubertModel (modèle FlaubertConfig)
- FlavaConfig classe de configuration : FlavaModel (modèle FlavaConfig)
- FlexOlmoConfig classe de configuration : FlexOlmoModel (modèle FlexOlmoConfig)
- FlintConfig classe de configuration : FlintModel (modèle FlintConfig)
- Florence2Config classe de configuration : Florence2Model (modèle Florence2Config)
- FocalNetConfig classe de configuration : FocalNetModel (modèle FocalNetConfig)
- FunAsrNanoConfig classe de configuration : FunAsrNanoModel (modèle FunAsrNanoConfig)
- FunAsrNanoEncoderConfig classe de configuration : FunAsrNanoEncoder (modèle FunAsrNanoEncoderConfig)
- Classe de configuration FunnelConfig : FunnelModel ou FunnelBaseModel (modèle FunnelConfig)
- Classe de configuration FuyuConfig : FuyuModel (modèle FuyuConfig)
- GLPNConfig classe de configuration : GLPNModel (modèle GLPNConfig)
- GPT2Config classe de configuration : GPT2Model (modèle GPT2Config)
- GPTBigCodeConfig classe de configuration : GPTBigCodeModel (modèle GPTBigCodeConfig)
- GPTJConfig classe de configuration : GPTJModel (modèle GPTJConfig)
- GPTNeoConfig classe de configuration : GPTNeoModel (modèle GPTNeoConfig)
- GPTNeoXConfig classe de configuration : GPTNeoXModel (modèle GPTNeoXConfig)
- GPTNeoXJapaneseConfig classe de configuration : GPTNeoXJapaneseModel (modèle GPTNeoXJapaneseConfig)
- Gemma2Config classe de configuration : Gemma2Model (modèle Gemma2Config)
- Gemma3Config classe de configuration : Gemma3Model (modèle Gemma3Config)
- Gemma3TextConfig classe de configuration : Gemma3TextModel (modèle Gemma3TextConfig)
- Gemma3nAudioConfig classe de configuration :
Gemma3nAudioEncoder(modèle Gemma3nAudioConfig) - Gemma3nConfig classe de configuration : Gemma3nModel (modèle Gemma3nConfig)
- Gemma3nTextConfig classe de configuration : Gemma3nTextModel (modèle Gemma3nTextConfig)
- Classe de configuration Gemma3nVisionConfig : TimmWrapperModel (modèle Gemma3nVisionConfig)
- Gemma4AudioConfig classe de configuration : Gemma4AudioModel (modèle Gemma4AudioConfig)
- Gemma4Config classe de configuration : Gemma4Model (modèle Gemma4Config)
- Gemma4TextConfig classe de configuration : Gemma4TextModel (modèle Gemma4TextConfig)
- Gemma4UnifiedConfig classe de configuration : Gemma4UnifiedModel (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- Gemma4UnifiedTextConfig classe de configuration : Gemma4UnifiedTextModel (modèle Gemma4UnifiedTextConfig)
- Gemma4VisionConfig classe de configuration : Gemma4VisionModel (modèle Gemma4VisionConfig)
- Classe de configuration GemmaConfig : GemmaModel (modèle GemmaConfig)
- Classe de configuration GitConfig : GitModel (modèle GitConfig)
- Glm46VConfig classe de configuration : Glm46VModel (modèle Glm46VConfig)
- Glm4Config classe de configuration : Glm4Model (modèle Glm4Config)
- Glm4MoeConfig classe de configuration : Glm4MoeModel (modèle Glm4MoeConfig)
- Glm4MoeLiteConfig classe de configuration : Glm4MoeLiteModel (modèle Glm4MoeLiteConfig)
- Glm4vConfig classe de configuration : Glm4vModel (modèle Glm4vConfig)
- Glm4vMoeConfig classe de configuration : Glm4vMoeModel (modèle Glm4vMoeConfig)
- Glm4vMoeTextConfig classe de configuration : Glm4vMoeTextModel (modèle Glm4vMoeTextConfig)
- Glm4vMoeVisionConfig classe de configuration : Glm4vMoeVisionModel (modèle Glm4vMoeVisionConfig)
- Glm4vTextConfig classe de configuration : Glm4vTextModel (modèle Glm4vTextConfig)
- Glm4vVisionConfig classe de configuration : Glm4vVisionModel (modèle Glm4vVisionConfig)
- Glm5NextConfig classe de configuration : Glm5NextModel (modèle Glm5NextConfig)
- Glm5NextTextConfig classe de configuration : Glm5NextTextModel (modèle Glm5NextTextConfig)
- Glm5NextVisionConfig classe de configuration : Glm5NextVisionModel (modèle Glm5NextVisionConfig)
- GlmAsrConfig classe de configuration : GlmAsrModel (modèle GlmAsrConfig)
- Classe de configuration GlmAsrEncoderConfig : GlmAsrEncoder (modèle GlmAsrEncoderConfig)
- Classe de configuration GlmConfig : GlmModel (modèle GlmConfig)
- Classe de configuration GlmImageConfig : GlmImageModel (modèle GlmImageConfig)
- GlmImageTextConfig classe de configuration : GlmImageTextModel (modèle GlmImageTextConfig)
- Classe de configuration GlmImageVQVAEConfig : GlmImageVQVAE (modèle GlmImageVQVAEConfig)
- GlmImageVisionConfig classe de configuration : GlmImageVisionModel (modèle GlmImageVisionConfig)
- GlmMoeDsaConfig classe de configuration : GlmMoeDsaModel (modèle GlmMoeDsaConfig)
- GlmOcrConfig classe de configuration : GlmOcrModel (modèle GlmOcrConfig)
- GlmOcrTextConfig classe de configuration : GlmOcrTextModel (modèle GlmOcrTextConfig)
- Classe de configuration GlmOcrVisionConfig : GlmOcrVisionModel (modèle GlmOcrVisionConfig)
- GlmgaConfig classe de configuration : Glm46VModel (modèle GlmgaConfig)
- GotOcr2Config classe de configuration : GotOcr2Model (modèle GotOcr2Config)
- Classe de configuration GptOssConfig : GptOssModel (modèle GptOssConfig)
- GradiumPhononTTSConfig classe de configuration : GradiumPhononTTSModel (modèle GradiumPhononTTSConfig)
- Granite4VisionConfig classe de configuration : Granite4VisionModel (modèle Granite4VisionConfig)
- GraniteConfig classe de configuration : GraniteModel (modèle GraniteConfig)
- GraniteMoeConfig classe de configuration : GraniteMoeModel (modèle GraniteMoeConfig)
- Classe de configuration GraniteMoeHybridConfig : GraniteMoeHybridModel (modèle GraniteMoeHybridConfig)
- Classe de configuration GraniteMoeSWAConfig : GraniteMoeSWAModel (modèle GraniteMoeSWAConfig)
- Classe de configuration GraniteMoeSharedConfig : GraniteMoeSharedModel (modèle GraniteMoeSharedConfig)
- GraniteSWAConfig classe de configuration : GraniteSWAModel (modèle GraniteSWAConfig)
- Classe de configuration GraniteSpeech5CTCConfig : GraniteSpeech5ForCTC (modèle GraniteSpeech5CTCConfig)
- Classe de configuration GraniteSpeech5EncoderConfig : GraniteSpeech5Encoder (modèle GraniteSpeech5EncoderConfig)
- GraniteSpeechConfig classe de configuration : GraniteSpeechModel (modèle GraniteSpeechConfig)
- GraniteSpeechPlusConfig classe de configuration : GraniteSpeechPlusModel (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- GroundingDinoConfig classe de configuration : GroundingDinoModel (modèle GroundingDinoConfig)
- GroupViTConfig classe de configuration : GroupViTModel (modèle GroupViTConfig)
- Classe de configuration GteConfig : GteModel (modèle GteConfig)
- Classe de configuration HGNetV2Config : HGNetV2Backbone (modèle HGNetV2Config)
- HYV3Config classe de configuration : HYV3Model (modèle HYV3Config)
- HYV4Config classe de configuration : HYV4Model (modèle HYV4Config)
- Classe de configuration HeliumConfig : HeliumModel (modèle HeliumConfig)
- Classe de configuration HieraConfig : HieraModel (modèle HieraConfig)
- HiggsAudioV2Config classe de configuration : HiggsAudioV2ForConditionalGeneration (modèle HiggsAudioV2Config)
- HiggsAudioV2TokenizerConfig classe de configuration : HiggsAudioV2TokenizerModel (modèle HiggsAudioV2TokenizerConfig)
- HrmTextConfig classe de configuration : HrmTextModel (modèle HrmTextConfig)
- Classe de configuration HubertConfig : HubertModel (modèle HubertConfig)
- HunYuanDenseV1Config classe de configuration : HunYuanDenseV1Model (modèle HunYuanDenseV1Config)
- HunYuanMoEV1Config classe de configuration : HunYuanMoEV1Model (modèle HunYuanMoEV1Config)
- HunYuanVLConfig classe de configuration : HunYuanVLModel (modèle HunYuanVLConfig)
- HunYuanVLTextConfig classe de configuration : HunYuanVLTextModel (modèle HunYuanVLTextConfig)
- HunYuanVLVisionConfig classe de configuration : HunYuanVLVisionTransformer (modèle HunYuanVLVisionConfig)
- HyperCLOVAXConfig classe de configuration : HyperCLOVAXModel (modèle HyperCLOVAXConfig)
- Classe de configuration HyperCLOVAXVisionV2Config : HyperCLOVAXVisionV2Model (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- Classe de configuration IBertConfig : IBertModel (modèle IBertConfig)
- IJepaConfig classe de configuration : IJepaModel (modèle IJepaConfig)
- Classe de configuration Idefics2Config : Idefics2Model (modèle Idefics2Config)
- Idefics3Config classe de configuration : Idefics3Model (modèle Idefics3Config)
- Classe de configuration Idefics3VisionConfig : Idefics3VisionTransformer (modèle Idefics3VisionConfig)
- IdeficsConfig classe de configuration : IdeficsModel (modèle IdeficsConfig)
- ImageGPTConfig classe de configuration : ImageGPTModel (modèle ImageGPTConfig)
- Classe de configuration InformerConfig : InformerModel (modèle InformerConfig)
- Classe de configuration InklingConfig : InklingModel (modèle InklingConfig)
- InklingTextConfig classe de configuration : InklingTextModel (modèle InklingTextConfig)
- InstructBlipConfig classe de configuration : InstructBlipModel (modèle InstructBlipConfig)
- InstructBlipVideoConfig classe de configuration : InstructBlipVideoModel (modèle InstructBlipVideoConfig)
- Classe de configuration InternVLConfig : InternVLModel (modèle InternVLConfig)
- Classe de configuration InternVLVisionConfig : InternVLVisionModel (modèle InternVLVisionConfig)
- Jais2Config classe de configuration : Jais2Model (modèle Jais2Config)
- Classe de configuration JambaConfig : JambaModel (modèle JambaConfig)
- JanusConfig classe de configuration : JanusModel (modèle JanusConfig)
- JetMoeConfig classe de configuration : JetMoeModel (modèle JetMoeConfig)
- Classe de configuration JinaEmbeddingsV3Config : JinaEmbeddingsV3Model (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- KimiLinearConfig classe de configuration : KimiLinearModel (modèle KimiLinearConfig)
- Kimi_K25Config classe de configuration : Kimi_K25Model (modèle Kimi_K25Config)
- Kimi_K25VisionConfig classe de configuration : Kimi_K25VisionModel (modèle Kimi_K25VisionConfig)
- Kolibri1Config classe de configuration : Kolibri1Model (modèle Kolibri1Config)
- Kosmos2Config classe de configuration : Kosmos2Model (modèle Kosmos2Config)
- Kosmos2_5Config classe de configuration : Kosmos2_5Model (modèle Kosmos2_5Config)
- KyutaiSpeechToTextConfig classe de configuration : KyutaiSpeechToTextModel (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- Classe de configuration LEDConfig : LEDModel (modèle LEDConfig)
- Classe de configuration LagunaConfig : LagunaModel (modèle LagunaConfig)
- LasrCTCConfig classe de configuration : LasrForCTC (modèle LasrCTCConfig)
- Classe de configuration LasrEncoderConfig : LasrEncoder (modèle LasrEncoderConfig)
- LayoutLMConfig classe de configuration : LayoutLMModel (modèle LayoutLMConfig)
- LayoutLMv2Config classe de configuration : LayoutLMv2Model (modèle LayoutLMv2Config)
- LayoutLMv3Config classe de configuration : LayoutLMv3Model (modèle LayoutLMv3Config)
- LevitConfig classe de configuration : LevitModel (modèle LevitConfig)
- Lfm2Config classe de configuration : Lfm2Model (modèle Lfm2Config)
- Lfm2MoeConfig classe de configuration : Lfm2MoeModel (modèle Lfm2MoeConfig)
- Lfm2VlConfig classe de configuration : Lfm2VlModel (modèle Lfm2VlConfig)
- Classe de configuration LightGlueConfig : LightGlueForKeypointMatching (modèle LightGlueConfig)
- LightOnOcrConfig classe de configuration : LightOnOcrModel (modèle LightOnOcrConfig)
- Classe de configuration LiltConfig : LiltModel (modèle LiltConfig)
- Llama4Config classe de configuration : Llama4ForConditionalGeneration (modèle Llama4Config)
- Llama4TextConfig classe de configuration : Llama4TextModel (modèle Llama4TextConfig)
- Classe de configuration LlamaConfig : LlamaModel (modèle LlamaConfig)
- Classe de configuration LlavaConfig : LlavaModel (modèle LlavaConfig)
- Classe de configuration LlavaNextConfig : LlavaNextModel (modèle LlavaNextConfig)
- LlavaNextVideoConfig classe de configuration : LlavaNextVideoModel (modèle LlavaNextVideoConfig)
- Classe de configuration LlavaOnevisionConfig : LlavaOnevisionModel (modèle LlavaOnevisionConfig)
- LongT5Config classe de configuration : LongT5Model (modèle LongT5Config)
- Classe de configuration LongcatFlashConfig : LongcatFlashModel (modèle LongcatFlashConfig)
- Classe de configuration LongformerConfig : LongformerModel (modèle LongformerConfig)
- Classe de configuration LukeConfig : LukeModel (modèle LukeConfig)
- LwDetrConfig classe de configuration : LwDetrModel (modèle LwDetrConfig)
- LxmertConfig classe de configuration : LxmertModel (modèle LxmertConfig)
- M2M100Config classe de configuration : M2M100Model (modèle M2M100Config)
- MBartConfig classe de configuration : MBartModel (modèle MBartConfig)
- MLCDVisionConfig classe de configuration : MLCDVisionModel (modèle MLCDVisionConfig)
- MMGroundingDinoConfig classe de configuration : MMGroundingDinoModel (modèle MMGroundingDinoConfig)
- MPNetConfig classe de configuration : MPNetModel (modèle MPNetConfig)
- MT5Config classe de configuration : MT5Model (modèle MT5Config)
- Classe de configuration Mamba2Config : Mamba2Model (modèle Mamba2Config)
- Classe de configuration MambaConfig : MambaModel (modèle MambaConfig)
- MarianConfig classe de configuration : MarianModel (modèle MarianConfig)
- MarkupLMConfig classe de configuration : MarkupLMModel (modèle MarkupLMConfig)
- Mask2FormerConfig classe de configuration : Mask2FormerModel (modèle Mask2FormerConfig)
- MaskFormerConfig classe de configuration : MaskFormerModel (modèle MaskFormerConfig)
- Classe de configuration
MaskFormerSwinConfig:MaskFormerSwinModel(modèle MaskFormerSwinConfig) - MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertModel (modèle MegatronBertConfig)
- MellumConfig classe de configuration : MellumModel (modèle MellumConfig)
- MetaClip2Config classe de configuration : MetaClip2Model (modèle MetaClip2Config)
- Classe de configuration MgpstrConfig : MgpstrForSceneTextRecognition (modèle MgpstrConfig)
- MiMoV2FlashConfig classe de configuration : MiMoV2FlashModel (modèle MiMoV2FlashConfig)
- Classe de configuration MimiConfig : MimiModel (modèle MimiConfig)
- Classe de configuration MimiDecoderConfig : MimiDecoderModel (modèle MimiDecoderConfig)
- Classe de configuration MimiEncoderConfig : MimiEncoderModel (modèle MimiEncoderConfig)
- MiniCPM3Config classe de configuration : MiniCPM3Model (modèle MiniCPM3Config)
- Classe de configuration MiniCPMOcrConfig : MiniCPMOcrModel (modèle MiniCPMOcrConfig)
- Classe de configuration MiniCPMOcrVisionConfig : MiniCPMOcrVisionModel (modèle MiniCPMOcrVisionConfig)
- MiniCPMV4_6Config classe de configuration : MiniCPMV4_6Model (modèle MiniCPMV4_6Config)
- MiniCPMV4_7Config classe de configuration : MiniCPMV4_7Model (modèle MiniCPMV4_7Config)
- MiniCPMV4_7VisionConfig classe de configuration : MiniCPMV4_7VisionModel (modèle MiniCPMV4_7VisionConfig)
- Classe de configuration MiniMaxConfig : MiniMaxModel (modèle MiniMaxConfig)
- MiniMaxM2Config classe de configuration : MiniMaxM2Model (modèle MiniMaxM2Config)
- MiniMaxM3VLConfig classe de configuration : MiniMaxM3VLModel (modèle MiniMaxM3VLConfig)
- MiniMaxM3VLTextConfig classe de configuration : MiniMaxM3VLTextModel (modèle MiniMaxM3VLTextConfig)
- Classe de configuration Ministral3Config : Ministral3Model (modèle Ministral3Config)
- MinistralConfig classe de configuration : MinistralModel (modèle MinistralConfig)
- Mistral3Config classe de configuration : Mistral3Model (modèle Mistral3Config)
- Classe de configuration Mistral4Config : Mistral4Model (modèle Mistral4Config)
- Classe de configuration MistralConfig : MistralModel (modèle MistralConfig)
- MistralLarge4Config classe de configuration : MistralLarge4Model (modèle MistralLarge4Config)
- MistralLarge4TextConfig classe de configuration : MistralLarge4TextModel (modèle MistralLarge4TextConfig)
- Classe de configuration MixtralConfig : MixtralModel (modèle MixtralConfig)
- Classe de configuration MllamaConfig : MllamaModel (modèle MllamaConfig)
- MobileBertConfig classe de configuration : MobileBertModel (modèle MobileBertConfig)
- MobileNetV1Config classe de configuration : MobileNetV1Model (modèle MobileNetV1Config)
- MobileNetV2Config classe de configuration : MobileNetV2Model (modèle MobileNetV2Config)
- MobileViTConfig classe de configuration : MobileViTModel (modèle MobileViTConfig)
- MobileViTV2Config classe de configuration : MobileViTV2Model (modèle MobileViTV2Config)
- ModernBertConfig classe de configuration : ModernBertModel (modèle ModernBertConfig)
- ModernBertDecoderConfig classe de configuration : ModernBertDecoderModel (modèle ModernBertDecoderConfig)
- ModernVBertConfig classe de configuration : ModernVBertModel (modèle ModernVBertConfig)
- Classe de configuration Molmo2Config : Molmo2Model (modèle Molmo2Config)
- Molmo2TextConfig classe de configuration : Molmo2TextModel (modèle Molmo2TextConfig)
- Classe de configuration MoonshineConfig : MoonshineModel (modèle MoonshineConfig)
- Classe de configuration MoonshineStreamingConfig : MoonshineStreamingModel (modèle MoonshineStreamingConfig)
- Classe de configuration MoshiConfig : MoshiModel (modèle MoshiConfig)
- Classe de configuration MossTranscribeDiarizeAudioConfig : MossTranscribeDiarizeAudioModel (modèle MossTranscribeDiarizeAudioConfig)
- Classe de configuration MossTranscribeDiarizeConfig : MossTranscribeDiarizeModel (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- Classe de configuration MptConfig : MptModel (modèle MptConfig)
- MraConfig classe de configuration : MraModel (modèle MraConfig)
- MuseGlimmerAssistantConfig classe de configuration : MuseGlimmerAssistantModel (modèle MuseGlimmerAssistantConfig)
- MuseGlimmerConfig classe de configuration : MuseGlimmerModel (modèle MuseGlimmerConfig)
- MuseGlimmerTextConfig classe de configuration : MuseGlimmerTextModel (modèle MuseGlimmerTextConfig)
- MuseGlimmerVisionConfig classe de configuration : MuseGlimmerVisionModel (modèle MuseGlimmerVisionConfig)
- MuseSparkAudioConfig classe de configuration : MuseSparkAudioModel (modèle MuseSparkAudioConfig)
- MuseSparkConfig classe de configuration : MuseSparkModel (modèle MuseSparkConfig)
- MuseSparkTextConfig classe de configuration : MuseSparkTextModel (modèle MuseSparkTextConfig)
- MuseSparkVisionConfig classe de configuration : MuseSparkVisionModel (modèle MuseSparkVisionConfig)
- MusicFlamingoConfig classe de configuration : MusicFlamingoModel (modèle MusicFlamingoConfig)
- MusicgenConfig classe de configuration : MusicgenModel (modèle MusicgenConfig)
- MusicgenMelodyConfig classe de configuration : MusicgenMelodyModel (modèle MusicgenMelodyConfig)
- Classe de configuration MvpConfig : MvpModel (modèle MvpConfig)
- Classe de configuration NanoChatConfig : NanoChatModel (modèle NanoChatConfig)
- Nemotron3DiarizationAudioConfig classe de configuration : Nemotron3DiarizationAudioModel (modèle Nemotron3DiarizationAudioConfig)
- Nemotron3DiarizationConfig classe de configuration : Nemotron3DiarizationModel (modèle Nemotron3DiarizationConfig)
- Nemotron3_5AsrConfig classe de configuration : Nemotron3_5AsrForRNNT (modèle Nemotron3_5AsrConfig)
- Nemotron3_5TranscribeAsrAudioConfig classe de configuration : Nemotron3_5TranscribeAsrAudioModel (modèle Nemotron3_5TranscribeAsrAudioConfig)
- Nemotron3_5TranscribeAudioConfig classe de configuration : Nemotron3_5TranscribeAudioModel (modèle Nemotron3_5TranscribeAudioConfig)
- Nemotron3_5TranscribeConfig classe de configuration : Nemotron3_5TranscribeModel (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- Nemotron3_5TranscribeWordTimestampConfig classe de configuration : Nemotron3_5TranscribeWordTimestampModel (modèle Nemotron3_5TranscribeWordTimestampConfig)
- NemotronAsrStreamingConfig classe de configuration : NemotronAsrStreamingForRNNT (modèle NemotronAsrStreamingConfig)
- Classe de configuration NemotronAsrStreamingEncoderConfig : NemotronAsrStreamingEncoder (modèle NemotronAsrStreamingEncoderConfig)
- Classe de configuration NemotronConfig : NemotronModel (modèle NemotronConfig)
- NemotronHConfig classe de configuration : NemotronHModel (modèle NemotronHConfig)
- NeoMMEConfig classe de configuration : NeoMMEModel (modèle NeoMMEConfig)
- NeuCodecConfig classe de configuration : NeuCodecModel (modèle NeuCodecConfig)
- NllbMoeConfig classe de configuration : NllbMoeModel (modèle NllbMoeConfig)
- NomicBertConfig classe de configuration : NomicBertModel (modèle NomicBertConfig)
- NystromformerConfig classe de configuration : NystromformerModel (modèle NystromformerConfig)
- OPTConfig classe de configuration : OPTModel (modèle OPTConfig)
- Olmo2Config classe de configuration : Olmo2Model (modèle Olmo2Config)
- Olmo3Config classe de configuration : Olmo3Model (modèle Olmo3Config)
- Classe de configuration OlmoConfig : OlmoModel (modèle OlmoConfig)
- Classe de configuration OlmoHybridConfig : OlmoHybridModel (modèle OlmoHybridConfig)
- OlmoeConfig classe de configuration : OlmoeModel (modèle OlmoeConfig)
- Classe de configuration OmDetTurboConfig : OmDetTurboForObjectDetection (modèle OmDetTurboConfig)
- OneFormerConfig classe de configuration : OneFormerModel (modèle OneFormerConfig)
- OpenAIGPTConfig classe de configuration : OpenAIGPTModel (modèle OpenAIGPTConfig)
- Classe de configuration OpenAIPrivacyFilterConfig : OpenAIPrivacyFilterModel (modèle OpenAIPrivacyFilterConfig)
- Ovis2Config classe de configuration : Ovis2Model (modèle Ovis2Config)
- OwlViTConfig classe de configuration : OwlViTModel (modèle OwlViTConfig)
- Owlv2Config classe de configuration : Owlv2Model (modèle Owlv2Config)
- Classe de configuration PI0Config : PI0Model (modèle PI0Config)
- PLBartConfig classe de configuration : PLBartModel (modèle PLBartConfig)
- PPDocLayoutV3Config classe de configuration : PPDocLayoutV3Model (modèle PPDocLayoutV3Config)
- PPDocLayoutV4Config classe de configuration : PPDocLayoutV4Model (modèle PPDocLayoutV4Config)
- PPOCRV5MobileRecConfig classe de configuration : PPOCRV5MobileRecModel (modèle PPOCRV5MobileRecConfig)
- Classe de configuration PPOCRV5ServerRecConfig : PPOCRV5ServerRecModel (modèle PPOCRV5ServerRecConfig)
- Classe de configuration PPOCRV6MediumDetConfig : PPOCRV6MediumDetModel (modèle PPOCRV6MediumDetConfig)
- PPOCRV6SmallDetConfig classe de configuration : PPOCRV6SmallDetModel (modèle PPOCRV6SmallDetConfig)
- PPOCRV6SmallRecConfig classe de configuration : PPOCRV6SmallRecModel (modèle PPOCRV6SmallRecConfig)
- PPOCRV6TinyRecConfig classe de configuration : PPOCRV6TinyRecModel (modèle PPOCRV6TinyRecConfig)
- PaddleOCRVLConfig classe de configuration : PaddleOCRVLModel (modèle PaddleOCRVLConfig)
- PaliGemmaConfig classe de configuration : PaliGemmaModel (modèle PaliGemmaConfig)
- ParakeetCTCConfig classe de configuration : ParakeetForCTC (modèle ParakeetCTCConfig)
- Classe de configuration ParakeetEncoderConfig : ParakeetEncoder (modèle ParakeetEncoderConfig)
- ParakeetRNNTConfig classe de configuration : ParakeetForRNNT (modèle ParakeetRNNTConfig)
- ParakeetTDTConfig classe de configuration : ParakeetForTDT (modèle ParakeetTDTConfig)
- PatchTSMixerConfig classe de configuration : PatchTSMixerModel (modèle PatchTSMixerConfig)
- PatchTSTConfig classe de configuration : PatchTSTModel (modèle PatchTSTConfig)
- PeAudioConfig classe de configuration : PeAudioModel (modèle PeAudioConfig)
- Classe de configuration PeAudioEncoderConfig : PeAudioEncoder (modèle PeAudioEncoderConfig)
- PeAudioVideoConfig classe de configuration : PeAudioVideoModel (modèle PeAudioVideoConfig)
- Classe de configuration PeAudioVideoEncoderConfig : PeAudioVideoEncoder (modèle PeAudioVideoEncoderConfig)
- PeVideoConfig classe de configuration : PeVideoModel (modèle PeVideoConfig)
- Classe de configuration PeVideoEncoderConfig : PeVideoEncoder (modèle PeVideoEncoderConfig)
- Classe de configuration PegasusConfig : PegasusModel (modèle PegasusConfig)
- PegasusXConfig classe de configuration : PegasusXModel (modèle PegasusXConfig)
- Classe de configuration PerceiverConfig : PerceiverModel (modèle PerceiverConfig)
- PerceptionLMConfig classe de configuration : PerceptionLMModel (modèle PerceptionLMConfig)
- PersimmonConfig classe de configuration : PersimmonModel (modèle PersimmonConfig)
- Phi3Config classe de configuration : Phi3Model (modèle Phi3Config)
- Phi4MultimodalConfig classe de configuration : Phi4MultimodalModel (modèle Phi4MultimodalConfig)
- PhiConfig classe de configuration : PhiModel (modèle PhiConfig)
- PhimoeConfig classe de configuration : PhimoeModel (modèle PhimoeConfig)
- Classe de configuration PixioConfig : PixioModel (modèle PixioConfig)
- Classe de configuration PixtralVisionConfig : PixtralVisionModel (modèle PixtralVisionConfig)
- PocketTTSAudioTokenizerConfig classe de configuration : PocketTTSAudioTokenizerModel (modèle PocketTTSAudioTokenizerConfig)
- Classe de configuration PocketTTSAudioTokenizerDecoderConfig : PocketTTSAudioTokenizerDecoderModel (modèle PocketTTSAudioTokenizerDecoderConfig)
- Classe de configuration PocketTTSAudioTokenizerEncoderConfig : PocketTTSAudioTokenizerEncoderModel (modèle PocketTTSAudioTokenizerEncoderConfig)
- Classe de configuration PocketTTSConfig : PocketTTSModel (modèle PocketTTSConfig)
- PoolFormerConfig classe de configuration : PoolFormerModel (modèle PoolFormerConfig)
- ProphetNetConfig classe de configuration : ProphetNetModel (modèle ProphetNetConfig)
- Classe de configuration PvtConfig : PvtModel (modèle PvtConfig)
- PvtV2Config classe de configuration : PvtV2Model (modèle PvtV2Config)
- QianfanOCRConfig classe de configuration : QianfanOCRModel (modèle QianfanOCRConfig)
- QianfanOCRVisionConfig classe de configuration : QianfanOCRVisionModel (modèle QianfanOCRVisionConfig)
- Qwen2AudioConfig classe de configuration : Qwen2AudioModel (modèle Qwen2AudioConfig)
- Classe de configuration Qwen2AudioEncoderConfig : Qwen2AudioEncoder (modèle Qwen2AudioEncoderConfig)
- Qwen2Config classe de configuration : Qwen2Model (modèle Qwen2Config)
- Qwen2MoeConfig classe de configuration : Qwen2MoeModel (modèle Qwen2MoeConfig)
- Qwen2VLConfig classe de configuration : Qwen2VLModel (modèle Qwen2VLConfig)
- Qwen2VLTextConfig classe de configuration : Qwen2VLTextModel (modèle Qwen2VLTextConfig)
- Qwen2_5OmniThinkerConfig classe de configuration : Qwen2_5OmniThinkerModel (modèle Qwen2_5OmniThinkerConfig)
- Qwen2_5_VLConfig classe de configuration : Qwen2_5_VLModel (modèle Qwen2_5_VLConfig)
- Qwen2_5_VLTextConfig classe de configuration : Qwen2_5_VLTextModel (modèle Qwen2_5_VLTextConfig)
- Classe de configuration Qwen2_5_VLVisionConfig : Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel (modèle Qwen2_5_VLVisionConfig)
- Qwen3ASRConfig classe de configuration : Qwen3ASRModel (modèle Qwen3ASRConfig)
- Classe de configuration Qwen3ASREncoderConfig : Qwen3ASREncoder (modèle Qwen3ASREncoderConfig)
- Qwen3Config classe de configuration : Qwen3Model (modèle Qwen3Config)
- Qwen3MoeConfig classe de configuration : Qwen3MoeModel (modèle Qwen3MoeConfig)
- Qwen3NextConfig classe de configuration : Qwen3NextModel (modèle Qwen3NextConfig)
- Qwen3OmniMoeThinkerConfig classe de configuration : Qwen3OmniMoeThinkerModel (modèle Qwen3OmniMoeThinkerConfig)
- Qwen3VLConfig classe de configuration : Qwen3VLModel (modèle Qwen3VLConfig)
- Qwen3VLMoeConfig classe de configuration : Qwen3VLMoeModel (modèle Qwen3VLMoeConfig)
- Qwen3VLMoeTextConfig classe de configuration : Qwen3VLMoeTextModel (modèle Qwen3VLMoeTextConfig)
- Qwen3VLMoeVisionConfig classe de configuration : Qwen3VLMoeVisionModel (modèle Qwen3VLMoeVisionConfig)
- Qwen3VLTextConfig classe de configuration : Qwen3VLTextModel (modèle Qwen3VLTextConfig)
- Qwen3VLVisionConfig classe de configuration : Qwen3VLVisionModel (modèle Qwen3VLVisionConfig)
- Qwen3_5Config classe de configuration : Qwen3_5Model (modèle Qwen3_5Config)
- Qwen3_5MoeConfig classe de configuration : Qwen3_5MoeModel (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- Qwen3_5MoeTextConfig classe de configuration : Qwen3_5MoeTextModel (modèle Qwen3_5MoeTextConfig)
- Qwen3_5MoeVisionConfig classe de configuration : Qwen3_5MoeVisionModel (modèle Qwen3_5MoeVisionConfig)
- Qwen3_5TextConfig classe de configuration : Qwen3_5TextModel (modèle Qwen3_5TextConfig)
- Qwen3_5VisionConfig classe de configuration : Qwen3_5VisionModel (modèle Qwen3_5VisionConfig)
- Qwen4ExpConfig classe de configuration : Qwen4ExpModel (modèle Qwen4ExpConfig)
- Qwen4ExpTextConfig classe de configuration : Qwen4ExpTextModel (modèle Qwen4ExpTextConfig)
- Qwen4ExpVisionConfig classe de configuration : Qwen4ExpVisionModel (modèle Qwen4ExpVisionConfig)
- RTDetrConfig classe de configuration : RTDetrModel (modèle RTDetrConfig)
- RTDetrV2Config classe de configuration : RTDetrV2Model (modèle RTDetrV2Config)
- RadioConfig classe de configuration : RadioModel (modèle RadioConfig)
- Classe de configuration RecurrentGemmaConfig : RecurrentGemmaModel (modèle RecurrentGemmaConfig)
- ReformerConfig classe de configuration : ReformerModel (modèle ReformerConfig)
- RegNetConfig classe de configuration : RegNetModel (modèle RegNetConfig)
- RemBertConfig classe de configuration : RemBertModel (modèle RemBertConfig)
- ResNetConfig classe de configuration : ResNetModel (modèle ResNetConfig)
- RfDetrConfig classe de configuration : RfDetrModel (modèle RfDetrConfig)
- RoCBertConfig classe de configuration : RoCBertModel (modèle RoCBertConfig)
- RoFormerConfig classe de configuration : RoFormerModel (modèle RoFormerConfig)
- RobertaConfig classe de configuration : RobertaModel (modèle RobertaConfig)
- RobertaPreLayerNormConfig classe de configuration : RobertaPreLayerNormModel (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- Classe de configuration RwkvConfig : RwkvModel (modèle RwkvConfig)
- SEWConfig classe de configuration : SEWModel (modèle SEWConfig)
- SEWDConfig classe de configuration : SEWDModel (modèle SEWDConfig)
- Sam2Config classe de configuration : Sam2Model (modèle Sam2Config)
- Sam2HieraDetConfig classe de configuration : Sam2HieraDetModel (modèle Sam2HieraDetConfig)
- Sam2VideoConfig classe de configuration : Sam2VideoModel (modèle Sam2VideoConfig)
- Sam2VisionConfig classe de configuration : Sam2VisionModel (modèle Sam2VisionConfig)
- Sam3Config classe de configuration : Sam3Model (modèle Sam3Config)
- Sam3LiteTextConfig classe de configuration : Sam3LiteTextModel (modèle Sam3LiteTextConfig)
- Sam3LiteTextTextConfig classe de configuration : Sam3LiteTextTextModel (modèle Sam3LiteTextTextConfig)
- Sam3TrackerConfig classe de configuration : Sam3TrackerModel (modèle Sam3TrackerConfig)
- Sam3TrackerVideoConfig classe de configuration : Sam3TrackerVideoModel (modèle Sam3TrackerVideoConfig)
- Sam3ViTConfig classe de configuration : Sam3ViTModel (modèle Sam3ViTConfig)
- Sam3VideoConfig classe de configuration : Sam3VideoModel (modèle Sam3VideoConfig)
- Sam3VisionConfig classe de configuration : Sam3VisionModel (modèle Sam3VisionConfig)
- Classe de configuration SamConfig : SamModel (modèle SamConfig)
- SamHQConfig classe de configuration : SamHQModel (modèle SamHQConfig)
- SamHQVisionConfig classe de configuration : SamHQVisionModel (modèle SamHQVisionConfig)
- Classe de configuration SamVisionConfig : SamVisionModel (modèle SamVisionConfig)
- Sapiens2Config classe de configuration : Sapiens2Model (modèle Sapiens2Config)
- SeamlessM4TConfig classe de configuration : SeamlessM4TModel (modèle SeamlessM4TConfig)
- SeamlessM4Tv2Config classe de configuration : SeamlessM4Tv2Model (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- SeedOssConfig classe de configuration : SeedOssModel (modèle SeedOssConfig)
- SegGptConfig classe de configuration : SegGptModel (modèle SegGptConfig)
- SegformerConfig classe de configuration : SegformerModel (modèle SegformerConfig)
- Siglip2Config classe de configuration : Siglip2Model (modèle Siglip2Config)
- Siglip2VisionConfig classe de configuration : Siglip2VisionModel (modèle Siglip2VisionConfig)
- SiglipConfig classe de configuration : SiglipModel (modèle SiglipConfig)
- SiglipVisionConfig classe de configuration : SiglipVisionModel (modèle SiglipVisionConfig)
- SmolLM3Config classe de configuration : SmolLM3Model (modèle SmolLM3Config)
- Classe de configuration SmolVLMConfig : SmolVLMModel (modèle SmolVLMConfig)
- Classe de configuration SmolVLMVisionConfig : SmolVLMVisionTransformer (modèle SmolVLMVisionConfig)
- Classe de configuration SolarOpenConfig : SolarOpenModel (modèle SolarOpenConfig)
- Classe de configuration Speech2TextConfig : Speech2TextModel (modèle Speech2TextConfig)
- SpeechT5Config classe de configuration : SpeechT5Model (modèle SpeechT5Config)
- Classe de configuration SplinterConfig : SplinterModel (modèle SplinterConfig)
- SqueezeBertConfig classe de configuration : SqueezeBertModel (modèle SqueezeBertConfig)
- StableLmConfig classe de configuration : StableLmModel (modèle StableLmConfig)
- Starcoder2Config classe de configuration : Starcoder2Model (modèle Starcoder2Config)
- Step3p7Config classe de configuration : Step3p7Model (modèle Step3p7Config)
- Classe de configuration SwiftFormerConfig : SwiftFormerModel (modèle SwiftFormerConfig)
- Swin2SRConfig classe de configuration : Swin2SRModel (modèle Swin2SRConfig)
- Classe de configuration SwinConfig : SwinModel (modèle SwinConfig)
- Classe de configuration Swinv2Config : Swinv2Model (modèle Swinv2Config)
- SwitchTransformersConfig classe de configuration : SwitchTransformersModel (modèle SwitchTransformersConfig)
- T5Config classe de configuration : T5Model (modèle T5Config)
- T5Gemma2Config classe de configuration : T5Gemma2Model (modèle T5Gemma2Config)
- T5Gemma2EncoderConfig classe de configuration :
T5Gemma2Encoder(modèle T5Gemma2EncoderConfig) - T5GemmaConfig classe de configuration : T5GemmaModel (modèle T5GemmaConfig)
- TableTransformerConfig classe de configuration : TableTransformerModel (modèle TableTransformerConfig)
- TapasConfig classe de configuration : TapasModel (modèle TapasConfig)
- TextNetConfig classe de configuration : TextNetModel (modèle TextNetConfig)
- TimeSeriesTransformerConfig classe de configuration : TimeSeriesTransformerModel (modèle TimeSeriesTransformerConfig)
- TimesFm2_5Config classe de configuration : TimesFm2_5Model (modèle TimesFm2_5Config)
- TimesFmConfig classe de configuration : TimesFmModel (modèle TimesFmConfig)
- TimesformerConfig classe de configuration : TimesformerModel (modèle TimesformerConfig)
- TimmBackboneConfig classe de configuration : TimmBackbone (modèle TimmBackboneConfig)
- Classe de configuration TimmWrapperConfig : TimmWrapperModel (modèle TimmWrapperConfig)
- Tipsv2Config classe de configuration : Tipsv2Model (modèle Tipsv2Config)
- Tipsv2TextConfig classe de configuration : Tipsv2TextModel (modèle Tipsv2TextConfig)
- Classe de configuration Tipsv2VisionConfig : Tipsv2VisionModel (modèle Tipsv2VisionConfig)
- Classe de configuration TvpConfig : TvpModel (modèle TvpConfig)
- UMT5Config classe de configuration : UMT5Model (modèle UMT5Config)
- UVDocConfig classe de configuration : UVDocModel (modèle UVDocConfig)
- UdopConfig classe de configuration : UdopModel (modèle UdopConfig)
- UltraVBertConfig classe de configuration : UltraVBertModel (modèle UltraVBertConfig)
- UltrabertConfig classe de configuration : UltrabertModel (modèle UltrabertConfig)
- UniSpeechConfig classe de configuration : UniSpeechModel (modèle UniSpeechConfig)
- UniSpeechSatConfig classe de configuration : UniSpeechSatModel (modèle UniSpeechSatConfig)
- UnivNetConfig classe de configuration : UnivNetModel (modèle UnivNetConfig)
- Classe de configuration UnlimitedOcrConfig : UnlimitedOcrModel (modèle UnlimitedOcrConfig)
- VJEPA2Config classe de configuration : VJEPA2Model (modèle VJEPA2Config)
- VaultGemmaConfig classe de configuration : VaultGemmaModel (modèle VaultGemmaConfig)
- ViTConfig classe de configuration : ViTModel (modèle ViTConfig)
- ViTMAEConfig classe de configuration : ViTMAEModel (modèle ViTMAEConfig)
- ViTMSNConfig classe de configuration : ViTMSNModel (modèle ViTMSNConfig)
- VibeVoiceAcousticTokenizerConfig classe de configuration : VibeVoiceAcousticTokenizerModel (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerConfig)
- VibeVoiceAcousticTokenizerDecoderConfig classe de configuration : VibeVoiceAcousticTokenizerDecoderModel (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerDecoderConfig)
- Classe de configuration VibeVoiceAcousticTokenizerEncoderConfig : VibeVoiceAcousticTokenizerEncoderModel (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerEncoderConfig)
- VibeVoiceAsrConfig classe de configuration : VibeVoiceAsrModel (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- VibeVoiceConfig classe de configuration : VibeVoiceForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceConfig)
- Classe de configuration VideoLlama3Config : VideoLlama3Model (modèle VideoLlama3Config)
- Classe de configuration VideoLlama3VisionConfig : VideoLlama3VisionModel (modèle VideoLlama3VisionConfig)
- VideoLlavaConfig classe de configuration : VideoLlavaModel (modèle VideoLlavaConfig)
- Classe de configuration VideoMAEConfig : VideoMAEModel (modèle VideoMAEConfig)
- Classe de configuration VideoPrismConfig : VideoPrismClipModel (modèle VideoPrismConfig)
- Classe de configuration VideoPrismVisionConfig : VideoPrismVisionModel (modèle VideoPrismVisionConfig)
- ViltConfig classe de configuration : ViltModel (modèle ViltConfig)
- VipLlavaConfig classe de configuration : VipLlavaModel (modèle VipLlavaConfig)
- Classe de configuration VisionTextDualEncoderConfig : VisionTextDualEncoderModel (modèle VisionTextDualEncoderConfig)
- VisualBertConfig classe de configuration : VisualBertModel (modèle VisualBertConfig)
- Classe de configuration VitDetConfig : VitDetModel (modèle VitDetConfig)
- VitsConfig classe de configuration : VitsModel (modèle VitsConfig)
- Classe de configuration VivitConfig : VivitModel (modèle VivitConfig)
- Classe de configuration VoxtralConfig : VoxtralModel (modèle VoxtralConfig)
- Classe de configuration VoxtralEncoderConfig : VoxtralEncoder (modèle VoxtralEncoderConfig)
- VoxtralRealtimeConfig classe de configuration : VoxtralRealtimeModel (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- VoxtralRealtimeEncoderConfig classe de configuration : VoxtralRealtimeEncoder (modèle VoxtralRealtimeEncoderConfig)
- VoxtralRealtimeTextConfig classe de configuration :
VoxtralRealtimeTextModel(modèle VoxtralRealtimeTextConfig) - Wav2Vec2BertConfig classe de configuration : Wav2Vec2BertModel (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- Wav2Vec2Config classe de configuration : Wav2Vec2Model (modèle Wav2Vec2Config)
- Wav2Vec2ConformerConfig classe de configuration : Wav2Vec2ConformerModel (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- WavLMConfig classe de configuration : WavLMModel (modèle WavLMConfig)
- WhisperConfig classe de configuration : WhisperModel (modèle WhisperConfig)
- XCLIPConfig classe de configuration : XCLIPModel (modèle XCLIPConfig)
- XGLMConfig classe de configuration : XGLMModel (modèle XGLMConfig)
- XLMConfig classe de configuration : XLMModel (modèle XLMConfig)
- XLMRobertaConfig classe de configuration : XLMRobertaModel (modèle XLMRobertaConfig)
- XLMRobertaXLConfig classe de configuration : XLMRobertaXLModel (modèle XLMRobertaXLConfig)
- XLNetConfig classe de configuration : XLNetModel (modèle XLNetConfig)
- Xcodec2Config classe de configuration : Xcodec2Model (modèle Xcodec2Config)
- Classe de configuration XcodecConfig : XcodecModel (modèle XcodecConfig)
- Classe de configuration XmodConfig : XmodModel (modèle XmodConfig)
- Classe de configuration YolosConfig : YolosModel (modèle YolosConfig)
- Classe de configuration YosoConfig : YosoModel (modèle YosoConfig)
- Classe de configuration YoutuConfig : YoutuModel (modèle YoutuConfig)
- Zamba2Config classe de configuration : Zamba2Model (modèle Zamba2Config)
- Classe de configuration ZambaConfig : ZambaModel (modèle ZambaConfig)
- Classe de configuration ZayaConfig : ZayaModel (modèle ZayaConfig)
- xLSTMConfig classe de configuration : xLSTMModel (modèle xLSTMConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de base de la bibliothèque à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de base de la bibliothèque à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- afmoe — AfmoeModel (modèle AfmoeConfig)
- aimv2 — Aimv2Model (modèle Aimv2Config)
- aimv2_vision_model — Aimv2VisionModel (modèle Aimv2VisionConfig)
- albert — AlbertModel (modèle AlbertConfig)
- align — AlignModel (modèle AlignConfig)
- altclip — AltCLIPModel (modèle AltCLIPConfig)
- apertus — ApertusModel (modèle ApertusConfig)
- arcee — ArceeModel (modèle ArceeConfig)
- aria — AriaModel (modèle AriaConfig)
- aria_text — AriaTextModel (modèle AriaTextConfig)
- audio-spectrogram-transformer — ASTModel (modèle ASTConfig)
- audioflamingo3 — AudioFlamingo3Model (modèle AudioFlamingo3Config)
- audioflamingo3_encoder — AudioFlamingo3Encoder (modèle AudioFlamingo3EncoderConfig)
- autoformer — AutoformerModel (modèle AutoformerConfig)
- axk1 — AXK1Model (modèle AXK1Config)
- axk2 — AXK2Model (modèle AXK2Config)
- aya_vision — AyaVisionModel (modèle AyaVisionConfig)
- bailing_hybrid — BailingHybridModel (modèle BailingHybridConfig)
- bamba — BambaModel (modèle BambaConfig)
- bark — BarkModel (modèle BarkConfig)
- bart — BartModel (modèle BartConfig)
- beam — BeamModel (modèle BeamConfig)
- beit — BeitModel (modèle BeitConfig)
- bert — BertModel (modèle BertConfig)
- bert-generation — BertGenerationEncoder (modèle BertGenerationConfig)
- big_bird — BigBirdModel (modèle BigBirdConfig)
- bigbird_pegasus — BigBirdPegasusModel (modèle BigBirdPegasusConfig)
- biogpt — BioGptModel (modèle BioGptConfig)
- bit — BitModel (modèle BitConfig)
- bitnet — BitNetModel (modèle BitNetConfig)
- blenderbot — BlenderbotModel (modèle BlenderbotConfig)
- blenderbot-small — BlenderbotSmallModel (modèle BlenderbotSmallConfig)
- blip — BlipModel (modèle BlipConfig)
- blip-2 — Blip2Model (modèle Blip2Config)
- blip_2_qformer — Blip2QFormerModel (modèle Blip2QFormerConfig)
- bloom — BloomModel (modèle BloomConfig)
- blt — BltModel (modèle BltConfig)
- bridgetower — BridgeTowerModel (modèle BridgeTowerConfig)
- bros — BrosModel (modèle BrosConfig)
- camembert — CamembertModel (modèle CamembertConfig)
- canary — CanaryModel (modèle CanaryConfig)
- canine — CanineModel (modèle CanineConfig)
- chameleon — ChameleonModel (modèle ChameleonConfig)
- chinese_clip — ChineseCLIPModel (modèle ChineseCLIPConfig)
- chinese_clip_vision_model — ChineseCLIPVisionModel (modèle ChineseCLIPVisionConfig)
- clap — ClapModel (modèle ClapConfig)
- clip — CLIPModel (modèle CLIPConfig)
- clip_text_model — CLIPTextModel (modèle CLIPTextConfig)
- clip_vision_model — CLIPVisionModel (modèle CLIPVisionConfig)
- clipseg — CLIPSegModel (modèle CLIPSegConfig)
- clvp — ClvpModelForConditionalGeneration (modèle ClvpConfig)
- codegen — CodeGenModel (modèle CodeGenConfig)
- cohere — CohereModel (modèle CohereConfig)
- cohere2 — Cohere2Model (modèle Cohere2Config)
- cohere2_moe — Cohere2MoeModel (modèle Cohere2MoeConfig)
- cohere2_vision — Cohere2VisionModel (modèle Cohere2VisionConfig)
- cohere_asr — CohereAsrModel (modèle CohereAsrConfig)
- cohere_compass — CohereCompassModel (modèle CohereCompassConfig)
- cohere_compass_text — CohereCompassTextModel (modèle CohereCompassTextConfig)
- cohere_compass_vision — CohereCompassVisionModel (modèle CohereCompassVisionConfig)
- conditional_detr — ConditionalDetrModel (modèle ConditionalDetrConfig)
- convbert — ConvBertModel (modèle ConvBertConfig)
- convnext — ConvNextModel (modèle ConvNextConfig)
- convnextv2 — ConvNextV2Model (modèle ConvNextV2Config)
- cosmos3_edge — Cosmos3EdgeModel (modèle Cosmos3EdgeConfig)
- cosmos3_edge_text — Cosmos3EdgeTextModel (modèle Cosmos3EdgeTextConfig)
- cosmos3_edge_vision — Cosmos3EdgeVisionModel (modèle Cosmos3EdgeVisionConfig)
- cosmos3_omni — Cosmos3OmniModel (modèle Cosmos3OmniConfig)
- cpmant — CpmAntModel (modèle CpmAntConfig)
- csm — CsmForConditionalGeneration (modèle CsmConfig)
- ctrl — CTRLModel (modèle CTRLConfig)
- cvt — CvtModel (modèle CvtConfig)
- cwm — CwmModel (modèle CwmConfig)
- d_fine — DFineModel (modèle DFineConfig)
- dab-detr — DabDetrModel (modèle DabDetrConfig)
- dac — DacModel (modèle DacConfig)
- data2vec-audio — Data2VecAudioModel (modèle Data2VecAudioConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextModel (modèle Data2VecTextConfig)
- data2vec-vision — Data2VecVisionModel (modèle Data2VecVisionConfig)
- dbrx — DbrxModel (modèle DbrxConfig)
- deberta — DebertaModel (modèle DebertaConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2Model (modèle DebertaV2Config)
- decision_transformer — DecisionTransformerModel (modèle DecisionTransformerConfig)
- deepseek_ocr2 — DeepseekOcr2Model (modèle DeepseekOcr2Config)
- deepseek_v2 — DeepseekV2Model (modèle DeepseekV2Config)
- deepseek_v3 — DeepseekV3Model (modèle DeepseekV3Config)
- deepseek_v32 — DeepseekV32Model (modèle DeepseekV32Config)
- deepseek_v4 — DeepseekV4Model (modèle DeepseekV4Config)
- deepseek_vl — DeepseekVLModel (modèle DeepseekVLConfig)
- deepseek_vl_hybrid — DeepseekVLHybridModel (modèle DeepseekVLHybridConfig)
- deformable_detr — DeformableDetrModel (modèle DeformableDetrConfig)
- deimv2 — Deimv2Model (modèle Deimv2Config)
- deit — DeiTModel (modèle DeiTConfig)
- depth_pro — DepthProModel (modèle DepthProConfig)
- detr — DetrModel (modèle DetrConfig)
- dia — DiaModel (modèle DiaConfig)
- diffllama — DiffLlamaModel (modèle DiffLlamaConfig)
- diffusion_gemma — DiffusionGemmaModel (modèle DiffusionGemmaConfig)
- dinat — DinatModel (modèle DinatConfig)
- dinov2 — Dinov2Model (modèle Dinov2Config)
- dinov2_with_registers — Dinov2WithRegistersModel (modèle Dinov2WithRegistersConfig)
- dinov3_convnext — DINOv3ConvNextModel (modèle DINOv3ConvNextConfig)
- dinov3_vit — DINOv3ViTModel (modèle DINOv3ViTConfig)
- distilbert — DistilBertModel (modèle DistilBertConfig)
- doge — DogeModel (modèle DogeConfig)
- donut-swin — DonutSwinModel (modèle DonutSwinConfig)
- dots1 — Dots1Model (modèle Dots1Config)
- dpr — DPRQuestionEncoder (modèle DPRConfig)
- dpt — DPTModel (modèle DPTConfig)
- edgetam — EdgeTamModel (modèle EdgeTamConfig)
- edgetam_video — EdgeTamVideoModel (modèle EdgeTamVideoConfig)
- edgetam_vision_model — EdgeTamVisionModel (modèle EdgeTamVisionConfig)
- efficientloftr — EfficientLoFTRModel (modèle EfficientLoFTRConfig)
- efficientnet — EfficientNetModel (modèle EfficientNetConfig)
- electra — ElectraModel (modèle ElectraConfig)
- embedding_gemma2 — EmbeddingGemma2Model (modèle EmbeddingGemma2Config)
- embedding_gemma2_text — EmbeddingGemma2TextModel (modèle EmbeddingGemma2TextConfig)
- emu3 — Emu3Model (modèle Emu3Config)
- encodec — EncodecModel (modèle EncodecConfig)
- ernie — ErnieModel (modèle ErnieConfig)
- ernie4_5 — Ernie4_5Model (modèle Ernie4_5Config)
- ernie4_5_moe — Ernie4_5_MoeModel (modèle Ernie4_5_MoeConfig)
- ernie4_5_vl_moe — Ernie4_5_VLMoeModel (modèle Ernie4_5_VLMoeConfig)
- esm — EsmModel (modèle EsmConfig)
- esmc — EsmcModel (modèle EsmcConfig)
- eurobert — EuroBertModel (modèle EuroBertConfig)
- evolla — EvollaModel (modèle EvollaConfig)
- exaone4 — Exaone4Model (modèle Exaone4Config)
- exaone4_5 — Exaone4_5_Model (modèle Exaone4_5_Config)
- exaone4_5_vision — Exaone4_5_VisionModel (modèle Exaone4_5_VisionConfig)
- exaone_moe — ExaoneMoeModel (modèle ExaoneMoeConfig)
- falcon — FalconModel (modèle FalconConfig)
- falcon_h1 — FalconH1Model (modèle FalconH1Config)
- falcon_mamba — FalconMambaModel (modèle FalconMambaConfig)
- fast_vlm — FastVlmModel (modèle FastVlmConfig)
- fastspeech2_conformer — FastSpeech2ConformerModel (modèle FastSpeech2ConformerConfig)
- fastspeech2_conformer_with_hifigan — FastSpeech2ConformerWithHifiGan (modèle FastSpeech2ConformerWithHifiGanConfig)
- flaubert — FlaubertModel (modèle FlaubertConfig)
- flava — FlavaModel (modèle FlavaConfig)
- flex_olmo — FlexOlmoModel (modèle FlexOlmoConfig)
- flint — FlintModel (modèle FlintConfig)
- florence2 — Florence2Model (modèle Florence2Config)
- fnet — FNetModel (modèle FNetConfig)
- focalnet — FocalNetModel (modèle FocalNetConfig)
- fsmt — FSMTModel (modèle FSMTConfig)
- fun_asr_nano — FunAsrNanoModel (modèle FunAsrNanoConfig)
- fun_asr_nano_encoder — FunAsrNanoEncoder (modèle FunAsrNanoEncoderConfig)
- funnel — FunnelModel ou FunnelBaseModel (modèle FunnelConfig)
- fuyu — FuyuModel (modèle FuyuConfig)
- gemma — GemmaModel (modèle GemmaConfig)
- gemma2 — Gemma2Model (modèle Gemma2Config)
- gemma3 — Gemma3Model (modèle Gemma3Config)
- gemma3_text — Gemma3TextModel (modèle Gemma3TextConfig)
- gemma3n — Gemma3nModel (modèle Gemma3nConfig)
- gemma3n_audio —
Gemma3nAudioEncoder(modèle Gemma3nAudioConfig) - gemma3n_text — Gemma3nTextModel (modèle Gemma3nTextConfig)
- gemma3n_vision — TimmWrapperModel (modèle Gemma3nVisionConfig)
- gemma4 — Gemma4Model (modèle Gemma4Config)
- gemma4_audio — Gemma4AudioModel (modèle Gemma4AudioConfig)
- gemma4_text — Gemma4TextModel (modèle Gemma4TextConfig)
- gemma4_unified — Gemma4UnifiedModel (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- gemma4_unified_text — Gemma4UnifiedTextModel (modèle Gemma4UnifiedTextConfig)
- gemma4_vision — Gemma4VisionModel (modèle Gemma4VisionConfig)
- git — GitModel (modèle GitConfig)
- glm — GlmModel (modèle GlmConfig)
- glm4 — Glm4Model (modèle Glm4Config)
- glm46v — Glm46VModel (modèle Glm46VConfig)
- glm4_moe — Glm4MoeModel (modèle Glm4MoeConfig)
- glm4_moe_lite — Glm4MoeLiteModel (modèle Glm4MoeLiteConfig)
- glm4v — Glm4vModel (modèle Glm4vConfig)
- glm4v_moe — Glm4vMoeModel (modèle Glm4vMoeConfig)
- glm4v_moe_text — Glm4vMoeTextModel (modèle Glm4vMoeTextConfig)
- glm4v_moe_vision — Glm4vMoeVisionModel (modèle Glm4vMoeVisionConfig)
- glm4v_text — Glm4vTextModel (modèle Glm4vTextConfig)
- glm4v_vision — Glm4vVisionModel (modèle Glm4vVisionConfig)
- glm5_next — Glm5NextModel (modèle Glm5NextConfig)
- glm5_next_text — Glm5NextTextModel (modèle Glm5NextTextConfig)
- glm5_next_vision — Glm5NextVisionModel (modèle Glm5NextVisionConfig)
- glm_image — GlmImageModel (modèle GlmImageConfig)
- glm_image_text — GlmImageTextModel (modèle GlmImageTextConfig)
- glm_image_vision — GlmImageVisionModel (modèle GlmImageVisionConfig)
- glm_image_vqmodel — GlmImageVQVAE (modèle GlmImageVQVAEConfig)
- glm_moe_dsa — GlmMoeDsaModel (modèle GlmMoeDsaConfig)
- glm_ocr — GlmOcrModel (modèle GlmOcrConfig)
- glm_ocr_text — GlmOcrTextModel (modèle GlmOcrTextConfig)
- glm_ocr_vision — GlmOcrVisionModel (modèle GlmOcrVisionConfig)
- glmasr — GlmAsrModel (modèle GlmAsrConfig)
- glmasr_encoder — GlmAsrEncoder (modèle GlmAsrEncoderConfig)
- glmga — Glm46VModel (modèle GlmgaConfig)
- glpn — GLPNModel (modèle GLPNConfig)
- got_ocr2 — GotOcr2Model (modèle GotOcr2Config)
- gpt-sw3 — GPT2Model (modèle GPT2Config)
- gpt2 — GPT2Model (modèle GPT2Config)
- gpt_bigcode — GPTBigCodeModel (modèle GPTBigCodeConfig)
- gpt_neo — GPTNeoModel (modèle GPTNeoConfig)
- gpt_neox — GPTNeoXModel (modèle GPTNeoXConfig)
- gpt_neox_japanese — GPTNeoXJapaneseModel (modèle GPTNeoXJapaneseConfig)
- gpt_oss — GptOssModel (modèle GptOssConfig)
- gptj — GPTJModel (modèle GPTJConfig)
- gradium_phonon_tts — GradiumPhononTTSModel (modèle GradiumPhononTTSConfig)
- granite — GraniteModel (modèle GraniteConfig)
- granite4_vision — Granite4VisionModel (modèle Granite4VisionConfig)
- granite_speech — GraniteSpeechModel (modèle GraniteSpeechConfig)
- granite_speech5_ctc — GraniteSpeech5ForCTC (modèle GraniteSpeech5CTCConfig)
- granite_speech5_encoder — GraniteSpeech5Encoder (modèle GraniteSpeech5EncoderConfig)
- granite_speech_plus — GraniteSpeechPlusModel (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- granite_swa — GraniteSWAModel (modèle GraniteSWAConfig)
- granitemoe — GraniteMoeModel (modèle GraniteMoeConfig)
- granitemoe_swa — GraniteMoeSWAModel (modèle GraniteMoeSWAConfig)
- granitemoehybrid — GraniteMoeHybridModel (modèle GraniteMoeHybridConfig)
- granitemoeshared — GraniteMoeSharedModel (modèle GraniteMoeSharedConfig)
- grounding-dino — GroundingDinoModel (modèle GroundingDinoConfig)
- groupvit — GroupViTModel (modèle GroupViTConfig)
- gte — GteModel (modèle GteConfig)
- helium — HeliumModel (modèle HeliumConfig)
- hgnet_v2 — HGNetV2Backbone (modèle HGNetV2Config)
- hiera — HieraModel (modèle HieraConfig)
- higgs_audio_v2 — HiggsAudioV2ForConditionalGeneration (modèle HiggsAudioV2Config)
- higgs_audio_v2_tokenizer — HiggsAudioV2TokenizerModel (modèle HiggsAudioV2TokenizerConfig)
- hrm_text — HrmTextModel (modèle HrmTextConfig)
- hubert — HubertModel (modèle HubertConfig)
- hunyuan_v1_dense — HunYuanDenseV1Model (modèle HunYuanDenseV1Config)
- hunyuan_v1_moe — HunYuanMoEV1Model (modèle HunYuanMoEV1Config)
- hunyuan_vl — HunYuanVLModel (modèle HunYuanVLConfig)
- hunyuan_vl_text — HunYuanVLTextModel (modèle HunYuanVLTextConfig)
- hunyuan_vl_vision — HunYuanVLVisionTransformer (modèle HunYuanVLVisionConfig)
- hy_v3 — HYV3Model (modèle HYV3Config)
- hy_v4 — HYV4Model (modèle HYV4Config)
- hyperclovax — HyperCLOVAXModel (modèle HyperCLOVAXConfig)
- hyperclovax_vision_v2 — HyperCLOVAXVisionV2Model (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- ibert — IBertModel (modèle IBertConfig)
- idefics — IdeficsModel (modèle IdeficsConfig)
- idefics2 — Idefics2Model (modèle Idefics2Config)
- idefics3 — Idefics3Model (modèle Idefics3Config)
- idefics3_vision — Idefics3VisionTransformer (modèle Idefics3VisionConfig)
- ijepa — IJepaModel (modèle IJepaConfig)
- imagegpt — ImageGPTModel (modèle ImageGPTConfig)
- informer — InformerModel (modèle InformerConfig)
- inkling_mm_model — InklingModel (modèle InklingConfig)
- inkling_text — InklingTextModel (modèle InklingTextConfig)
- instructblip — InstructBlipModel (modèle InstructBlipConfig)
- instructblipvideo — InstructBlipVideoModel (modèle InstructBlipVideoConfig)
- internvl — InternVLModel (modèle InternVLConfig)
- internvl_vision — InternVLVisionModel (modèle InternVLVisionConfig)
- jais2 — Jais2Model (modèle Jais2Config)
- jamba — JambaModel (modèle JambaConfig)
- janus — JanusModel (modèle JanusConfig)
- jetmoe — JetMoeModel (modèle JetMoeConfig)
- jina_embeddings_v3 — JinaEmbeddingsV3Model (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- kimi_k25 — Kimi_K25Model (modèle Kimi_K25Config)
- kimi_k25_vision — Kimi_K25VisionModel (modèle Kimi_K25VisionConfig)
- kimi_linear — KimiLinearModel (modèle KimiLinearConfig)
- kolibri1 — Kolibri1Model (modèle Kolibri1Config)
- kosmos-2 — Kosmos2Model (modèle Kosmos2Config)
- kosmos-2.5 — Kosmos2_5Model (modèle Kosmos2_5Config)
- kyutai_speech_to_text — KyutaiSpeechToTextModel (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- laguna — LagunaModel (modèle LagunaConfig)
- lasr_ctc — LasrForCTC (modèle LasrCTCConfig)
- lasr_encoder — LasrEncoder (modèle LasrEncoderConfig)
- layoutlm — LayoutLMModel (modèle LayoutLMConfig)
- layoutlmv2 — LayoutLMv2Model (modèle LayoutLMv2Config)
- layoutlmv3 — LayoutLMv3Model (modèle LayoutLMv3Config)
- led — LEDModel (modèle LEDConfig)
- levit — LevitModel (modèle LevitConfig)
- lfm2 — Lfm2Model (modèle Lfm2Config)
- lfm2_moe — Lfm2MoeModel (modèle Lfm2MoeConfig)
- lfm2_vl — Lfm2VlModel (modèle Lfm2VlConfig)
- lightglue — LightGlueForKeypointMatching (modèle LightGlueConfig)
- lighton_ocr — LightOnOcrModel (modèle LightOnOcrConfig)
- lilt — LiltModel (modèle LiltConfig)
- llama — LlamaModel (modèle LlamaConfig)
- llama4 — Llama4ForConditionalGeneration (modèle Llama4Config)
- llama4_text — Llama4TextModel (modèle Llama4TextConfig)
- llava — LlavaModel (modèle LlavaConfig)
- llava_next — LlavaNextModel (modèle LlavaNextConfig)
- llava_next_video — LlavaNextVideoModel (modèle LlavaNextVideoConfig)
- llava_onevision — LlavaOnevisionModel (modèle LlavaOnevisionConfig)
- longcat_flash — LongcatFlashModel (modèle LongcatFlashConfig)
- longformer — LongformerModel (modèle LongformerConfig)
- longt5 — LongT5Model (modèle LongT5Config)
- luke — LukeModel (modèle LukeConfig)
- lw_detr — LwDetrModel (modèle LwDetrConfig)
- lxmert — LxmertModel (modèle LxmertConfig)
- m2m_100 — M2M100Model (modèle M2M100Config)
- mamba — MambaModel (modèle MambaConfig)
- mamba2 — Mamba2Model (modèle Mamba2Config)
- marian — MarianModel (modèle MarianConfig)
- markuplm — MarkupLMModel (modèle MarkupLMConfig)
- mask2former — Mask2FormerModel (modèle Mask2FormerConfig)
- maskformer — MaskFormerModel (modèle MaskFormerConfig)
- maskformer-swin —
MaskFormerSwinModel(modèle MaskFormerSwinConfig) - mbart — MBartModel (modèle MBartConfig)
- megatron-bert — MegatronBertModel (modèle MegatronBertConfig)
- mellum — MellumModel (modèle MellumConfig)
- metaclip_2 — MetaClip2Model (modèle MetaClip2Config)
- mgp-str — MgpstrForSceneTextRecognition (modèle MgpstrConfig)
- mimi — MimiModel (modèle MimiConfig)
- mimi_decoder — MimiDecoderModel (modèle MimiDecoderConfig)
- mimi_encoder — MimiEncoderModel (modèle MimiEncoderConfig)
- mimo_v2_flash — MiMoV2FlashModel (modèle MiMoV2FlashConfig)
- minicpm3 — MiniCPM3Model (modèle MiniCPM3Config)
- minicpm_ocr — MiniCPMOcrModel (modèle MiniCPMOcrConfig)
- minicpm_ocr_vision — MiniCPMOcrVisionModel (modèle MiniCPMOcrVisionConfig)
- minicpmv4_6 — MiniCPMV4_6Model (modèle MiniCPMV4_6Config)
- minicpmv4_7 — MiniCPMV4_7Model (modèle MiniCPMV4_7Config)
- minicpmv4_7_vision — MiniCPMV4_7VisionModel (modèle MiniCPMV4_7VisionConfig)
- minimax — MiniMaxModel (modèle MiniMaxConfig)
- minimax_m2 — MiniMaxM2Model (modèle MiniMaxM2Config)
- minimax_m3_vl — MiniMaxM3VLModel (modèle MiniMaxM3VLConfig)
- minimax_m3_vl_text — MiniMaxM3VLTextModel (modèle MiniMaxM3VLTextConfig)
- ministral — MinistralModel (modèle MinistralConfig)
- ministral3 — Ministral3Model (modèle Ministral3Config)
- mistral — MistralModel (modèle MistralConfig)
- mistral3 — Mistral3Model (modèle Mistral3Config)
- mistral4 — Mistral4Model (modèle Mistral4Config)
- mistral_large4 — MistralLarge4Model (modèle MistralLarge4Config)
- mistral_large4_text — MistralLarge4TextModel (modèle MistralLarge4TextConfig)
- mixtral — MixtralModel (modèle MixtralConfig)
- mlcd — MLCDVisionModel (modèle MLCDVisionConfig)
- mlcd_vision_model — MLCDVisionModel (modèle MLCDVisionConfig)
- mllama — MllamaModel (modèle MllamaConfig)
- mm-grounding-dino — MMGroundingDinoModel (modèle MMGroundingDinoConfig)
- mobilebert — MobileBertModel (modèle MobileBertConfig)
- mobilenet_v1 — MobileNetV1Model (modèle MobileNetV1Config)
- mobilenet_v2 — MobileNetV2Model (modèle MobileNetV2Config)
- mobilevit — MobileViTModel (modèle MobileViTConfig)
- mobilevitv2 — MobileViTV2Model (modèle MobileViTV2Config)
- modernbert — ModernBertModel (modèle ModernBertConfig)
- modernbert-decoder — ModernBertDecoderModel (modèle ModernBertDecoderConfig)
- modernvbert — ModernVBertModel (modèle ModernVBertConfig)
- molmo2 — Molmo2Model (modèle Molmo2Config)
- molmo2_text — Molmo2TextModel (modèle Molmo2TextConfig)
- moonshine — MoonshineModel (modèle MoonshineConfig)
- moonshine_streaming — MoonshineStreamingModel (modèle MoonshineStreamingConfig)
- moshi — MoshiModel (modèle MoshiConfig)
- moss_transcribe_diarize — MossTranscribeDiarizeModel (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- moss_transcribe_diarize_audio — MossTranscribeDiarizeAudioModel (modèle MossTranscribeDiarizeAudioConfig)
- mpnet — MPNetModel (modèle MPNetConfig)
- mpt — MptModel (modèle MptConfig)
- mra — MraModel (modèle MraConfig)
- mt5 — MT5Model (modèle MT5Config)
- muse_glimmer — MuseGlimmerModel (modèle MuseGlimmerConfig)
- muse_glimmer_assistant — MuseGlimmerAssistantModel (modèle MuseGlimmerAssistantConfig)
- muse_glimmer_text — MuseGlimmerTextModel (modèle MuseGlimmerTextConfig)
- muse_glimmer_vision — MuseGlimmerVisionModel (modèle MuseGlimmerVisionConfig)
- muse_spark — MuseSparkModel (modèle MuseSparkConfig)
- muse_spark_audio — MuseSparkAudioModel (modèle MuseSparkAudioConfig)
- muse_spark_text — MuseSparkTextModel (modèle MuseSparkTextConfig)
- muse_spark_vision — MuseSparkVisionModel (modèle MuseSparkVisionConfig)
- musicflamingo — MusicFlamingoModel (modèle MusicFlamingoConfig)
- musicgen — MusicgenModel (modèle MusicgenConfig)
- musicgen_melody — MusicgenMelodyModel (modèle MusicgenMelodyConfig)
- mvp — MvpModel (modèle MvpConfig)
- nanochat — NanoChatModel (modèle NanoChatConfig)
- nemo_speechlm — Nemotron3_5TranscribeModel (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- nemotron — NemotronModel (modèle NemotronConfig)
- nemotron3_5_asr — Nemotron3_5AsrForRNNT (modèle Nemotron3_5AsrConfig)
- nemotron3_5_transcribe_asr_audio — Nemotron3_5TranscribeAsrAudioModel (modèle Nemotron3_5TranscribeAsrAudioConfig)
- nemotron3_5_transcribe_audio — Nemotron3_5TranscribeAudioModel (modèle Nemotron3_5TranscribeAudioConfig)
- nemotron3_5_transcribe_word_timestamp — Nemotron3_5TranscribeWordTimestampModel (modèle Nemotron3_5TranscribeWordTimestampConfig)
- nemotron3_diarization — Nemotron3DiarizationModel (modèle Nemotron3DiarizationConfig)
- nemotron3_diarization_audio — Nemotron3DiarizationAudioModel (modèle Nemotron3DiarizationAudioConfig)
- nemotron_asr_streaming — NemotronAsrStreamingForRNNT (modèle NemotronAsrStreamingConfig)
- nemotron_asr_streaming_encoder — NemotronAsrStreamingEncoder (modèle NemotronAsrStreamingEncoderConfig)
- nemotron_h — NemotronHModel (modèle NemotronHConfig)
- neomme — NeoMMEModel (modèle NeoMMEConfig)
- neucodec — NeuCodecModel (modèle NeuCodecConfig)
- nllb-moe — NllbMoeModel (modèle NllbMoeConfig)
- nomic_bert — NomicBertModel (modèle NomicBertConfig)
- nystromformer — NystromformerModel (modèle NystromformerConfig)
- olmo — OlmoModel (modèle OlmoConfig)
- olmo2 — Olmo2Model (modèle Olmo2Config)
- olmo3 — Olmo3Model (modèle Olmo3Config)
- olmo_hybrid — OlmoHybridModel (modèle OlmoHybridConfig)
- olmoe — OlmoeModel (modèle OlmoeConfig)
- omdet-turbo — OmDetTurboForObjectDetection (modèle OmDetTurboConfig)
- oneformer — OneFormerModel (modèle OneFormerConfig)
- openai-gpt — OpenAIGPTModel (modèle OpenAIGPTConfig)
- openai_privacy_filter — OpenAIPrivacyFilterModel (modèle OpenAIPrivacyFilterConfig)
- opt — OPTModel (modèle OPTConfig)
- ovis2 — Ovis2Model (modèle Ovis2Config)
- owlv2 — Owlv2Model (modèle Owlv2Config)
- owlvit — OwlViTModel (modèle OwlViTConfig)
- paddleocr_vl — PaddleOCRVLModel (modèle PaddleOCRVLConfig)
- paligemma — PaliGemmaModel (modèle PaliGemmaConfig)
- parakeet_ctc — ParakeetForCTC (modèle ParakeetCTCConfig)
- parakeet_encoder — ParakeetEncoder (modèle ParakeetEncoderConfig)
- parakeet_rnnt — ParakeetForRNNT (modèle ParakeetRNNTConfig)
- parakeet_tdt — ParakeetForTDT (modèle ParakeetTDTConfig)
- patchtsmixer — PatchTSMixerModel (modèle PatchTSMixerConfig)
- patchtst — PatchTSTModel (modèle PatchTSTConfig)
- pe_audio — PeAudioModel (modèle PeAudioConfig)
- pe_audio_encoder — PeAudioEncoder (modèle PeAudioEncoderConfig)
- pe_audio_video — PeAudioVideoModel (modèle PeAudioVideoConfig)
- pe_audio_video_encoder — PeAudioVideoEncoder (modèle PeAudioVideoEncoderConfig)
- pe_video — PeVideoModel (modèle PeVideoConfig)
- pe_video_encoder — PeVideoEncoder (modèle PeVideoEncoderConfig)
- pegasus — PegasusModel (modèle PegasusConfig)
- pegasus_x — PegasusXModel (modèle PegasusXConfig)
- perceiver — PerceiverModel (modèle PerceiverConfig)
- perception_lm — PerceptionLMModel (modèle PerceptionLMConfig)
- persimmon — PersimmonModel (modèle PersimmonConfig)
- phi — PhiModel (modèle PhiConfig)
- phi3 — Phi3Model (modèle Phi3Config)
- phi4_multimodal — Phi4MultimodalModel (modèle Phi4MultimodalConfig)
- phimoe — PhimoeModel (modèle PhimoeConfig)
- pi0 — PI0Model (modèle PI0Config)
- pixio — PixioModel (modèle PixioConfig)
- pixtral — PixtralVisionModel (modèle PixtralVisionConfig)
- plbart — PLBartModel (modèle PLBartConfig)
- pocket_tts — PocketTTSModel (modèle PocketTTSConfig)
- pocket_tts_audio_tokenizer — PocketTTSAudioTokenizerModel (modèle PocketTTSAudioTokenizerConfig)
- pocket_tts_audio_tokenizer_decoder — PocketTTSAudioTokenizerDecoderModel (modèle PocketTTSAudioTokenizerDecoderConfig)
- pocket_tts_audio_tokenizer_encoder — PocketTTSAudioTokenizerEncoderModel (modèle PocketTTSAudioTokenizerEncoderConfig)
- poolformer — PoolFormerModel (modèle PoolFormerConfig)
- pp_doclayout_v3 — PPDocLayoutV3Model (modèle PPDocLayoutV3Config)
- pp_doclayout_v4 — PPDocLayoutV4Model (modèle PPDocLayoutV4Config)
- pp_ocrv5_mobile_rec — PPOCRV5MobileRecModel (modèle PPOCRV5MobileRecConfig)
- pp_ocrv5_server_rec — PPOCRV5ServerRecModel (modèle PPOCRV5ServerRecConfig)
- pp_ocrv6_medium_det — PPOCRV6MediumDetModel (modèle PPOCRV6MediumDetConfig)
- pp_ocrv6_small_det — PPOCRV6SmallDetModel (modèle PPOCRV6SmallDetConfig)
- pp_ocrv6_small_rec — PPOCRV6SmallRecModel (modèle PPOCRV6SmallRecConfig)
- pp_ocrv6_tiny_rec — PPOCRV6TinyRecModel (modèle PPOCRV6TinyRecConfig)
- prophetnet — ProphetNetModel (modèle ProphetNetConfig)
- pvt — PvtModel (modèle PvtConfig)
- pvt_v2 — PvtV2Model (modèle PvtV2Config)
- qianfan_ocr — QianfanOCRModel (modèle QianfanOCRConfig)
- qianfan_ocr_vision — QianfanOCRVisionModel (modèle QianfanOCRVisionConfig)
- qwen2 — Qwen2Model (modèle Qwen2Config)
- qwen2_5_omni_thinker — Qwen2_5OmniThinkerModel (modèle Qwen2_5OmniThinkerConfig)
- qwen2_5_vl — Qwen2_5_VLModel (modèle Qwen2_5_VLConfig)
- qwen2_5_vl_text — Qwen2_5_VLTextModel (modèle Qwen2_5_VLTextConfig)
- qwen2_5_vl_vision — Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel (modèle Qwen2_5_VLVisionConfig)
- qwen2_audio — Qwen2AudioModel (modèle Qwen2AudioConfig)
- qwen2_audio_encoder — Qwen2AudioEncoder (modèle Qwen2AudioEncoderConfig)
- qwen2_moe — Qwen2MoeModel (modèle Qwen2MoeConfig)
- qwen2_vl — Qwen2VLModel (modèle Qwen2VLConfig)
- qwen2_vl_text — Qwen2VLTextModel (modèle Qwen2VLTextConfig)
- qwen3 — Qwen3Model (modèle Qwen3Config)
- qwen3_5 — Qwen3_5Model (modèle Qwen3_5Config)
- qwen3_5_moe — Qwen3_5MoeModel (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- qwen3_5_moe_text — Qwen3_5MoeTextModel (modèle Qwen3_5MoeTextConfig)
- qwen3_5_moe_vision — Qwen3_5MoeVisionModel (modèle Qwen3_5MoeVisionConfig)
- qwen3_5_text — Qwen3_5TextModel (modèle Qwen3_5TextConfig)
- qwen3_5_vision — Qwen3_5VisionModel (modèle Qwen3_5VisionConfig)
- qwen3_asr — Qwen3ASRModel (modèle Qwen3ASRConfig)
- qwen3_asr_encoder — Qwen3ASREncoder (modèle Qwen3ASREncoderConfig)
- qwen3_moe — Qwen3MoeModel (modèle Qwen3MoeConfig)
- qwen3_next — Qwen3NextModel (modèle Qwen3NextConfig)
- qwen3_omni_moe_thinker — Qwen3OmniMoeThinkerModel (modèle Qwen3OmniMoeThinkerConfig)
- qwen3_vl — Qwen3VLModel (modèle Qwen3VLConfig)
- qwen3_vl_moe — Qwen3VLMoeModel (modèle Qwen3VLMoeConfig)
- qwen3_vl_moe_text — Qwen3VLMoeTextModel (modèle Qwen3VLMoeTextConfig)
- qwen3_vl_moe_vision — Qwen3VLMoeVisionModel (modèle Qwen3VLMoeVisionConfig)
- qwen3_vl_text — Qwen3VLTextModel (modèle Qwen3VLTextConfig)
- qwen3_vl_vision — Qwen3VLVisionModel (modèle Qwen3VLVisionConfig)
- qwen4_exp — Qwen4ExpModel (modèle Qwen4ExpConfig)
- qwen4_exp_text — Qwen4ExpTextModel (modèle Qwen4ExpTextConfig)
- qwen4_exp_vision — Qwen4ExpVisionModel (modèle Qwen4ExpVisionConfig)
- radio — RadioModel (modèle RadioConfig)
- recurrent_gemma — RecurrentGemmaModel (modèle RecurrentGemmaConfig)
- reformer — ReformerModel (modèle ReformerConfig)
- regnet — RegNetModel (modèle RegNetConfig)
- rembert — RemBertModel (modèle RemBertConfig)
- resnet — ResNetModel (modèle ResNetConfig)
- rf_detr — RfDetrModel (modèle RfDetrConfig)
- roberta — RobertaModel (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormModel (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertModel (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerModel (modèle RoFormerConfig)
- rt_detr — RTDetrModel (modèle RTDetrConfig)
- rt_detr_v2 — RTDetrV2Model (modèle RTDetrV2Config)
- rwkv — RwkvModel (modèle RwkvConfig)
- sam — SamModel (modèle SamConfig)
- sam2 — Sam2Model (modèle Sam2Config)
- sam2_hiera_det_model — Sam2HieraDetModel (modèle Sam2HieraDetConfig)
- sam2_video — Sam2VideoModel (modèle Sam2VideoConfig)
- sam2_vision_model — Sam2VisionModel (modèle Sam2VisionConfig)
- sam3 — Sam3Model (modèle Sam3Config)
- sam3_lite_text — Sam3LiteTextModel (modèle Sam3LiteTextConfig)
- sam3_lite_text_text_model — Sam3LiteTextTextModel (modèle Sam3LiteTextTextConfig)
- sam3_tracker — Sam3TrackerModel (modèle Sam3TrackerConfig)
- sam3_tracker_video — Sam3TrackerVideoModel (modèle Sam3TrackerVideoConfig)
- sam3_video — Sam3VideoModel (modèle Sam3VideoConfig)
- sam3_vision_model — Sam3VisionModel (modèle Sam3VisionConfig)
- sam3_vit_model — Sam3ViTModel (modèle Sam3ViTConfig)
- sam_hq — SamHQModel (modèle SamHQConfig)
- sam_hq_vision_model — SamHQVisionModel (modèle SamHQVisionConfig)
- sam_vision_model — SamVisionModel (modèle SamVisionConfig)
- sapiens2 — Sapiens2Model (modèle Sapiens2Config)
- seamless_m4t — SeamlessM4TModel (modèle SeamlessM4TConfig)
- seamless_m4t_v2 — SeamlessM4Tv2Model (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- seed_oss — SeedOssModel (modèle SeedOssConfig)
- segformer — SegformerModel (modèle SegformerConfig)
- seggpt — SegGptModel (modèle SegGptConfig)
- sew — SEWModel (modèle SEWConfig)
- sew-d — SEWDModel (modèle SEWDConfig)
- siglip — SiglipModel (modèle SiglipConfig)
- siglip2 — Siglip2Model (modèle Siglip2Config)
- siglip2_vision_model — Siglip2VisionModel (modèle Siglip2VisionConfig)
- siglip_vision_model — SiglipVisionModel (modèle SiglipVisionConfig)
- smollm3 — SmolLM3Model (modèle SmolLM3Config)
- smolvlm — SmolVLMModel (modèle SmolVLMConfig)
- smolvlm_vision — SmolVLMVisionTransformer (modèle SmolVLMVisionConfig)
- solar_open — SolarOpenModel (modèle SolarOpenConfig)
- speech_to_text — Speech2TextModel (modèle Speech2TextConfig)
- speecht5 — SpeechT5Model (modèle SpeechT5Config)
- splinter — SplinterModel (modèle SplinterConfig)
- squeezebert — SqueezeBertModel (modèle SqueezeBertConfig)
- stablelm — StableLmModel (modèle StableLmConfig)
- starcoder2 — Starcoder2Model (modèle Starcoder2Config)
- step3p7 — Step3p7Model (modèle Step3p7Config)
- swiftformer — SwiftFormerModel (modèle SwiftFormerConfig)
- swin — SwinModel (modèle SwinConfig)
- swin2sr — Swin2SRModel (modèle Swin2SRConfig)
- swinv2 — Swinv2Model (modèle Swinv2Config)
- switch_transformers — SwitchTransformersModel (modèle SwitchTransformersConfig)
- t5 — T5Model (modèle T5Config)
- t5gemma — T5GemmaModel (modèle T5GemmaConfig)
- t5gemma2 — T5Gemma2Model (modèle T5Gemma2Config)
- t5gemma2_encoder —
T5Gemma2Encoder(modèle T5Gemma2EncoderConfig) - table-transformer — TableTransformerModel (modèle TableTransformerConfig)
- tapas — TapasModel (modèle TapasConfig)
- textnet — TextNetModel (modèle TextNetConfig)
- time_series_transformer — TimeSeriesTransformerModel (modèle TimeSeriesTransformerConfig)
- timesfm — TimesFmModel (modèle TimesFmConfig)
- timesfm2_5 — TimesFm2_5Model (modèle TimesFm2_5Config)
- timesformer — TimesformerModel (modèle TimesformerConfig)
- timm_backbone — TimmBackbone (modèle TimmBackboneConfig)
- timm_wrapper — TimmWrapperModel (modèle TimmWrapperConfig)
- tipsv2 — Tipsv2Model (modèle Tipsv2Config)
- tipsv2_text_model — Tipsv2TextModel (modèle Tipsv2TextConfig)
- tipsv2_vision_model — Tipsv2VisionModel (modèle Tipsv2VisionConfig)
- tvp — TvpModel (modèle TvpConfig)
- udop — UdopModel (modèle UdopConfig)
- ultrabert — UltrabertModel (modèle UltrabertConfig)
- ultravbert — UltraVBertModel (modèle UltraVBertConfig)
- umt5 — UMT5Model (modèle UMT5Config)
- unispeech — UniSpeechModel (modèle UniSpeechConfig)
- unispeech-sat — UniSpeechSatModel (modèle UniSpeechSatConfig)
- univnet — UnivNetModel (modèle UnivNetConfig)
- unlimited_ocr — UnlimitedOcrModel (modèle UnlimitedOcrConfig)
- uvdoc — UVDocModel (modèle UVDocConfig)
- vaultgemma — VaultGemmaModel (modèle VaultGemmaConfig)
- vibevoice — VibeVoiceForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceConfig)
- vibevoice_acoustic_tokenizer — VibeVoiceAcousticTokenizerModel (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerConfig)
- vibevoice_acoustic_tokenizer_decoder — VibeVoiceAcousticTokenizerDecoderModel (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerDecoderConfig)
- vibevoice_acoustic_tokenizer_encoder — VibeVoiceAcousticTokenizerEncoderModel (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerEncoderConfig)
- vibevoice_asr — VibeVoiceAsrModel (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- video_llama_3 — VideoLlama3Model (modèle VideoLlama3Config)
- video_llama_3_vision — VideoLlama3VisionModel (modèle VideoLlama3VisionConfig)
- video_llava — VideoLlavaModel (modèle VideoLlavaConfig)
- videomae — VideoMAEModel (modèle VideoMAEConfig)
- videoprism — VideoPrismClipModel (modèle VideoPrismConfig)
- videoprism_vision_model — VideoPrismVisionModel (modèle VideoPrismVisionConfig)
- vilt — ViltModel (modèle ViltConfig)
- vipllava — VipLlavaModel (modèle VipLlavaConfig)
- vision-text-dual-encoder — VisionTextDualEncoderModel (modèle VisionTextDualEncoderConfig)
- visual_bert — VisualBertModel (modèle VisualBertConfig)
- vit — ViTModel (modèle ViTConfig)
- vit_mae — ViTMAEModel (modèle ViTMAEConfig)
- vit_msn — ViTMSNModel (modèle ViTMSNConfig)
- vitdet — VitDetModel (modèle VitDetConfig)
- vits — VitsModel (modèle VitsConfig)
- vivit — VivitModel (modèle VivitConfig)
- vjepa2 — VJEPA2Model (modèle VJEPA2Config)
- voxtral — VoxtralModel (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_encoder — VoxtralEncoder (modèle VoxtralEncoderConfig)
- voxtral_realtime — VoxtralRealtimeModel (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- voxtral_realtime_encoder — VoxtralRealtimeEncoder (modèle VoxtralRealtimeEncoderConfig)
- voxtral_realtime_text —
VoxtralRealtimeTextModel(modèle VoxtralRealtimeTextConfig) - wav2vec2 — Wav2Vec2Model (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2BertModel (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2ConformerModel (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- wavlm — WavLMModel (modèle WavLMConfig)
- whisper — WhisperModel (modèle WhisperConfig)
- xclip — XCLIPModel (modèle XCLIPConfig)
- xcodec — XcodecModel (modèle XcodecConfig)
- xcodec2 — Xcodec2Model (modèle Xcodec2Config)
- xglm — XGLMModel (modèle XGLMConfig)
- xlm — XLMModel (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaModel (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLModel (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetModel (modèle XLNetConfig)
- xlstm — xLSTMModel (modèle xLSTMConfig)
- xmod — XmodModel (modèle XmodConfig)
- yolos — YolosModel (modèle YolosConfig)
- yoso — YosoModel (modèle YosoConfig)
- youtu — YoutuModel (modèle YoutuConfig)
- zamba — ZambaModel (modèle ZambaConfig)
- zamba2 — Zamba2Model (modèle Zamba2Config)
- zaya — ZayaModel (modèle ZayaConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModel
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueClasses de pré-entraînement génériques
Les classes auto suivantes sont disponibles pour instancier un modèle avec une tête de pré-entraînement.
AutoModelForPreTraining
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de pré-entraînement) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration AlbertConfig : AlbertForPreTraining (modèle AlbertConfig)
- Classe de configuration AudioFlamingo3Config : AudioFlamingo3ForConditionalGeneration (modèle AudioFlamingo3Config)
- Classe de configuration BartConfig : BartForConditionalGeneration (modèle BartConfig)
- Classe de configuration BertConfig : BertForPreTraining (modèle BertConfig)
- BigBirdConfig classe de configuration : BigBirdForPreTraining (modèle BigBirdConfig)
- BloomConfig classe de configuration : BloomForCausalLM (modèle BloomConfig)
- CTRLConfig classe de configuration : CTRLLMHeadModel (modèle CTRLConfig)
- CamembertConfig classe de configuration : CamembertForMaskedLM (modèle CamembertConfig)
- ColModernVBertConfig classe de configuration : ColModernVBertForRetrieval (modèle ColModernVBertConfig)
- Classe de configuration ColPaliConfig : ColPaliForRetrieval (modèle ColPaliConfig)
- ColQwen2Config classe de configuration : ColQwen2ForRetrieval (modèle ColQwen2Config)
- Data2VecTextConfig classe de configuration : Data2VecTextForMaskedLM (modèle Data2VecTextConfig)
- DebertaConfig classe de configuration : DebertaForMaskedLM (modèle DebertaConfig)
- DebertaV2Config classe de configuration : DebertaV2ForMaskedLM (modèle DebertaV2Config)
- DistilBertConfig classe de configuration : DistilBertForMaskedLM (modèle DistilBertConfig)
- ElectraConfig classe de configuration : ElectraForPreTraining (modèle ElectraConfig)
- Classe de configuration ErnieConfig : ErnieForPreTraining (modèle ErnieConfig)
- Classe de configuration EvollaConfig : EvollaForProteinText2Text (modèle EvollaConfig)
- Classe de configuration Exaone4Config : Exaone4ForCausalLM (modèle Exaone4Config)
- Classe de configuration ExaoneMoeConfig : ExaoneMoeForCausalLM (modèle ExaoneMoeConfig)
- FNetConfig classe de configuration : FNetForPreTraining (modèle FNetConfig)
- FSMTConfig classe de configuration : FSMTForConditionalGeneration (modèle FSMTConfig)
- Classe de configuration FalconMambaConfig : FalconMambaForCausalLM (modèle FalconMambaConfig)
- FlaubertConfig classe de configuration : FlaubertWithLMHeadModel (modèle FlaubertConfig)
- Classe de configuration FlavaConfig : FlavaForPreTraining (modèle FlavaConfig)
- Florence2Config classe de configuration : Florence2ForConditionalGeneration (modèle Florence2Config)
- FunAsrNanoConfig classe de configuration : FunAsrNanoForConditionalGeneration (modèle FunAsrNanoConfig)
- Classe de configuration FunnelConfig : FunnelForPreTraining (modèle FunnelConfig)
- GPT2Config classe de configuration : GPT2LMHeadModel (modèle GPT2Config)
- GPTBigCodeConfig classe de configuration : GPTBigCodeForCausalLM (modèle GPTBigCodeConfig)
- Gemma3Config classe de configuration : Gemma3ForConditionalGeneration (modèle Gemma3Config)
- Gemma4Config classe de configuration : Gemma4ForConditionalGeneration (modèle Gemma4Config)
- Gemma4UnifiedConfig classe de configuration : Gemma4UnifiedForConditionalGeneration (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- GlmAsrConfig classe de configuration : GlmAsrForConditionalGeneration (modèle GlmAsrConfig)
- Classe de configuration HieraConfig : HieraForPreTraining (modèle HieraConfig)
- IBertConfig classe de configuration : IBertForMaskedLM (modèle IBertConfig)
- Classe de configuration Idefics2Config : Idefics2ForConditionalGeneration (modèle Idefics2Config)
- Classe de configuration Idefics3Config : Idefics3ForConditionalGeneration (modèle Idefics3Config)
- Classe de configuration IdeficsConfig : IdeficsForVisionText2Text (modèle IdeficsConfig)
- InklingConfig classe de configuration : InklingForConditionalGeneration (modèle InklingConfig)
- JanusConfig classe de configuration : JanusForConditionalGeneration (modèle JanusConfig)
- LayoutLMConfig classe de configuration : LayoutLMForMaskedLM (modèle LayoutLMConfig)
- Classe de configuration LlavaConfig : LlavaForConditionalGeneration (modèle LlavaConfig)
- LlavaNextConfig classe de configuration : LlavaNextForConditionalGeneration (modèle LlavaNextConfig)
- LlavaNextVideoConfig classe de configuration : LlavaNextVideoForConditionalGeneration (modèle LlavaNextVideoConfig)
- Classe de configuration LlavaOnevisionConfig : LlavaOnevisionForConditionalGeneration (modèle LlavaOnevisionConfig)
- LongformerConfig classe de configuration : LongformerForMaskedLM (modèle LongformerConfig)
- Classe de configuration LukeConfig : LukeForMaskedLM (modèle LukeConfig)
- Classe de configuration LxmertConfig : LxmertForPreTraining (modèle LxmertConfig)
- MPNetConfig classe de configuration : MPNetForMaskedLM (modèle MPNetConfig)
- Classe de configuration Mamba2Config : Mamba2ForCausalLM (modèle Mamba2Config)
- Classe de configuration MambaConfig : MambaForCausalLM (modèle MambaConfig)
- MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertForPreTraining (modèle MegatronBertConfig)
- Mistral3Config classe de configuration : Mistral3ForConditionalGeneration (modèle Mistral3Config)
- Classe de configuration Mistral4Config : Mistral4ForCausalLM (modèle Mistral4Config)
- MistralLarge4Config classe de configuration : MistralLarge4ForConditionalGeneration (modèle MistralLarge4Config)
- Classe de configuration MllamaConfig : MllamaForConditionalGeneration (modèle MllamaConfig)
- Classe de configuration MobileBertConfig : MobileBertForPreTraining (modèle MobileBertConfig)
- Classe de configuration MossTranscribeDiarizeConfig : MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- Classe de configuration MptConfig : MptForCausalLM (modèle MptConfig)
- MraConfig classe de configuration : MraForMaskedLM (modèle MraConfig)
- MusicFlamingoConfig classe de configuration : MusicFlamingoForConditionalGeneration (modèle MusicFlamingoConfig)
- Classe de configuration MvpConfig : MvpForConditionalGeneration (modèle MvpConfig)
- Classe de configuration NanoChatConfig : NanoChatForCausalLM (modèle NanoChatConfig)
- Nemotron3_5TranscribeConfig classe de configuration : Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- NllbMoeConfig classe de configuration : NllbMoeForConditionalGeneration (modèle NllbMoeConfig)
- OpenAIGPTConfig classe de configuration : OpenAIGPTLMHeadModel (modèle OpenAIGPTConfig)
- PaliGemmaConfig classe de configuration : PaliGemmaForConditionalGeneration (modèle PaliGemmaConfig)
- Qwen2AudioConfig classe de configuration : Qwen2AudioForConditionalGeneration (modèle Qwen2AudioConfig)
- Qwen3ASRConfig classe de configuration : Qwen3ASRForConditionalGeneration (modèle Qwen3ASRConfig)
- RoCBertConfig classe de configuration : RoCBertForPreTraining (modèle RoCBertConfig)
- RobertaConfig classe de configuration : RobertaForMaskedLM (modèle RobertaConfig)
- RobertaPreLayerNormConfig classe de configuration : RobertaPreLayerNormForMaskedLM (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- Classe de configuration RwkvConfig : RwkvForCausalLM (modèle RwkvConfig)
- Classe de configuration SplinterConfig : SplinterForPreTraining (modèle SplinterConfig)
- SqueezeBertConfig classe de configuration : SqueezeBertForMaskedLM (modèle SqueezeBertConfig)
- SwitchTransformersConfig classe de configuration : SwitchTransformersForConditionalGeneration (modèle SwitchTransformersConfig)
- T5Config classe de configuration : T5ForConditionalGeneration (modèle T5Config)
- T5Gemma2Config classe de configuration : T5Gemma2ForConditionalGeneration (modèle T5Gemma2Config)
- T5GemmaConfig classe de configuration : T5GemmaForConditionalGeneration (modèle T5GemmaConfig)
- TapasConfig classe de configuration : TapasForMaskedLM (modèle TapasConfig)
- Classe de configuration UniSpeechConfig : UniSpeechForPreTraining (modèle UniSpeechConfig)
- Classe de configuration UniSpeechSatConfig : UniSpeechSatForPreTraining (modèle UniSpeechSatConfig)
- ViTMAEConfig classe de configuration : ViTMAEForPreTraining (modèle ViTMAEConfig)
- VibeVoiceAsrConfig classe de configuration : VibeVoiceAsrForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- VideoLlavaConfig classe de configuration : VideoLlavaForConditionalGeneration (modèle VideoLlavaConfig)
- Classe de configuration VideoMAEConfig : VideoMAEForPreTraining (modèle VideoMAEConfig)
- VipLlavaConfig classe de configuration : VipLlavaForConditionalGeneration (modèle VipLlavaConfig)
- VisualBertConfig classe de configuration : VisualBertForPreTraining (modèle VisualBertConfig)
- VoxtralConfig classe de configuration : VoxtralForConditionalGeneration (modèle VoxtralConfig)
- VoxtralRealtimeConfig classe de configuration : VoxtralRealtimeForConditionalGeneration (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- Wav2Vec2Config classe de configuration : Wav2Vec2ForPreTraining (modèle Wav2Vec2Config)
- Classe de configuration Wav2Vec2ConformerConfig : Wav2Vec2ConformerForPreTraining (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- XLMConfig classe de configuration : XLMWithLMHeadModel (modèle XLMConfig)
- XLMRobertaConfig classe de configuration : XLMRobertaForMaskedLM (modèle XLMRobertaConfig)
- XLMRobertaXLConfig classe de configuration : XLMRobertaXLForMaskedLM (modèle XLMRobertaXLConfig)
- XLNetConfig classe de configuration : XLNetLMHeadModel (modèle XLNetConfig)
- Classe de configuration XmodConfig : XmodForMaskedLM (modèle XmodConfig)
- Classe de configuration xLSTMConfig : xLSTMForCausalLM (modèle xLSTMConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de pré-entraînement) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de pré-entraînement) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- albert — AlbertForPreTraining (modèle AlbertConfig)
- audioflamingo3 — AudioFlamingo3ForConditionalGeneration (modèle AudioFlamingo3Config)
- bart — BartForConditionalGeneration (modèle BartConfig)
- bert — BertForPreTraining (modèle BertConfig)
- big_bird — BigBirdForPreTraining (modèle BigBirdConfig)
- bloom — BloomForCausalLM (modèle BloomConfig)
- camembert — CamembertForMaskedLM (modèle CamembertConfig)
- colmodernvbert — ColModernVBertForRetrieval (modèle ColModernVBertConfig)
- colpali — ColPaliForRetrieval (modèle ColPaliConfig)
- colqwen2 — ColQwen2ForRetrieval (modèle ColQwen2Config)
- ctrl — CTRLLMHeadModel (modèle CTRLConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextForMaskedLM (modèle Data2VecTextConfig)
- deberta — DebertaForMaskedLM (modèle DebertaConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2ForMaskedLM (modèle DebertaV2Config)
- distilbert — DistilBertForMaskedLM (modèle DistilBertConfig)
- electra — ElectraForPreTraining (modèle ElectraConfig)
- ernie — ErnieForPreTraining (modèle ErnieConfig)
- evolla — EvollaForProteinText2Text (modèle EvollaConfig)
- exaone4 — Exaone4ForCausalLM (modèle Exaone4Config)
- exaone_moe — ExaoneMoeForCausalLM (modèle ExaoneMoeConfig)
- falcon_mamba — FalconMambaForCausalLM (modèle FalconMambaConfig)
- flaubert — FlaubertWithLMHeadModel (modèle FlaubertConfig)
- flava — FlavaForPreTraining (modèle FlavaConfig)
- florence2 — Florence2ForConditionalGeneration (modèle Florence2Config)
- fnet — FNetForPreTraining (modèle FNetConfig)
- fsmt — FSMTForConditionalGeneration (modèle FSMTConfig)
- fun_asr_nano — FunAsrNanoForConditionalGeneration (modèle FunAsrNanoConfig)
- funnel — FunnelForPreTraining (modèle FunnelConfig)
- gemma3 — Gemma3ForConditionalGeneration (modèle Gemma3Config)
- gemma4 — Gemma4ForConditionalGeneration (modèle Gemma4Config)
- gemma4_unified — Gemma4UnifiedForConditionalGeneration (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- glmasr — GlmAsrForConditionalGeneration (modèle GlmAsrConfig)
- gpt-sw3 — GPT2LMHeadModel (modèle GPT2Config)
- gpt2 — GPT2LMHeadModel (modèle GPT2Config)
- gpt_bigcode — GPTBigCodeForCausalLM (modèle GPTBigCodeConfig)
- hiera — HieraForPreTraining (modèle HieraConfig)
- ibert — IBertForMaskedLM (modèle IBertConfig)
- idefics — IdeficsForVisionText2Text (modèle IdeficsConfig)
- idefics2 — Idefics2ForConditionalGeneration (modèle Idefics2Config)
- idefics3 — Idefics3ForConditionalGeneration (modèle Idefics3Config)
- inkling_mm_model — InklingForConditionalGeneration (modèle InklingConfig)
- janus — JanusForConditionalGeneration (modèle JanusConfig)
- layoutlm — LayoutLMForMaskedLM (modèle LayoutLMConfig)
- llava — LlavaForConditionalGeneration (modèle LlavaConfig)
- llava_next — LlavaNextForConditionalGeneration (modèle LlavaNextConfig)
- llava_next_video — LlavaNextVideoForConditionalGeneration (modèle LlavaNextVideoConfig)
- llava_onevision — LlavaOnevisionForConditionalGeneration (modèle LlavaOnevisionConfig)
- longformer — LongformerForMaskedLM (modèle LongformerConfig)
- luke — LukeForMaskedLM (modèle LukeConfig)
- lxmert — LxmertForPreTraining (modèle LxmertConfig)
- mamba — MambaForCausalLM (modèle MambaConfig)
- mamba2 — Mamba2ForCausalLM (modèle Mamba2Config)
- megatron-bert — MegatronBertForPreTraining (modèle MegatronBertConfig)
- mistral3 — Mistral3ForConditionalGeneration (modèle Mistral3Config)
- mistral4 — Mistral4ForCausalLM (modèle Mistral4Config)
- mistral_large4 — MistralLarge4ForConditionalGeneration (modèle MistralLarge4Config)
- mllama — MllamaForConditionalGeneration (modèle MllamaConfig)
- mobilebert — MobileBertForPreTraining (modèle MobileBertConfig)
- moss_transcribe_diarize — MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- mpnet — MPNetForMaskedLM (modèle MPNetConfig)
- mpt — MptForCausalLM (modèle MptConfig)
- mra — MraForMaskedLM (modèle MraConfig)
- musicflamingo — MusicFlamingoForConditionalGeneration (modèle MusicFlamingoConfig)
- mvp — MvpForConditionalGeneration (modèle MvpConfig)
- nanochat — NanoChatForCausalLM (modèle NanoChatConfig)
- nemo_speechlm — Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- nllb-moe — NllbMoeForConditionalGeneration (modèle NllbMoeConfig)
- openai-gpt — OpenAIGPTLMHeadModel (modèle OpenAIGPTConfig)
- paligemma — PaliGemmaForConditionalGeneration (modèle PaliGemmaConfig)
- qwen2_audio — Qwen2AudioForConditionalGeneration (modèle Qwen2AudioConfig)
- qwen3_asr — Qwen3ASRForConditionalGeneration (modèle Qwen3ASRConfig)
- roberta — RobertaForMaskedLM (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormForMaskedLM (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertForPreTraining (modèle RoCBertConfig)
- rwkv — RwkvForCausalLM (modèle RwkvConfig)
- splinter — SplinterForPreTraining (modèle SplinterConfig)
- squeezebert — SqueezeBertForMaskedLM (modèle SqueezeBertConfig)
- switch_transformers — SwitchTransformersForConditionalGeneration (modèle SwitchTransformersConfig)
- t5 — T5ForConditionalGeneration (modèle T5Config)
- t5gemma — T5GemmaForConditionalGeneration (modèle T5GemmaConfig)
- t5gemma2 — T5Gemma2ForConditionalGeneration (modèle T5Gemma2Config)
- tapas — TapasForMaskedLM (modèle TapasConfig)
- unispeech — UniSpeechForPreTraining (modèle UniSpeechConfig)
- unispeech-sat — UniSpeechSatForPreTraining (modèle UniSpeechSatConfig)
- vibevoice_asr — VibeVoiceAsrForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- video_llava — VideoLlavaForConditionalGeneration (modèle VideoLlavaConfig)
- videomae — VideoMAEForPreTraining (modèle VideoMAEConfig)
- vipllava — VipLlavaForConditionalGeneration (modèle VipLlavaConfig)
- visual_bert — VisualBertForPreTraining (modèle VisualBertConfig)
- vit_mae — ViTMAEForPreTraining (modèle ViTMAEConfig)
- voxtral — VoxtralForConditionalGeneration (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_realtime — VoxtralRealtimeForConditionalGeneration (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2ForPreTraining (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2ConformerForPreTraining (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- xlm — XLMWithLMHeadModel (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaForMaskedLM (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLForMaskedLM (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetLMHeadModel (modèle XLNetConfig)
- xlstm — xLSTMForCausalLM (modèle xLSTMConfig)
- xmod — XmodForMaskedLM (modèle XmodConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPreTraining
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueTraitement du langage naturel
Les classes auto suivantes sont disponibles pour les tâches de traitement du langage naturel suivantes.
AutoModelForCausalLM
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage causale) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration AXK1Config : AXK1ForCausalLM (modèle AXK1Config)
- AXK2Config classe de configuration : AXK2ForCausalLM (modèle AXK2Config)
- AfmoeConfig classe de configuration : AfmoeForCausalLM (modèle AfmoeConfig)
- Classe de configuration ApertusConfig : ApertusForCausalLM (modèle ApertusConfig)
- Classe de configuration ArceeConfig : ArceeForCausalLM (modèle ArceeConfig)
- AriaTextConfig classe de configuration : AriaTextForCausalLM (modèle AriaTextConfig)
- Classe de configuration BailingHybridConfig : BailingHybridForCausalLM (modèle BailingHybridConfig)
- Classe de configuration BambaConfig : BambaForCausalLM (modèle BambaConfig)
- Classe de configuration BartConfig : BartForCausalLM (modèle BartConfig)
- Classe de configuration BeamConfig : BeamForCausalLM (modèle BeamConfig)
- Classe de configuration BertConfig : BertLMHeadModel (modèle BertConfig)
- Classe de configuration BertGenerationConfig : BertGenerationDecoder (modèle BertGenerationConfig)
- BigBirdConfig classe de configuration : BigBirdForCausalLM (modèle BigBirdConfig)
- BigBirdPegasusConfig classe de configuration : BigBirdPegasusForCausalLM (modèle BigBirdPegasusConfig)
- BioGptConfig classe de configuration : BioGptForCausalLM (modèle BioGptConfig)
- BitNetConfig classe de configuration : BitNetForCausalLM (modèle BitNetConfig)
- Classe de configuration BlenderbotConfig : BlenderbotForCausalLM (modèle BlenderbotConfig)
- BlenderbotSmallConfig classe de configuration : BlenderbotSmallForCausalLM (modèle BlenderbotSmallConfig)
- BloomConfig classe de configuration : BloomForCausalLM (modèle BloomConfig)
- BltConfig classe de configuration : BltForCausalLM (modèle BltConfig)
- CTRLConfig classe de configuration : CTRLLMHeadModel (modèle CTRLConfig)
- CamembertConfig classe de configuration : CamembertForCausalLM (modèle CamembertConfig)
- Classe de configuration CodeGenConfig : CodeGenForCausalLM (modèle CodeGenConfig)
- Classe de configuration Cohere2Config : Cohere2ForCausalLM (modèle Cohere2Config)
- Classe de configuration Cohere2MoeConfig : Cohere2MoeForCausalLM (modèle Cohere2MoeConfig)
- Classe de configuration CohereCompassTextConfig : CohereCompassForCausalLM (modèle CohereCompassTextConfig)
- Classe de configuration CohereConfig : CohereForCausalLM (modèle CohereConfig)
- CpmAntConfig classe de configuration : CpmAntForCausalLM (modèle CpmAntConfig)
- Classe de configuration CwmConfig : CwmForCausalLM (modèle CwmConfig)
- Data2VecTextConfig classe de configuration : Data2VecTextForCausalLM (modèle Data2VecTextConfig)
- Classe de configuration DbrxConfig : DbrxForCausalLM (modèle DbrxConfig)
- DeepseekV2Config classe de configuration : DeepseekV2ForCausalLM (modèle DeepseekV2Config)
- Classe de configuration DeepseekV32Config : DeepseekV32ForCausalLM (modèle DeepseekV32Config)
- DeepseekV3Config classe de configuration : DeepseekV3ForCausalLM (modèle DeepseekV3Config)
- DeepseekV4Config classe de configuration : DeepseekV4ForCausalLM (modèle DeepseekV4Config)
- Classe de configuration DiffLlamaConfig : DiffLlamaForCausalLM (modèle DiffLlamaConfig)
- Classe de configuration DogeConfig : DogeForCausalLM (modèle DogeConfig)
- Classe de configuration Dots1Config : Dots1ForCausalLM (modèle Dots1Config)
- ElectraConfig classe de configuration : ElectraForCausalLM (modèle ElectraConfig)
- Emu3Config classe de configuration : Emu3ForCausalLM (modèle Emu3Config)
- Classe de configuration Ernie4_5Config : Ernie4_5ForCausalLM (modèle Ernie4_5Config)
- Classe de configuration Ernie4_5_MoeConfig : Ernie4_5_MoeForCausalLM (modèle Ernie4_5_MoeConfig)
- Classe de configuration ErnieConfig : ErnieForCausalLM (modèle ErnieConfig)
- Classe de configuration Exaone4Config : Exaone4ForCausalLM (modèle Exaone4Config)
- Classe de configuration ExaoneMoeConfig : ExaoneMoeForCausalLM (modèle ExaoneMoeConfig)
- Classe de configuration FalconConfig : FalconForCausalLM (modèle FalconConfig)
- Classe de configuration FalconH1Config : FalconH1ForCausalLM (modèle FalconH1Config)
- Classe de configuration FalconMambaConfig : FalconMambaForCausalLM (modèle FalconMambaConfig)
- Classe de configuration FlexOlmoConfig : FlexOlmoForCausalLM (modèle FlexOlmoConfig)
- Classe de configuration FlintConfig : FlintForCausalLM (modèle FlintConfig)
- FuyuConfig classe de configuration : FuyuForCausalLM (modèle FuyuConfig)
- GPT2Config classe de configuration : GPT2LMHeadModel (modèle GPT2Config)
- GPTBigCodeConfig classe de configuration : GPTBigCodeForCausalLM (modèle GPTBigCodeConfig)
- GPTJConfig classe de configuration : GPTJForCausalLM (modèle GPTJConfig)
- Classe de configuration GPTNeoConfig : GPTNeoForCausalLM (modèle GPTNeoConfig)
- GPTNeoXConfig classe de configuration : GPTNeoXForCausalLM (modèle GPTNeoXConfig)
- GPTNeoXJapaneseConfig classe de configuration : GPTNeoXJapaneseForCausalLM (modèle GPTNeoXJapaneseConfig)
- Gemma2Config classe de configuration : Gemma2ForCausalLM (modèle Gemma2Config)
- Gemma3Config classe de configuration : Gemma3ForConditionalGeneration (modèle Gemma3Config)
- Gemma3TextConfig classe de configuration : Gemma3ForCausalLM (modèle Gemma3TextConfig)
- Gemma3nConfig classe de configuration : Gemma3nForConditionalGeneration (modèle Gemma3nConfig)
- Gemma3nTextConfig classe de configuration : Gemma3nForCausalLM (modèle Gemma3nTextConfig)
- Gemma4AssistantConfig classe de configuration : Gemma4AssistantForCausalLM (modèle Gemma4AssistantConfig)
- Gemma4Config classe de configuration : Gemma4ForConditionalGeneration (modèle Gemma4Config)
- Gemma4TextConfig classe de configuration : Gemma4ForCausalLM (modèle Gemma4TextConfig)
- Gemma4UnifiedAssistantConfig classe de configuration : Gemma4UnifiedAssistantForCausalLM (modèle Gemma4UnifiedAssistantConfig)
- Gemma4UnifiedConfig classe de configuration : Gemma4UnifiedForConditionalGeneration (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- Gemma4UnifiedTextConfig classe de configuration : Gemma4UnifiedForCausalLM (modèle Gemma4UnifiedTextConfig)
- Classe de configuration GemmaConfig : GemmaForCausalLM (modèle GemmaConfig)
- Classe de configuration GitConfig : GitForCausalLM (modèle GitConfig)
- Glm4Config classe de configuration : Glm4ForCausalLM (modèle Glm4Config)
- Glm4MoeConfig classe de configuration : Glm4MoeForCausalLM (modèle Glm4MoeConfig)
- Classe de configuration Glm4MoeLiteConfig : Glm4MoeLiteForCausalLM (modèle Glm4MoeLiteConfig)
- Classe de configuration GlmConfig : GlmForCausalLM (modèle GlmConfig)
- Classe de configuration GlmMoeDsaConfig : GlmMoeDsaForCausalLM (modèle GlmMoeDsaConfig)
- GotOcr2Config classe de configuration : GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle GotOcr2Config)
- Classe de configuration GptOssConfig : GptOssForCausalLM (modèle GptOssConfig)
- Classe de configuration GraniteConfig : GraniteForCausalLM (modèle GraniteConfig)
- GraniteMoeConfig classe de configuration : GraniteMoeForCausalLM (modèle GraniteMoeConfig)
- Classe de configuration GraniteMoeHybridConfig : GraniteMoeHybridForCausalLM (modèle GraniteMoeHybridConfig)
- Classe de configuration GraniteMoeSWAConfig : GraniteMoeSWAForCausalLM (modèle GraniteMoeSWAConfig)
- Classe de configuration GraniteMoeSharedConfig : GraniteMoeSharedForCausalLM (modèle GraniteMoeSharedConfig)
- GraniteSWAConfig classe de configuration : GraniteSWAForCausalLM (modèle GraniteSWAConfig)
- HYV3Config classe de configuration : HYV3ForCausalLM (modèle HYV3Config)
- HYV4Config classe de configuration : HYV4ForCausalLM (modèle HYV4Config)
- Classe de configuration HeliumConfig : HeliumForCausalLM (modèle HeliumConfig)
- Classe de configuration HrmTextConfig : HrmTextForCausalLM (modèle HrmTextConfig)
- Classe de configuration HunYuanDenseV1Config : HunYuanDenseV1ForCausalLM (modèle HunYuanDenseV1Config)
- HunYuanMoEV1Config classe de configuration : HunYuanMoEV1ForCausalLM (modèle HunYuanMoEV1Config)
- Classe de configuration HyperCLOVAXConfig : HyperCLOVAXForCausalLM (modèle HyperCLOVAXConfig)
- Classe de configuration InklingTextConfig : InklingForCausalLM (modèle InklingTextConfig)
- Classe de configuration Jais2Config : Jais2ForCausalLM (modèle Jais2Config)
- Classe de configuration JambaConfig : JambaForCausalLM (modèle JambaConfig)
- Classe de configuration JetMoeConfig : JetMoeForCausalLM (modèle JetMoeConfig)
- KimiLinearConfig classe de configuration : KimiLinearForCausalLM (modèle KimiLinearConfig)
- Classe de configuration Kolibri1Config : Kolibri1ForCausalLM (modèle Kolibri1Config)
- Classe de configuration LagunaConfig : LagunaForCausalLM (modèle LagunaConfig)
- Lfm2Config classe de configuration : Lfm2ForCausalLM (modèle Lfm2Config)
- Lfm2MoeConfig classe de configuration : Lfm2MoeForCausalLM (modèle Lfm2MoeConfig)
- Classe de configuration Llama4Config : Llama4ForCausalLM (modèle Llama4Config)
- Llama4TextConfig classe de configuration : Llama4ForCausalLM (modèle Llama4TextConfig)
- Classe de configuration LlamaConfig : LlamaForCausalLM (modèle LlamaConfig)
- Classe de configuration LongcatFlashConfig : LongcatFlashForCausalLM (modèle LongcatFlashConfig)
- Classe de configuration MBartConfig : MBartForCausalLM (modèle MBartConfig)
- Classe de configuration Mamba2Config : Mamba2ForCausalLM (modèle Mamba2Config)
- Classe de configuration MambaConfig : MambaForCausalLM (modèle MambaConfig)
- MarianConfig classe de configuration : MarianForCausalLM (modèle MarianConfig)
- MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertForCausalLM (modèle MegatronBertConfig)
- Classe de configuration MellumConfig : MellumForCausalLM (modèle MellumConfig)
- Classe de configuration MiMoV2FlashConfig : MiMoV2FlashForCausalLM (modèle MiMoV2FlashConfig)
- MiniCPM3Config classe de configuration : MiniCPM3ForCausalLM (modèle MiniCPM3Config)
- Classe de configuration MiniMaxConfig : MiniMaxForCausalLM (modèle MiniMaxConfig)
- MiniMaxM2Config classe de configuration : MiniMaxM2ForCausalLM (modèle MiniMaxM2Config)
- MiniMaxM3VLTextConfig classe de configuration : MiniMaxM3VLForCausalLM (modèle MiniMaxM3VLTextConfig)
- Classe de configuration Ministral3Config : Ministral3ForCausalLM (modèle Ministral3Config)
- Classe de configuration MinistralConfig : MinistralForCausalLM (modèle MinistralConfig)
- Classe de configuration MistralConfig : MistralForCausalLM (modèle MistralConfig)
- Classe de configuration MixtralConfig : MixtralForCausalLM (modèle MixtralConfig)
- Classe de configuration MllamaConfig : MllamaForCausalLM (modèle MllamaConfig)
- ModernBertDecoderConfig classe de configuration : ModernBertDecoderForCausalLM (modèle ModernBertDecoderConfig)
- Classe de configuration MoshiConfig : MoshiForCausalLM (modèle MoshiConfig)
- Classe de configuration MossTranscribeDiarizeConfig : MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- Classe de configuration MptConfig : MptForCausalLM (modèle MptConfig)
- MusicgenConfig classe de configuration : MusicgenForCausalLM (modèle MusicgenConfig)
- MusicgenMelodyConfig classe de configuration : MusicgenMelodyForCausalLM (modèle MusicgenMelodyConfig)
- Classe de configuration MvpConfig : MvpForCausalLM (modèle MvpConfig)
- Classe de configuration NanoChatConfig : NanoChatForCausalLM (modèle NanoChatConfig)
- Classe de configuration NemotronConfig : NemotronForCausalLM (modèle NemotronConfig)
- NemotronHConfig classe de configuration : NemotronHForCausalLM (modèle NemotronHConfig)
- OPTConfig classe de configuration : OPTForCausalLM (modèle OPTConfig)
- Classe de configuration Olmo2Config : Olmo2ForCausalLM (modèle Olmo2Config)
- Classe de configuration Olmo3Config : Olmo3ForCausalLM (modèle Olmo3Config)
- Classe de configuration OlmoConfig : OlmoForCausalLM (modèle OlmoConfig)
- Classe de configuration OlmoHybridConfig : OlmoHybridForCausalLM (modèle OlmoHybridConfig)
- Classe de configuration OlmoeConfig : OlmoeForCausalLM (modèle OlmoeConfig)
- OpenAIGPTConfig classe de configuration : OpenAIGPTLMHeadModel (modèle OpenAIGPTConfig)
- PLBartConfig classe de configuration : PLBartForCausalLM (modèle PLBartConfig)
- Classe de configuration PegasusConfig : PegasusForCausalLM (modèle PegasusConfig)
- Classe de configuration PersimmonConfig : PersimmonForCausalLM (modèle PersimmonConfig)
- Phi3Config classe de configuration : Phi3ForCausalLM (modèle Phi3Config)
- Phi4MultimodalConfig classe de configuration : Phi4MultimodalForCausalLM (modèle Phi4MultimodalConfig)
- Classe de configuration PhiConfig : PhiForCausalLM (modèle PhiConfig)
- PhimoeConfig classe de configuration : PhimoeForCausalLM (modèle PhimoeConfig)
- ProphetNetConfig classe de configuration : ProphetNetForCausalLM (modèle ProphetNetConfig)
- Classe de configuration Qwen2Config : Qwen2ForCausalLM (modèle Qwen2Config)
- Qwen2MoeConfig classe de configuration : Qwen2MoeForCausalLM (modèle Qwen2MoeConfig)
- Classe de configuration Qwen3Config : Qwen3ForCausalLM (modèle Qwen3Config)
- Classe de configuration Qwen3MoeConfig : Qwen3MoeForCausalLM (modèle Qwen3MoeConfig)
- Qwen3NextConfig classe de configuration : Qwen3NextForCausalLM (modèle Qwen3NextConfig)
- Qwen3_5Config classe de configuration : Qwen3_5ForCausalLM (modèle Qwen3_5Config)
- Classe de configuration Qwen3_5MoeConfig : Qwen3_5MoeForCausalLM (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- Qwen3_5MoeTextConfig classe de configuration : Qwen3_5MoeForCausalLM (modèle Qwen3_5MoeTextConfig)
- Qwen3_5TextConfig classe de configuration : Qwen3_5ForCausalLM (modèle Qwen3_5TextConfig)
- Qwen4ExpConfig classe de configuration : Qwen4ExpForCausalLM (modèle Qwen4ExpConfig)
- Qwen4ExpTextConfig classe de configuration : Qwen4ExpForCausalLM (modèle Qwen4ExpTextConfig)
- RecurrentGemmaConfig classe de configuration : RecurrentGemmaForCausalLM (modèle RecurrentGemmaConfig)
- ReformerConfig classe de configuration : ReformerModelWithLMHead (modèle ReformerConfig)
- RemBertConfig classe de configuration : RemBertForCausalLM (modèle RemBertConfig)
- RoCBertConfig classe de configuration : RoCBertForCausalLM (modèle RoCBertConfig)
- RoFormerConfig classe de configuration : RoFormerForCausalLM (modèle RoFormerConfig)
- RobertaConfig classe de configuration : RobertaForCausalLM (modèle RobertaConfig)
- RobertaPreLayerNormConfig classe de configuration : RobertaPreLayerNormForCausalLM (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- Classe de configuration RwkvConfig : RwkvForCausalLM (modèle RwkvConfig)
- SeedOssConfig classe de configuration : SeedOssForCausalLM (modèle SeedOssConfig)
- SmolLM3Config classe de configuration : SmolLM3ForCausalLM (modèle SmolLM3Config)
- Classe de configuration SolarOpenConfig : SolarOpenForCausalLM (modèle SolarOpenConfig)
- Classe de configuration StableLmConfig : StableLmForCausalLM (modèle StableLmConfig)
- Starcoder2Config classe de configuration : Starcoder2ForCausalLM (modèle Starcoder2Config)
- Classe de configuration TrOCRConfig : TrOCRForCausalLM (modèle TrOCRConfig)
- VaultGemmaConfig classe de configuration : VaultGemmaForCausalLM (modèle VaultGemmaConfig)
- WhisperConfig classe de configuration : WhisperForCausalLM (modèle WhisperConfig)
- XGLMConfig classe de configuration : XGLMForCausalLM (modèle XGLMConfig)
- XLMConfig classe de configuration : XLMWithLMHeadModel (modèle XLMConfig)
- XLMRobertaConfig classe de configuration : XLMRobertaForCausalLM (modèle XLMRobertaConfig)
- XLMRobertaXLConfig classe de configuration : XLMRobertaXLForCausalLM (modèle XLMRobertaXLConfig)
- XLNetConfig classe de configuration : XLNetLMHeadModel (modèle XLNetConfig)
- Classe de configuration XmodConfig : XmodForCausalLM (modèle XmodConfig)
- Classe de configuration YoutuConfig : YoutuForCausalLM (modèle YoutuConfig)
- Zamba2Config classe de configuration : Zamba2ForCausalLM (modèle Zamba2Config)
- Classe de configuration ZambaConfig : ZambaForCausalLM (modèle ZambaConfig)
- Classe de configuration ZayaConfig : ZayaForCausalLM (modèle ZayaConfig)
- Classe de configuration xLSTMConfig : xLSTMForCausalLM (modèle xLSTMConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage causale) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage causale) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- afmoe — AfmoeForCausalLM (modèle AfmoeConfig)
- apertus — ApertusForCausalLM (modèle ApertusConfig)
- arcee — ArceeForCausalLM (modèle ArceeConfig)
- aria_text — AriaTextForCausalLM (modèle AriaTextConfig)
- axk1 — AXK1ForCausalLM (modèle AXK1Config)
- axk2 — AXK2ForCausalLM (modèle AXK2Config)
- bailing_hybrid — BailingHybridForCausalLM (modèle BailingHybridConfig)
- bamba — BambaForCausalLM (modèle BambaConfig)
- bart — BartForCausalLM (modèle BartConfig)
- beam — BeamForCausalLM (modèle BeamConfig)
- bert — BertLMHeadModel (modèle BertConfig)
- bert-generation — BertGenerationDecoder (modèle BertGenerationConfig)
- big_bird — BigBirdForCausalLM (modèle BigBirdConfig)
- bigbird_pegasus — BigBirdPegasusForCausalLM (modèle BigBirdPegasusConfig)
- biogpt — BioGptForCausalLM (modèle BioGptConfig)
- bitnet — BitNetForCausalLM (modèle BitNetConfig)
- blenderbot — BlenderbotForCausalLM (modèle BlenderbotConfig)
- blenderbot-small — BlenderbotSmallForCausalLM (modèle BlenderbotSmallConfig)
- bloom — BloomForCausalLM (modèle BloomConfig)
- blt — BltForCausalLM (modèle BltConfig)
- camembert — CamembertForCausalLM (modèle CamembertConfig)
- codegen — CodeGenForCausalLM (modèle CodeGenConfig)
- cohere — CohereForCausalLM (modèle CohereConfig)
- cohere2 — Cohere2ForCausalLM (modèle Cohere2Config)
- cohere2_moe — Cohere2MoeForCausalLM (modèle Cohere2MoeConfig)
- cohere_compass_text — CohereCompassForCausalLM (modèle CohereCompassTextConfig)
- cpmant — CpmAntForCausalLM (modèle CpmAntConfig)
- ctrl — CTRLLMHeadModel (modèle CTRLConfig)
- cwm — CwmForCausalLM (modèle CwmConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextForCausalLM (modèle Data2VecTextConfig)
- dbrx — DbrxForCausalLM (modèle DbrxConfig)
- deepseek_v2 — DeepseekV2ForCausalLM (modèle DeepseekV2Config)
- deepseek_v3 — DeepseekV3ForCausalLM (modèle DeepseekV3Config)
- deepseek_v32 — DeepseekV32ForCausalLM (modèle DeepseekV32Config)
- deepseek_v4 — DeepseekV4ForCausalLM (modèle DeepseekV4Config)
- diffllama — DiffLlamaForCausalLM (modèle DiffLlamaConfig)
- doge — DogeForCausalLM (modèle DogeConfig)
- dots1 — Dots1ForCausalLM (modèle Dots1Config)
- electra — ElectraForCausalLM (modèle ElectraConfig)
- emu3 — Emu3ForCausalLM (modèle Emu3Config)
- ernie — ErnieForCausalLM (modèle ErnieConfig)
- ernie4_5 — Ernie4_5ForCausalLM (modèle Ernie4_5Config)
- ernie4_5_moe — Ernie4_5_MoeForCausalLM (modèle Ernie4_5_MoeConfig)
- exaone4 — Exaone4ForCausalLM (modèle Exaone4Config)
- exaone_moe — ExaoneMoeForCausalLM (modèle ExaoneMoeConfig)
- falcon — FalconForCausalLM (modèle FalconConfig)
- falcon_h1 — FalconH1ForCausalLM (modèle FalconH1Config)
- falcon_mamba — FalconMambaForCausalLM (modèle FalconMambaConfig)
- flex_olmo — FlexOlmoForCausalLM (modèle FlexOlmoConfig)
- flint — FlintForCausalLM (modèle FlintConfig)
- fuyu — FuyuForCausalLM (modèle FuyuConfig)
- gemma — GemmaForCausalLM (modèle GemmaConfig)
- gemma2 — Gemma2ForCausalLM (modèle Gemma2Config)
- gemma3 — Gemma3ForConditionalGeneration (modèle Gemma3Config)
- gemma3_text — Gemma3ForCausalLM (modèle Gemma3TextConfig)
- gemma3n — Gemma3nForConditionalGeneration (modèle Gemma3nConfig)
- gemma3n_text — Gemma3nForCausalLM (modèle Gemma3nTextConfig)
- gemma4 — Gemma4ForConditionalGeneration (modèle Gemma4Config)
- gemma4_assistant — Gemma4AssistantForCausalLM (modèle Gemma4AssistantConfig)
- gemma4_text — Gemma4ForCausalLM (modèle Gemma4TextConfig)
- gemma4_unified — Gemma4UnifiedForConditionalGeneration (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- gemma4_unified_assistant — Gemma4UnifiedAssistantForCausalLM (modèle Gemma4UnifiedAssistantConfig)
- gemma4_unified_text — Gemma4UnifiedForCausalLM (modèle Gemma4UnifiedTextConfig)
- git — GitForCausalLM (modèle GitConfig)
- glm — GlmForCausalLM (modèle GlmConfig)
- glm4 — Glm4ForCausalLM (modèle Glm4Config)
- glm4_moe — Glm4MoeForCausalLM (modèle Glm4MoeConfig)
- glm4_moe_lite — Glm4MoeLiteForCausalLM (modèle Glm4MoeLiteConfig)
- glm_moe_dsa — GlmMoeDsaForCausalLM (modèle GlmMoeDsaConfig)
- got_ocr2 — GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle GotOcr2Config)
- gpt-sw3 — GPT2LMHeadModel (modèle GPT2Config)
- gpt2 — GPT2LMHeadModel (modèle GPT2Config)
- gpt_bigcode — GPTBigCodeForCausalLM (modèle GPTBigCodeConfig)
- gpt_neo — GPTNeoForCausalLM (modèle GPTNeoConfig)
- gpt_neox — GPTNeoXForCausalLM (modèle GPTNeoXConfig)
- gpt_neox_japanese — GPTNeoXJapaneseForCausalLM (modèle GPTNeoXJapaneseConfig)
- gpt_oss — GptOssForCausalLM (modèle GptOssConfig)
- gptj — GPTJForCausalLM (modèle GPTJConfig)
- granite — GraniteForCausalLM (modèle GraniteConfig)
- granite_swa — GraniteSWAForCausalLM (modèle GraniteSWAConfig)
- granitemoe — GraniteMoeForCausalLM (modèle GraniteMoeConfig)
- granitemoe_swa — GraniteMoeSWAForCausalLM (modèle GraniteMoeSWAConfig)
- granitemoehybrid — GraniteMoeHybridForCausalLM (modèle GraniteMoeHybridConfig)
- granitemoeshared — GraniteMoeSharedForCausalLM (modèle GraniteMoeSharedConfig)
- helium — HeliumForCausalLM (modèle HeliumConfig)
- hrm_text — HrmTextForCausalLM (modèle HrmTextConfig)
- hunyuan_v1_dense — HunYuanDenseV1ForCausalLM (modèle HunYuanDenseV1Config)
- hunyuan_v1_moe — HunYuanMoEV1ForCausalLM (modèle HunYuanMoEV1Config)
- hy_v3 — HYV3ForCausalLM (modèle HYV3Config)
- hy_v4 — HYV4ForCausalLM (modèle HYV4Config)
- hyperclovax — HyperCLOVAXForCausalLM (modèle HyperCLOVAXConfig)
- inkling_text — InklingForCausalLM (modèle InklingTextConfig)
- jais2 — Jais2ForCausalLM (modèle Jais2Config)
- jamba — JambaForCausalLM (modèle JambaConfig)
- jetmoe — JetMoeForCausalLM (modèle JetMoeConfig)
- kimi_linear — KimiLinearForCausalLM (modèle KimiLinearConfig)
- kolibri1 — Kolibri1ForCausalLM (modèle Kolibri1Config)
- laguna — LagunaForCausalLM (modèle LagunaConfig)
- lfm2 — Lfm2ForCausalLM (modèle Lfm2Config)
- lfm2_moe — Lfm2MoeForCausalLM (modèle Lfm2MoeConfig)
- llama — LlamaForCausalLM (modèle LlamaConfig)
- llama4 — Llama4ForCausalLM (modèle Llama4Config)
- llama4_text — Llama4ForCausalLM (modèle Llama4TextConfig)
- longcat_flash — LongcatFlashForCausalLM (modèle LongcatFlashConfig)
- mamba — MambaForCausalLM (modèle MambaConfig)
- mamba2 — Mamba2ForCausalLM (modèle Mamba2Config)
- marian — MarianForCausalLM (modèle MarianConfig)
- mbart — MBartForCausalLM (modèle MBartConfig)
- megatron-bert — MegatronBertForCausalLM (modèle MegatronBertConfig)
- mellum — MellumForCausalLM (modèle MellumConfig)
- mimo_v2_flash — MiMoV2FlashForCausalLM (modèle MiMoV2FlashConfig)
- minicpm3 — MiniCPM3ForCausalLM (modèle MiniCPM3Config)
- minimax — MiniMaxForCausalLM (modèle MiniMaxConfig)
- minimax_m2 — MiniMaxM2ForCausalLM (modèle MiniMaxM2Config)
- minimax_m3_vl_text — MiniMaxM3VLForCausalLM (modèle MiniMaxM3VLTextConfig)
- ministral — MinistralForCausalLM (modèle MinistralConfig)
- ministral3 — Ministral3ForCausalLM (modèle Ministral3Config)
- mistral — MistralForCausalLM (modèle MistralConfig)
- mixtral — MixtralForCausalLM (modèle MixtralConfig)
- mllama — MllamaForCausalLM (modèle MllamaConfig)
- modernbert-decoder — ModernBertDecoderForCausalLM (modèle ModernBertDecoderConfig)
- moshi — MoshiForCausalLM (modèle MoshiConfig)
- moss_transcribe_diarize — MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- mpt — MptForCausalLM (modèle MptConfig)
- musicgen — MusicgenForCausalLM (modèle MusicgenConfig)
- musicgen_melody — MusicgenMelodyForCausalLM (modèle MusicgenMelodyConfig)
- mvp — MvpForCausalLM (modèle MvpConfig)
- nanochat — NanoChatForCausalLM (modèle NanoChatConfig)
- nemotron — NemotronForCausalLM (modèle NemotronConfig)
- nemotron_h — NemotronHForCausalLM (modèle NemotronHConfig)
- olmo — OlmoForCausalLM (modèle OlmoConfig)
- olmo2 — Olmo2ForCausalLM (modèle Olmo2Config)
- olmo3 — Olmo3ForCausalLM (modèle Olmo3Config)
- olmo_hybrid — OlmoHybridForCausalLM (modèle OlmoHybridConfig)
- olmoe — OlmoeForCausalLM (modèle OlmoeConfig)
- openai-gpt — OpenAIGPTLMHeadModel (modèle OpenAIGPTConfig)
- opt — OPTForCausalLM (modèle OPTConfig)
- pegasus — PegasusForCausalLM (modèle PegasusConfig)
- persimmon — PersimmonForCausalLM (modèle PersimmonConfig)
- phi — PhiForCausalLM (modèle PhiConfig)
- phi3 — Phi3ForCausalLM (modèle Phi3Config)
- phi4_multimodal — Phi4MultimodalForCausalLM (modèle Phi4MultimodalConfig)
- phimoe — PhimoeForCausalLM (modèle PhimoeConfig)
- plbart — PLBartForCausalLM (modèle PLBartConfig)
- prophetnet — ProphetNetForCausalLM (modèle ProphetNetConfig)
- qwen2 — Qwen2ForCausalLM (modèle Qwen2Config)
- qwen2_moe — Qwen2MoeForCausalLM (modèle Qwen2MoeConfig)
- qwen3 — Qwen3ForCausalLM (modèle Qwen3Config)
- qwen3_5 — Qwen3_5ForCausalLM (modèle Qwen3_5Config)
- qwen3_5_moe — Qwen3_5MoeForCausalLM (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- qwen3_5_moe_text — Qwen3_5MoeForCausalLM (modèle Qwen3_5MoeTextConfig)
- qwen3_5_text — Qwen3_5ForCausalLM (modèle Qwen3_5TextConfig)
- qwen3_moe — Qwen3MoeForCausalLM (modèle Qwen3MoeConfig)
- qwen3_next — Qwen3NextForCausalLM (modèle Qwen3NextConfig)
- qwen4_exp — Qwen4ExpForCausalLM (modèle Qwen4ExpConfig)
- qwen4_exp_text — Qwen4ExpForCausalLM (modèle Qwen4ExpTextConfig)
- recurrent_gemma — RecurrentGemmaForCausalLM (modèle RecurrentGemmaConfig)
- reformer — ReformerModelWithLMHead (modèle ReformerConfig)
- rembert — RemBertForCausalLM (modèle RemBertConfig)
- roberta — RobertaForCausalLM (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormForCausalLM (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertForCausalLM (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerForCausalLM (modèle RoFormerConfig)
- rwkv — RwkvForCausalLM (modèle RwkvConfig)
- seed_oss — SeedOssForCausalLM (modèle SeedOssConfig)
- smollm3 — SmolLM3ForCausalLM (modèle SmolLM3Config)
- solar_open — SolarOpenForCausalLM (modèle SolarOpenConfig)
- stablelm — StableLmForCausalLM (modèle StableLmConfig)
- starcoder2 — Starcoder2ForCausalLM (modèle Starcoder2Config)
- trocr — TrOCRForCausalLM (modèle TrOCRConfig)
- vaultgemma — VaultGemmaForCausalLM (modèle VaultGemmaConfig)
- whisper — WhisperForCausalLM (modèle WhisperConfig)
- xglm — XGLMForCausalLM (modèle XGLMConfig)
- xlm — XLMWithLMHeadModel (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaForCausalLM (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLForCausalLM (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetLMHeadModel (modèle XLNetConfig)
- xlstm — xLSTMForCausalLM (modèle xLSTMConfig)
- xmod — XmodForCausalLM (modèle XmodConfig)
- youtu — YoutuForCausalLM (modèle YoutuConfig)
- zamba — ZambaForCausalLM (modèle ZambaConfig)
- zamba2 — Zamba2ForCausalLM (modèle Zamba2Config)
- zaya — ZayaForCausalLM (modèle ZayaConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForCausalLM
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForMaskedLM
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage masquée) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- AlbertConfig classe de configuration : AlbertForMaskedLM (modèle AlbertConfig)
- Classe de configuration BartConfig : BartForConditionalGeneration (modèle BartConfig)
- BertConfig classe de configuration : BertForMaskedLM (modèle BertConfig)
- BigBirdConfig classe de configuration : BigBirdForMaskedLM (modèle BigBirdConfig)
- CamembertConfig classe de configuration : CamembertForMaskedLM (modèle CamembertConfig)
- ConvBertConfig classe de configuration : ConvBertForMaskedLM (modèle ConvBertConfig)
- Data2VecTextConfig classe de configuration : Data2VecTextForMaskedLM (modèle Data2VecTextConfig)
- DebertaConfig classe de configuration : DebertaForMaskedLM (modèle DebertaConfig)
- DebertaV2Config classe de configuration : DebertaV2ForMaskedLM (modèle DebertaV2Config)
- DistilBertConfig classe de configuration : DistilBertForMaskedLM (modèle DistilBertConfig)
- ElectraConfig classe de configuration : ElectraForMaskedLM (modèle ElectraConfig)
- ErnieConfig classe de configuration : ErnieForMaskedLM (modèle ErnieConfig)
- EsmConfig classe de configuration : EsmForMaskedLM (modèle EsmConfig)
- Classe de configuration EsmcConfig : EsmcForMaskedLM (modèle EsmcConfig)
- EuroBertConfig classe de configuration : EuroBertForMaskedLM (modèle EuroBertConfig)
- FNetConfig classe de configuration : FNetForMaskedLM (modèle FNetConfig)
- FlaubertConfig classe de configuration : FlaubertWithLMHeadModel (modèle FlaubertConfig)
- Classe de configuration FunnelConfig : FunnelForMaskedLM (modèle FunnelConfig)
- Classe de configuration GteConfig : GteForMaskedLM (modèle GteConfig)
- IBertConfig classe de configuration : IBertForMaskedLM (modèle IBertConfig)
- Classe de configuration JinaEmbeddingsV3Config : JinaEmbeddingsV3ForMaskedLM (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- LayoutLMConfig classe de configuration : LayoutLMForMaskedLM (modèle LayoutLMConfig)
- LongformerConfig classe de configuration : LongformerForMaskedLM (modèle LongformerConfig)
- Classe de configuration LukeConfig : LukeForMaskedLM (modèle LukeConfig)
- Classe de configuration MBartConfig : MBartForConditionalGeneration (modèle MBartConfig)
- MPNetConfig classe de configuration : MPNetForMaskedLM (modèle MPNetConfig)
- MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertForMaskedLM (modèle MegatronBertConfig)
- MobileBertConfig classe de configuration : MobileBertForMaskedLM (modèle MobileBertConfig)
- ModernBertConfig classe de configuration : ModernBertForMaskedLM (modèle ModernBertConfig)
- ModernVBertConfig classe de configuration : ModernVBertForMaskedLM (modèle ModernVBertConfig)
- MraConfig classe de configuration : MraForMaskedLM (modèle MraConfig)
- Classe de configuration MvpConfig : MvpForConditionalGeneration (modèle MvpConfig)
- Classe de configuration NeoMMEConfig : NeoMMEForMaskedLM (modèle NeoMMEConfig)
- NomicBertConfig classe de configuration : NomicBertForMaskedLM (modèle NomicBertConfig)
- NystromformerConfig classe de configuration : NystromformerForMaskedLM (modèle NystromformerConfig)
- Classe de configuration PerceiverConfig : PerceiverForMaskedLM (modèle PerceiverConfig)
- ReformerConfig classe de configuration : ReformerForMaskedLM (modèle ReformerConfig)
- RemBertConfig classe de configuration : RemBertForMaskedLM (modèle RemBertConfig)
- RoCBertConfig classe de configuration : RoCBertForMaskedLM (modèle RoCBertConfig)
- RoFormerConfig classe de configuration : RoFormerForMaskedLM (modèle RoFormerConfig)
- RobertaConfig classe de configuration : RobertaForMaskedLM (modèle RobertaConfig)
- RobertaPreLayerNormConfig classe de configuration : RobertaPreLayerNormForMaskedLM (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- SqueezeBertConfig classe de configuration : SqueezeBertForMaskedLM (modèle SqueezeBertConfig)
- TapasConfig classe de configuration : TapasForMaskedLM (modèle TapasConfig)
- UltraVBertConfig classe de configuration : UltraVBertForMaskedLM (modèle UltraVBertConfig)
- UltrabertConfig classe de configuration : UltrabertForMaskedLM (modèle UltrabertConfig)
- XLMConfig classe de configuration : XLMWithLMHeadModel (modèle XLMConfig)
- XLMRobertaConfig classe de configuration : XLMRobertaForMaskedLM (modèle XLMRobertaConfig)
- XLMRobertaXLConfig classe de configuration : XLMRobertaXLForMaskedLM (modèle XLMRobertaXLConfig)
- Classe de configuration XmodConfig : XmodForMaskedLM (modèle XmodConfig)
- Classe de configuration YosoConfig : YosoForMaskedLM (modèle YosoConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage masquée) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage masquée) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- albert — AlbertForMaskedLM (modèle AlbertConfig)
- bart — BartForConditionalGeneration (modèle BartConfig)
- bert — BertForMaskedLM (modèle BertConfig)
- big_bird — BigBirdForMaskedLM (modèle BigBirdConfig)
- camembert — CamembertForMaskedLM (modèle CamembertConfig)
- convbert — ConvBertForMaskedLM (modèle ConvBertConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextForMaskedLM (modèle Data2VecTextConfig)
- deberta — DebertaForMaskedLM (modèle DebertaConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2ForMaskedLM (modèle DebertaV2Config)
- distilbert — DistilBertForMaskedLM (modèle DistilBertConfig)
- electra — ElectraForMaskedLM (modèle ElectraConfig)
- ernie — ErnieForMaskedLM (modèle ErnieConfig)
- esm — EsmForMaskedLM (modèle EsmConfig)
- esmc — EsmcForMaskedLM (modèle EsmcConfig)
- eurobert — EuroBertForMaskedLM (modèle EuroBertConfig)
- flaubert — FlaubertWithLMHeadModel (modèle FlaubertConfig)
- fnet — FNetForMaskedLM (modèle FNetConfig)
- funnel — FunnelForMaskedLM (modèle FunnelConfig)
- gte — GteForMaskedLM (modèle GteConfig)
- ibert — IBertForMaskedLM (modèle IBertConfig)
- jina_embeddings_v3 — JinaEmbeddingsV3ForMaskedLM (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- layoutlm — LayoutLMForMaskedLM (modèle LayoutLMConfig)
- longformer — LongformerForMaskedLM (modèle LongformerConfig)
- luke — LukeForMaskedLM (modèle LukeConfig)
- mbart — MBartForConditionalGeneration (modèle MBartConfig)
- megatron-bert — MegatronBertForMaskedLM (modèle MegatronBertConfig)
- mobilebert — MobileBertForMaskedLM (modèle MobileBertConfig)
- modernbert — ModernBertForMaskedLM (modèle ModernBertConfig)
- modernvbert — ModernVBertForMaskedLM (modèle ModernVBertConfig)
- mpnet — MPNetForMaskedLM (modèle MPNetConfig)
- mra — MraForMaskedLM (modèle MraConfig)
- mvp — MvpForConditionalGeneration (modèle MvpConfig)
- neomme — NeoMMEForMaskedLM (modèle NeoMMEConfig)
- nomic_bert — NomicBertForMaskedLM (modèle NomicBertConfig)
- nystromformer — NystromformerForMaskedLM (modèle NystromformerConfig)
- perceiver — PerceiverForMaskedLM (modèle PerceiverConfig)
- reformer — ReformerForMaskedLM (modèle ReformerConfig)
- rembert — RemBertForMaskedLM (modèle RemBertConfig)
- roberta — RobertaForMaskedLM (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormForMaskedLM (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertForMaskedLM (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerForMaskedLM (modèle RoFormerConfig)
- squeezebert — SqueezeBertForMaskedLM (modèle SqueezeBertConfig)
- tapas — TapasForMaskedLM (modèle TapasConfig)
- ultrabert — UltrabertForMaskedLM (modèle UltrabertConfig)
- ultravbert — UltraVBertForMaskedLM (modèle UltraVBertConfig)
- xlm — XLMWithLMHeadModel (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaForMaskedLM (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLForMaskedLM (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xmod — XmodForMaskedLM (modèle XmodConfig)
- yoso — YosoForMaskedLM (modèle YosoConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMaskedLM
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForMaskGeneration
AutoModelForSeq2SeqLM
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage séquence-à-séquence) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration AudioFlamingo3Config : AudioFlamingo3ForConditionalGeneration (modèle AudioFlamingo3Config)
- Classe de configuration BartConfig : BartForConditionalGeneration (modèle BartConfig)
- BigBirdPegasusConfig classe de configuration : BigBirdPegasusForConditionalGeneration (modèle BigBirdPegasusConfig)
- BlenderbotConfig classe de configuration : BlenderbotForConditionalGeneration (modèle BlenderbotConfig)
- BlenderbotSmallConfig classe de configuration : BlenderbotSmallForConditionalGeneration (modèle BlenderbotSmallConfig)
- Classe de configuration EncoderDecoderConfig : EncoderDecoderModel (modèle EncoderDecoderConfig)
- FSMTConfig classe de configuration : FSMTForConditionalGeneration (modèle FSMTConfig)
- GlmAsrConfig classe de configuration : GlmAsrForConditionalGeneration (modèle GlmAsrConfig)
- Classe de configuration GraniteSpeechConfig : GraniteSpeechForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechConfig)
- GraniteSpeechPlusConfig classe de configuration : GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- Classe de configuration LEDConfig : LEDForConditionalGeneration (modèle LEDConfig)
- LongT5Config classe de configuration : LongT5ForConditionalGeneration (modèle LongT5Config)
- M2M100Config classe de configuration : M2M100ForConditionalGeneration (modèle M2M100Config)
- Classe de configuration MBartConfig : MBartForConditionalGeneration (modèle MBartConfig)
- MT5Config classe de configuration : MT5ForConditionalGeneration (modèle MT5Config)
- Classe de configuration MarianConfig : MarianMTModel (modèle MarianConfig)
- Classe de configuration MossTranscribeDiarizeConfig : MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- MusicFlamingoConfig classe de configuration : MusicFlamingoForConditionalGeneration (modèle MusicFlamingoConfig)
- Classe de configuration MvpConfig : MvpForConditionalGeneration (modèle MvpConfig)
- Nemotron3_5TranscribeConfig classe de configuration : Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- NllbMoeConfig classe de configuration : NllbMoeForConditionalGeneration (modèle NllbMoeConfig)
- PLBartConfig classe de configuration : PLBartForConditionalGeneration (modèle PLBartConfig)
- Classe de configuration PegasusConfig : PegasusForConditionalGeneration (modèle PegasusConfig)
- PegasusXConfig classe de configuration : PegasusXForConditionalGeneration (modèle PegasusXConfig)
- ProphetNetConfig classe de configuration : ProphetNetForConditionalGeneration (modèle ProphetNetConfig)
- Qwen2AudioConfig classe de configuration : Qwen2AudioForConditionalGeneration (modèle Qwen2AudioConfig)
- Qwen3ASRConfig classe de configuration : Qwen3ASRForConditionalGeneration (modèle Qwen3ASRConfig)
- Classe de configuration SeamlessM4TConfig : SeamlessM4TForTextToText (modèle SeamlessM4TConfig)
- Classe de configuration SeamlessM4Tv2Config : SeamlessM4Tv2ForTextToText (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- SwitchTransformersConfig classe de configuration : SwitchTransformersForConditionalGeneration (modèle SwitchTransformersConfig)
- T5Config classe de configuration : T5ForConditionalGeneration (modèle T5Config)
- T5Gemma2Config classe de configuration : T5Gemma2ForConditionalGeneration (modèle T5Gemma2Config)
- T5GemmaConfig classe de configuration : T5GemmaForConditionalGeneration (modèle T5GemmaConfig)
- UMT5Config classe de configuration : UMT5ForConditionalGeneration (modèle UMT5Config)
- VibeVoiceAsrConfig classe de configuration : VibeVoiceAsrForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- VoxtralConfig classe de configuration : VoxtralForConditionalGeneration (modèle VoxtralConfig)
- VoxtralRealtimeConfig classe de configuration : VoxtralRealtimeForConditionalGeneration (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage séquence-à-séquence) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de langage séquence-à-séquence) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- audioflamingo3 — AudioFlamingo3ForConditionalGeneration (modèle AudioFlamingo3Config)
- bart — BartForConditionalGeneration (modèle BartConfig)
- bigbird_pegasus — BigBirdPegasusForConditionalGeneration (modèle BigBirdPegasusConfig)
- blenderbot — BlenderbotForConditionalGeneration (modèle BlenderbotConfig)
- blenderbot-small — BlenderbotSmallForConditionalGeneration (modèle BlenderbotSmallConfig)
- encoder-decoder — EncoderDecoderModel (modèle EncoderDecoderConfig)
- fsmt — FSMTForConditionalGeneration (modèle FSMTConfig)
- glmasr — GlmAsrForConditionalGeneration (modèle GlmAsrConfig)
- granite_speech — GraniteSpeechForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechConfig)
- granite_speech_plus — GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- led — LEDForConditionalGeneration (modèle LEDConfig)
- longt5 — LongT5ForConditionalGeneration (modèle LongT5Config)
- m2m_100 — M2M100ForConditionalGeneration (modèle M2M100Config)
- marian — MarianMTModel (modèle MarianConfig)
- mbart — MBartForConditionalGeneration (modèle MBartConfig)
- moss_transcribe_diarize — MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- mt5 — MT5ForConditionalGeneration (modèle MT5Config)
- musicflamingo — MusicFlamingoForConditionalGeneration (modèle MusicFlamingoConfig)
- mvp — MvpForConditionalGeneration (modèle MvpConfig)
- nemo_speechlm — Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- nllb-moe — NllbMoeForConditionalGeneration (modèle NllbMoeConfig)
- pegasus — PegasusForConditionalGeneration (modèle PegasusConfig)
- pegasus_x — PegasusXForConditionalGeneration (modèle PegasusXConfig)
- plbart — PLBartForConditionalGeneration (modèle PLBartConfig)
- prophetnet — ProphetNetForConditionalGeneration (modèle ProphetNetConfig)
- qwen2_audio — Qwen2AudioForConditionalGeneration (modèle Qwen2AudioConfig)
- qwen3_asr — Qwen3ASRForConditionalGeneration (modèle Qwen3ASRConfig)
- seamless_m4t — SeamlessM4TForTextToText (modèle SeamlessM4TConfig)
- seamless_m4t_v2 — SeamlessM4Tv2ForTextToText (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- switch_transformers — SwitchTransformersForConditionalGeneration (modèle SwitchTransformersConfig)
- t5 — T5ForConditionalGeneration (modèle T5Config)
- t5gemma — T5GemmaForConditionalGeneration (modèle T5GemmaConfig)
- t5gemma2 — T5Gemma2ForConditionalGeneration (modèle T5Gemma2Config)
- umt5 — UMT5ForConditionalGeneration (modèle UMT5Config)
- vibevoice_asr — VibeVoiceAsrForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- voxtral — VoxtralForConditionalGeneration (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_realtime — VoxtralRealtimeForConditionalGeneration (modèle VoxtralRealtimeConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSeq2SeqLM
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google-t5/t5-base")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google-t5/t5-base", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForSequenceClassification
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de séquence) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- AXK1Config classe de configuration : AXK1ForSequenceClassification (modèle AXK1Config)
- AXK2Config classe de configuration : AXK2ForSequenceClassification (modèle AXK2Config)
- Classe de configuration AlbertConfig : AlbertForSequenceClassification (modèle AlbertConfig)
- Classe de configuration ArceeConfig : ArceeForSequenceClassification (modèle ArceeConfig)
- Classe de configuration BartConfig : BartForSequenceClassification (modèle BartConfig)
- Classe de configuration BertConfig : BertForSequenceClassification (modèle BertConfig)
- BigBirdConfig classe de configuration : BigBirdForSequenceClassification (modèle BigBirdConfig)
- BigBirdPegasusConfig classe de configuration : BigBirdPegasusForSequenceClassification (modèle BigBirdPegasusConfig)
- BioGptConfig classe de configuration : BioGptForSequenceClassification (modèle BioGptConfig)
- BloomConfig classe de configuration : BloomForSequenceClassification (modèle BloomConfig)
- CTRLConfig classe de configuration : CTRLForSequenceClassification (modèle CTRLConfig)
- CamembertConfig classe de configuration : CamembertForSequenceClassification (modèle CamembertConfig)
- Classe de configuration CanineConfig : CanineForSequenceClassification (modèle CanineConfig)
- Classe de configuration CohereCompassTextConfig : CohereCompassTextForSequenceClassification (modèle CohereCompassTextConfig)
- ConvBertConfig classe de configuration : ConvBertForSequenceClassification (modèle ConvBertConfig)
- Data2VecTextConfig classe de configuration : Data2VecTextForSequenceClassification (modèle Data2VecTextConfig)
- Classe de configuration DebertaConfig : DebertaForSequenceClassification (modèle DebertaConfig)
- DebertaV2Config classe de configuration : DebertaV2ForSequenceClassification (modèle DebertaV2Config)
- DeepseekV2Config classe de configuration : DeepseekV2ForSequenceClassification (modèle DeepseekV2Config)
- DeepseekV3Config classe de configuration : DeepseekV3ForSequenceClassification (modèle DeepseekV3Config)
- Classe de configuration DiffLlamaConfig : DiffLlamaForSequenceClassification (modèle DiffLlamaConfig)
- DistilBertConfig classe de configuration : DistilBertForSequenceClassification (modèle DistilBertConfig)
- Classe de configuration DogeConfig : DogeForSequenceClassification (modèle DogeConfig)
- ElectraConfig classe de configuration : ElectraForSequenceClassification (modèle ElectraConfig)
- ErnieConfig classe de configuration : ErnieForSequenceClassification (modèle ErnieConfig)
- Classe de configuration EsmConfig : EsmForSequenceClassification (modèle EsmConfig)
- EsmcConfig classe de configuration : EsmcForSequenceClassification (modèle EsmcConfig)
- EuroBertConfig classe de configuration : EuroBertForSequenceClassification (modèle EuroBertConfig)
- Classe de configuration Exaone4Config : Exaone4ForSequenceClassification (modèle Exaone4Config)
- FNetConfig classe de configuration : FNetForSequenceClassification (modèle FNetConfig)
- Classe de configuration FalconConfig : FalconForSequenceClassification (modèle FalconConfig)
- FlaubertConfig classe de configuration : FlaubertForSequenceClassification (modèle FlaubertConfig)
- FunnelConfig classe de configuration : FunnelForSequenceClassification (modèle FunnelConfig)
- GPT2Config classe de configuration : GPT2ForSequenceClassification (modèle GPT2Config)
- GPTBigCodeConfig classe de configuration : GPTBigCodeForSequenceClassification (modèle GPTBigCodeConfig)
- GPTJConfig classe de configuration : GPTJForSequenceClassification (modèle GPTJConfig)
- Classe de configuration GPTNeoConfig : GPTNeoForSequenceClassification (modèle GPTNeoConfig)
- GPTNeoXConfig classe de configuration : GPTNeoXForSequenceClassification (modèle GPTNeoXConfig)
- Gemma2Config classe de configuration : Gemma2ForSequenceClassification (modèle Gemma2Config)
- Gemma3Config classe de configuration : Gemma3ForSequenceClassification (modèle Gemma3Config)
- Gemma3TextConfig classe de configuration : Gemma3TextForSequenceClassification (modèle Gemma3TextConfig)
- Classe de configuration GemmaConfig : GemmaForSequenceClassification (modèle GemmaConfig)
- Glm4Config classe de configuration : Glm4ForSequenceClassification (modèle Glm4Config)
- Classe de configuration GlmConfig : GlmForSequenceClassification (modèle GlmConfig)
- Classe de configuration GptOssConfig : GptOssForSequenceClassification (modèle GptOssConfig)
- Classe de configuration GteConfig : GteForSequenceClassification (modèle GteConfig)
- Classe de configuration HeliumConfig : HeliumForSequenceClassification (modèle HeliumConfig)
- Classe de configuration HunYuanDenseV1Config : HunYuanDenseV1ForSequenceClassification (modèle HunYuanDenseV1Config)
- HunYuanMoEV1Config classe de configuration : HunYuanMoEV1ForSequenceClassification (modèle HunYuanMoEV1Config)
- IBertConfig classe de configuration : IBertForSequenceClassification (modèle IBertConfig)
- Classe de configuration JambaConfig : JambaForSequenceClassification (modèle JambaConfig)
- JetMoeConfig classe de configuration : JetMoeForSequenceClassification (modèle JetMoeConfig)
- Classe de configuration JinaEmbeddingsV3Config : JinaEmbeddingsV3ForSequenceClassification (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- LayoutLMConfig classe de configuration : LayoutLMForSequenceClassification (modèle LayoutLMConfig)
- LayoutLMv2Config classe de configuration : LayoutLMv2ForSequenceClassification (modèle LayoutLMv2Config)
- LayoutLMv3Config classe de configuration : LayoutLMv3ForSequenceClassification (modèle LayoutLMv3Config)
- Classe de configuration LiltConfig : LiltForSequenceClassification (modèle LiltConfig)
- Classe de configuration LlamaConfig : LlamaForSequenceClassification (modèle LlamaConfig)
- LongformerConfig classe de configuration : LongformerForSequenceClassification (modèle LongformerConfig)
- Classe de configuration LukeConfig : LukeForSequenceClassification (modèle LukeConfig)
- Classe de configuration MBartConfig : MBartForSequenceClassification (modèle MBartConfig)
- MPNetConfig classe de configuration : MPNetForSequenceClassification (modèle MPNetConfig)
- MT5Config classe de configuration : MT5ForSequenceClassification (modèle MT5Config)
- Classe de configuration MarkupLMConfig : MarkupLMForSequenceClassification (modèle MarkupLMConfig)
- MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertForSequenceClassification (modèle MegatronBertConfig)
- MiniCPM3Config classe de configuration : MiniCPM3ForSequenceClassification (modèle MiniCPM3Config)
- Classe de configuration MiniMaxConfig : MiniMaxForSequenceClassification (modèle MiniMaxConfig)
- Classe de configuration Ministral3Config : Ministral3ForSequenceClassification (modèle Ministral3Config)
- Classe de configuration MinistralConfig : MinistralForSequenceClassification (modèle MinistralConfig)
- Classe de configuration Mistral4Config : Mistral4ForSequenceClassification (modèle Mistral4Config)
- Classe de configuration MistralConfig : MistralForSequenceClassification (modèle MistralConfig)
- Classe de configuration MixtralConfig : MixtralForSequenceClassification (modèle MixtralConfig)
- MobileBertConfig classe de configuration : MobileBertForSequenceClassification (modèle MobileBertConfig)
- Classe de configuration ModernBertConfig : ModernBertForSequenceClassification (modèle ModernBertConfig)
- ModernBertDecoderConfig classe de configuration : ModernBertDecoderForSequenceClassification (modèle ModernBertDecoderConfig)
- ModernVBertConfig classe de configuration : ModernVBertForSequenceClassification (modèle ModernVBertConfig)
- MptConfig classe de configuration : MptForSequenceClassification (modèle MptConfig)
- Classe de configuration MraConfig : MraForSequenceClassification (modèle MraConfig)
- Classe de configuration MvpConfig : MvpForSequenceClassification (modèle MvpConfig)
- Classe de configuration NemotronConfig : NemotronForSequenceClassification (modèle NemotronConfig)
- NomicBertConfig classe de configuration : NomicBertForSequenceClassification (modèle NomicBertConfig)
- NystromformerConfig classe de configuration : NystromformerForSequenceClassification (modèle NystromformerConfig)
- Classe de configuration OPTConfig : OPTForSequenceClassification (modèle OPTConfig)
- Olmo2Config classe de configuration : Olmo2ForSequenceClassification (modèle Olmo2Config)
- Classe de configuration Olmo3Config : Olmo3ForSequenceClassification (modèle Olmo3Config)
- Classe de configuration OlmoConfig : OlmoForSequenceClassification (modèle OlmoConfig)
- OpenAIGPTConfig classe de configuration : OpenAIGPTForSequenceClassification (modèle OpenAIGPTConfig)
- PLBartConfig classe de configuration : PLBartForSequenceClassification (modèle PLBartConfig)
- Classe de configuration PerceiverConfig : PerceiverForSequenceClassification (modèle PerceiverConfig)
- PersimmonConfig classe de configuration : PersimmonForSequenceClassification (modèle PersimmonConfig)
- Phi3Config classe de configuration : Phi3ForSequenceClassification (modèle Phi3Config)
- Classe de configuration PhiConfig : PhiForSequenceClassification (modèle PhiConfig)
- PhimoeConfig classe de configuration : PhimoeForSequenceClassification (modèle PhimoeConfig)
- Qwen2Config classe de configuration : Qwen2ForSequenceClassification (modèle Qwen2Config)
- Qwen2MoeConfig classe de configuration : Qwen2MoeForSequenceClassification (modèle Qwen2MoeConfig)
- Classe de configuration Qwen3Config : Qwen3ForSequenceClassification (modèle Qwen3Config)
- Qwen3MoeConfig classe de configuration : Qwen3MoeForSequenceClassification (modèle Qwen3MoeConfig)
- Qwen3NextConfig classe de configuration : Qwen3NextForSequenceClassification (modèle Qwen3NextConfig)
- Qwen3_5Config classe de configuration : Qwen3_5ForSequenceClassification (modèle Qwen3_5Config)
- Qwen3_5TextConfig classe de configuration : Qwen3_5TextForSequenceClassification (modèle Qwen3_5TextConfig)
- ReformerConfig classe de configuration : ReformerForSequenceClassification (modèle ReformerConfig)
- RemBertConfig classe de configuration : RemBertForSequenceClassification (modèle RemBertConfig)
- RoCBertConfig classe de configuration : RoCBertForSequenceClassification (modèle RoCBertConfig)
- RoFormerConfig classe de configuration : RoFormerForSequenceClassification (modèle RoFormerConfig)
- RobertaConfig classe de configuration : RobertaForSequenceClassification (modèle RobertaConfig)
- RobertaPreLayerNormConfig classe de configuration : RobertaPreLayerNormForSequenceClassification (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- SeedOssConfig classe de configuration : SeedOssForSequenceClassification (modèle SeedOssConfig)
- SmolLM3Config classe de configuration : SmolLM3ForSequenceClassification (modèle SmolLM3Config)
- SqueezeBertConfig classe de configuration : SqueezeBertForSequenceClassification (modèle SqueezeBertConfig)
- Classe de configuration StableLmConfig : StableLmForSequenceClassification (modèle StableLmConfig)
- Starcoder2Config classe de configuration : Starcoder2ForSequenceClassification (modèle Starcoder2Config)
- T5Config classe de configuration : T5ForSequenceClassification (modèle T5Config)
- T5Gemma2Config classe de configuration : T5Gemma2ForSequenceClassification (modèle T5Gemma2Config)
- T5GemmaConfig classe de configuration : T5GemmaForSequenceClassification (modèle T5GemmaConfig)
- Classe de configuration TapasConfig : TapasForSequenceClassification (modèle TapasConfig)
- UMT5Config classe de configuration : UMT5ForSequenceClassification (modèle UMT5Config)
- UltraVBertConfig classe de configuration : UltraVBertForSequenceClassification (modèle UltraVBertConfig)
- UltrabertConfig classe de configuration : UltrabertForSequenceClassification (modèle UltrabertConfig)
- XLMConfig classe de configuration : XLMForSequenceClassification (modèle XLMConfig)
- XLMRobertaConfig classe de configuration : XLMRobertaForSequenceClassification (modèle XLMRobertaConfig)
- XLMRobertaXLConfig classe de configuration : XLMRobertaXLForSequenceClassification (modèle XLMRobertaXLConfig)
- XLNetConfig classe de configuration : XLNetForSequenceClassification (modèle XLNetConfig)
- Classe de configuration XmodConfig : XmodForSequenceClassification (modèle XmodConfig)
- Classe de configuration YosoConfig : YosoForSequenceClassification (modèle YosoConfig)
- Zamba2Config classe de configuration : Zamba2ForSequenceClassification (modèle Zamba2Config)
- Classe de configuration ZambaConfig : ZambaForSequenceClassification (modèle ZambaConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de séquence) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de séquence) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- albert — AlbertForSequenceClassification (modèle AlbertConfig)
- arcee — ArceeForSequenceClassification (modèle ArceeConfig)
- axk1 — AXK1ForSequenceClassification (modèle AXK1Config)
- axk2 — AXK2ForSequenceClassification (modèle AXK2Config)
- bart — BartForSequenceClassification (modèle BartConfig)
- bert — BertForSequenceClassification (modèle BertConfig)
- big_bird — BigBirdForSequenceClassification (modèle BigBirdConfig)
- bigbird_pegasus — BigBirdPegasusForSequenceClassification (modèle BigBirdPegasusConfig)
- biogpt — BioGptForSequenceClassification (modèle BioGptConfig)
- bloom — BloomForSequenceClassification (modèle BloomConfig)
- camembert — CamembertForSequenceClassification (modèle CamembertConfig)
- canine — CanineForSequenceClassification (modèle CanineConfig)
- cohere_compass_text — CohereCompassTextForSequenceClassification (modèle CohereCompassTextConfig)
- convbert — ConvBertForSequenceClassification (modèle ConvBertConfig)
- ctrl — CTRLForSequenceClassification (modèle CTRLConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextForSequenceClassification (modèle Data2VecTextConfig)
- deberta — DebertaForSequenceClassification (modèle DebertaConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2ForSequenceClassification (modèle DebertaV2Config)
- deepseek_v2 — DeepseekV2ForSequenceClassification (modèle DeepseekV2Config)
- deepseek_v3 — DeepseekV3ForSequenceClassification (modèle DeepseekV3Config)
- diffllama — DiffLlamaForSequenceClassification (modèle DiffLlamaConfig)
- distilbert — DistilBertForSequenceClassification (modèle DistilBertConfig)
- doge — DogeForSequenceClassification (modèle DogeConfig)
- electra — ElectraForSequenceClassification (modèle ElectraConfig)
- ernie — ErnieForSequenceClassification (modèle ErnieConfig)
- esm — EsmForSequenceClassification (modèle EsmConfig)
- esmc — EsmcForSequenceClassification (modèle EsmcConfig)
- eurobert — EuroBertForSequenceClassification (modèle EuroBertConfig)
- exaone4 — Exaone4ForSequenceClassification (modèle Exaone4Config)
- falcon — FalconForSequenceClassification (modèle FalconConfig)
- flaubert — FlaubertForSequenceClassification (modèle FlaubertConfig)
- fnet — FNetForSequenceClassification (modèle FNetConfig)
- funnel — FunnelForSequenceClassification (modèle FunnelConfig)
- gemma — GemmaForSequenceClassification (modèle GemmaConfig)
- gemma2 — Gemma2ForSequenceClassification (modèle Gemma2Config)
- gemma3 — Gemma3ForSequenceClassification (modèle Gemma3Config)
- gemma3_text — Gemma3TextForSequenceClassification (modèle Gemma3TextConfig)
- glm — GlmForSequenceClassification (modèle GlmConfig)
- glm4 — Glm4ForSequenceClassification (modèle Glm4Config)
- gpt-sw3 — GPT2ForSequenceClassification (modèle GPT2Config)
- gpt2 — GPT2ForSequenceClassification (modèle GPT2Config)
- gpt_bigcode — GPTBigCodeForSequenceClassification (modèle GPTBigCodeConfig)
- gpt_neo — GPTNeoForSequenceClassification (modèle GPTNeoConfig)
- gpt_neox — GPTNeoXForSequenceClassification (modèle GPTNeoXConfig)
- gpt_oss — GptOssForSequenceClassification (modèle GptOssConfig)
- gptj — GPTJForSequenceClassification (modèle GPTJConfig)
- gte — GteForSequenceClassification (modèle GteConfig)
- helium — HeliumForSequenceClassification (modèle HeliumConfig)
- hunyuan_v1_dense — HunYuanDenseV1ForSequenceClassification (modèle HunYuanDenseV1Config)
- hunyuan_v1_moe — HunYuanMoEV1ForSequenceClassification (modèle HunYuanMoEV1Config)
- ibert — IBertForSequenceClassification (modèle IBertConfig)
- jamba — JambaForSequenceClassification (modèle JambaConfig)
- jetmoe — JetMoeForSequenceClassification (modèle JetMoeConfig)
- jina_embeddings_v3 — JinaEmbeddingsV3ForSequenceClassification (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- layoutlm — LayoutLMForSequenceClassification (modèle LayoutLMConfig)
- layoutlmv2 — LayoutLMv2ForSequenceClassification (modèle LayoutLMv2Config)
- layoutlmv3 — LayoutLMv3ForSequenceClassification (modèle LayoutLMv3Config)
- lilt — LiltForSequenceClassification (modèle LiltConfig)
- llama — LlamaForSequenceClassification (modèle LlamaConfig)
- longformer — LongformerForSequenceClassification (modèle LongformerConfig)
- luke — LukeForSequenceClassification (modèle LukeConfig)
- markuplm — MarkupLMForSequenceClassification (modèle MarkupLMConfig)
- mbart — MBartForSequenceClassification (modèle MBartConfig)
- megatron-bert — MegatronBertForSequenceClassification (modèle MegatronBertConfig)
- minicpm3 — MiniCPM3ForSequenceClassification (modèle MiniCPM3Config)
- minimax — MiniMaxForSequenceClassification (modèle MiniMaxConfig)
- ministral — MinistralForSequenceClassification (modèle MinistralConfig)
- ministral3 — Ministral3ForSequenceClassification (modèle Ministral3Config)
- mistral — MistralForSequenceClassification (modèle MistralConfig)
- mistral4 — Mistral4ForSequenceClassification (modèle Mistral4Config)
- mixtral — MixtralForSequenceClassification (modèle MixtralConfig)
- mobilebert — MobileBertForSequenceClassification (modèle MobileBertConfig)
- modernbert — ModernBertForSequenceClassification (modèle ModernBertConfig)
- modernbert-decoder — ModernBertDecoderForSequenceClassification (modèle ModernBertDecoderConfig)
- modernvbert — ModernVBertForSequenceClassification (modèle ModernVBertConfig)
- mpnet — MPNetForSequenceClassification (modèle MPNetConfig)
- mpt — MptForSequenceClassification (modèle MptConfig)
- mra — MraForSequenceClassification (modèle MraConfig)
- mt5 — MT5ForSequenceClassification (modèle MT5Config)
- mvp — MvpForSequenceClassification (modèle MvpConfig)
- nemotron — NemotronForSequenceClassification (modèle NemotronConfig)
- nomic_bert — NomicBertForSequenceClassification (modèle NomicBertConfig)
- nystromformer — NystromformerForSequenceClassification (modèle NystromformerConfig)
- olmo — OlmoForSequenceClassification (modèle OlmoConfig)
- olmo2 — Olmo2ForSequenceClassification (modèle Olmo2Config)
- olmo3 — Olmo3ForSequenceClassification (modèle Olmo3Config)
- openai-gpt — OpenAIGPTForSequenceClassification (modèle OpenAIGPTConfig)
- opt — OPTForSequenceClassification (modèle OPTConfig)
- perceiver — PerceiverForSequenceClassification (modèle PerceiverConfig)
- persimmon — PersimmonForSequenceClassification (modèle PersimmonConfig)
- phi — PhiForSequenceClassification (modèle PhiConfig)
- phi3 — Phi3ForSequenceClassification (modèle Phi3Config)
- phimoe — PhimoeForSequenceClassification (modèle PhimoeConfig)
- plbart — PLBartForSequenceClassification (modèle PLBartConfig)
- qwen2 — Qwen2ForSequenceClassification (modèle Qwen2Config)
- qwen2_moe — Qwen2MoeForSequenceClassification (modèle Qwen2MoeConfig)
- qwen3 — Qwen3ForSequenceClassification (modèle Qwen3Config)
- qwen3_5 — Qwen3_5ForSequenceClassification (modèle Qwen3_5Config)
- qwen3_5_text — Qwen3_5TextForSequenceClassification (modèle Qwen3_5TextConfig)
- qwen3_moe — Qwen3MoeForSequenceClassification (modèle Qwen3MoeConfig)
- qwen3_next — Qwen3NextForSequenceClassification (modèle Qwen3NextConfig)
- reformer — ReformerForSequenceClassification (modèle ReformerConfig)
- rembert — RemBertForSequenceClassification (modèle RemBertConfig)
- roberta — RobertaForSequenceClassification (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormForSequenceClassification (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertForSequenceClassification (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerForSequenceClassification (modèle RoFormerConfig)
- seed_oss — SeedOssForSequenceClassification (modèle SeedOssConfig)
- smollm3 — SmolLM3ForSequenceClassification (modèle SmolLM3Config)
- squeezebert — SqueezeBertForSequenceClassification (modèle SqueezeBertConfig)
- stablelm — StableLmForSequenceClassification (modèle StableLmConfig)
- starcoder2 — Starcoder2ForSequenceClassification (modèle Starcoder2Config)
- t5 — T5ForSequenceClassification (modèle T5Config)
- t5gemma — T5GemmaForSequenceClassification (modèle T5GemmaConfig)
- t5gemma2 — T5Gemma2ForSequenceClassification (modèle T5Gemma2Config)
- tapas — TapasForSequenceClassification (modèle TapasConfig)
- ultrabert — UltrabertForSequenceClassification (modèle UltrabertConfig)
- ultravbert — UltraVBertForSequenceClassification (modèle UltraVBertConfig)
- umt5 — UMT5ForSequenceClassification (modèle UMT5Config)
- xlm — XLMForSequenceClassification (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaForSequenceClassification (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLForSequenceClassification (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetForSequenceClassification (modèle XLNetConfig)
- xmod — XmodForSequenceClassification (modèle XmodConfig)
- yoso — YosoForSequenceClassification (modèle YosoConfig)
- zamba — ZambaForSequenceClassification (modèle ZambaConfig)
- zamba2 — Zamba2ForSequenceClassification (modèle Zamba2Config)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSequenceClassification
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForMultipleChoice
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de choix multiples) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- AlbertConfig classe de configuration : AlbertForMultipleChoice (modèle AlbertConfig)
- BertConfig classe de configuration : BertForMultipleChoice (modèle BertConfig)
- BigBirdConfig classe de configuration : BigBirdForMultipleChoice (modèle BigBirdConfig)
- CamembertConfig classe de configuration : CamembertForMultipleChoice (modèle CamembertConfig)
- Classe de configuration CanineConfig : CanineForMultipleChoice (modèle CanineConfig)
- ConvBertConfig classe de configuration : ConvBertForMultipleChoice (modèle ConvBertConfig)
- Data2VecTextConfig classe de configuration : Data2VecTextForMultipleChoice (modèle Data2VecTextConfig)
- DebertaV2Config classe de configuration : DebertaV2ForMultipleChoice (modèle DebertaV2Config)
- DistilBertConfig classe de configuration : DistilBertForMultipleChoice (modèle DistilBertConfig)
- ElectraConfig classe de configuration : ElectraForMultipleChoice (modèle ElectraConfig)
- ErnieConfig classe de configuration : ErnieForMultipleChoice (modèle ErnieConfig)
- FNetConfig classe de configuration : FNetForMultipleChoice (modèle FNetConfig)
- FlaubertConfig classe de configuration : FlaubertForMultipleChoice (modèle FlaubertConfig)
- Classe de configuration FunnelConfig : FunnelForMultipleChoice (modèle FunnelConfig)
- IBertConfig classe de configuration : IBertForMultipleChoice (modèle IBertConfig)
- LongformerConfig classe de configuration : LongformerForMultipleChoice (modèle LongformerConfig)
- Classe de configuration LukeConfig : LukeForMultipleChoice (modèle LukeConfig)
- MPNetConfig classe de configuration : MPNetForMultipleChoice (modèle MPNetConfig)
- MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertForMultipleChoice (modèle MegatronBertConfig)
- MobileBertConfig classe de configuration : MobileBertForMultipleChoice (modèle MobileBertConfig)
- ModernBertConfig classe de configuration : ModernBertForMultipleChoice (modèle ModernBertConfig)
- MraConfig classe de configuration : MraForMultipleChoice (modèle MraConfig)
- NystromformerConfig classe de configuration : NystromformerForMultipleChoice (modèle NystromformerConfig)
- RemBertConfig classe de configuration : RemBertForMultipleChoice (modèle RemBertConfig)
- RoCBertConfig classe de configuration : RoCBertForMultipleChoice (modèle RoCBertConfig)
- RoFormerConfig classe de configuration : RoFormerForMultipleChoice (modèle RoFormerConfig)
- RobertaConfig classe de configuration : RobertaForMultipleChoice (modèle RobertaConfig)
- RobertaPreLayerNormConfig classe de configuration : RobertaPreLayerNormForMultipleChoice (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- SqueezeBertConfig classe de configuration : SqueezeBertForMultipleChoice (modèle SqueezeBertConfig)
- XLMConfig classe de configuration : XLMForMultipleChoice (modèle XLMConfig)
- XLMRobertaConfig classe de configuration : XLMRobertaForMultipleChoice (modèle XLMRobertaConfig)
- XLMRobertaXLConfig classe de configuration : XLMRobertaXLForMultipleChoice (modèle XLMRobertaXLConfig)
- XLNetConfig classe de configuration : XLNetForMultipleChoice (modèle XLNetConfig)
- XmodConfig classe de configuration : XmodForMultipleChoice (modèle XmodConfig)
- Classe de configuration YosoConfig : YosoForMultipleChoice (modèle YosoConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de choix multiples) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de choix multiples) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- albert — AlbertForMultipleChoice (modèle AlbertConfig)
- bert — BertForMultipleChoice (modèle BertConfig)
- big_bird — BigBirdForMultipleChoice (modèle BigBirdConfig)
- camembert — CamembertForMultipleChoice (modèle CamembertConfig)
- canine — CanineForMultipleChoice (modèle CanineConfig)
- convbert — ConvBertForMultipleChoice (modèle ConvBertConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextForMultipleChoice (modèle Data2VecTextConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2ForMultipleChoice (modèle DebertaV2Config)
- distilbert — DistilBertForMultipleChoice (modèle DistilBertConfig)
- electra — ElectraForMultipleChoice (modèle ElectraConfig)
- ernie — ErnieForMultipleChoice (modèle ErnieConfig)
- flaubert — FlaubertForMultipleChoice (modèle FlaubertConfig)
- fnet — FNetForMultipleChoice (modèle FNetConfig)
- funnel — FunnelForMultipleChoice (modèle FunnelConfig)
- ibert — IBertForMultipleChoice (modèle IBertConfig)
- longformer — LongformerForMultipleChoice (modèle LongformerConfig)
- luke — LukeForMultipleChoice (modèle LukeConfig)
- megatron-bert — MegatronBertForMultipleChoice (modèle MegatronBertConfig)
- mobilebert — MobileBertForMultipleChoice (modèle MobileBertConfig)
- modernbert — ModernBertForMultipleChoice (modèle ModernBertConfig)
- mpnet — MPNetForMultipleChoice (modèle MPNetConfig)
- mra — MraForMultipleChoice (modèle MraConfig)
- nystromformer — NystromformerForMultipleChoice (modèle NystromformerConfig)
- rembert — RemBertForMultipleChoice (modèle RemBertConfig)
- roberta — RobertaForMultipleChoice (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormForMultipleChoice (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertForMultipleChoice (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerForMultipleChoice (modèle RoFormerConfig)
- squeezebert — SqueezeBertForMultipleChoice (modèle SqueezeBertConfig)
- xlm — XLMForMultipleChoice (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaForMultipleChoice (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLForMultipleChoice (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetForMultipleChoice (modèle XLNetConfig)
- xmod — XmodForMultipleChoice (modèle XmodConfig)
- yoso — YosoForMultipleChoice (modèle YosoConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultipleChoice
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForNextSentencePrediction
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de prédiction de la phrase suivante) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- BertConfig classe de configuration : BertForNextSentencePrediction (modèle BertConfig)
- ErnieConfig classe de configuration : ErnieForNextSentencePrediction (modèle ErnieConfig)
- FNetConfig classe de configuration : FNetForNextSentencePrediction (modèle FNetConfig)
- MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertForNextSentencePrediction (modèle MegatronBertConfig)
- Classe de configuration MobileBertConfig : MobileBertForNextSentencePrediction (modèle MobileBertConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de prédiction de la phrase suivante) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de prédiction de la phrase suivante) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- bert — BertForNextSentencePrediction (modèle BertConfig)
- ernie — ErnieForNextSentencePrediction (modèle ErnieConfig)
- fnet — FNetForNextSentencePrediction (modèle FNetConfig)
- megatron-bert — MegatronBertForNextSentencePrediction (modèle MegatronBertConfig)
- mobilebert — MobileBertForNextSentencePrediction (modèle MobileBertConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForNextSentencePrediction
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForNextSentencePrediction.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForNextSentencePrediction.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForTokenClassification
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de jetons) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- AXK1Config classe de configuration : AXK1ForTokenClassification (modèle AXK1Config)
- AXK2Config classe de configuration : AXK2ForTokenClassification (modèle AXK2Config)
- Classe de configuration AlbertConfig : AlbertForTokenClassification (modèle AlbertConfig)
- Classe de configuration ApertusConfig : ApertusForTokenClassification (modèle ApertusConfig)
- Classe de configuration ArceeConfig : ArceeForTokenClassification (modèle ArceeConfig)
- Classe de configuration BertConfig : BertForTokenClassification (modèle BertConfig)
- BigBirdConfig classe de configuration : BigBirdForTokenClassification (modèle BigBirdConfig)
- BioGptConfig classe de configuration : BioGptForTokenClassification (modèle BioGptConfig)
- BloomConfig classe de configuration : BloomForTokenClassification (modèle BloomConfig)
- BrosConfig classe de configuration : BrosForTokenClassification (modèle BrosConfig)
- CamembertConfig classe de configuration : CamembertForTokenClassification (modèle CamembertConfig)
- CanineConfig classe de configuration : CanineForTokenClassification (modèle CanineConfig)
- ConvBertConfig classe de configuration : ConvBertForTokenClassification (modèle ConvBertConfig)
- Data2VecTextConfig classe de configuration : Data2VecTextForTokenClassification (modèle Data2VecTextConfig)
- DebertaConfig classe de configuration : DebertaForTokenClassification (modèle DebertaConfig)
- DebertaV2Config classe de configuration : DebertaV2ForTokenClassification (modèle DebertaV2Config)
- DeepseekV3Config classe de configuration : DeepseekV3ForTokenClassification (modèle DeepseekV3Config)
- Classe de configuration DiffLlamaConfig : DiffLlamaForTokenClassification (modèle DiffLlamaConfig)
- DistilBertConfig classe de configuration : DistilBertForTokenClassification (modèle DistilBertConfig)
- ElectraConfig classe de configuration : ElectraForTokenClassification (modèle ElectraConfig)
- Classe de configuration ErnieConfig : ErnieForTokenClassification (modèle ErnieConfig)
- Classe de configuration EsmConfig : EsmForTokenClassification (modèle EsmConfig)
- EsmcConfig classe de configuration : EsmcForTokenClassification (modèle EsmcConfig)
- EuroBertConfig classe de configuration : EuroBertForTokenClassification (modèle EuroBertConfig)
- Classe de configuration Exaone4Config : Exaone4ForTokenClassification (modèle Exaone4Config)
- FNetConfig classe de configuration : FNetForTokenClassification (modèle FNetConfig)
- Classe de configuration FalconConfig : FalconForTokenClassification (modèle FalconConfig)
- FlaubertConfig classe de configuration : FlaubertForTokenClassification (modèle FlaubertConfig)
- Classe de configuration FunnelConfig : FunnelForTokenClassification (modèle FunnelConfig)
- GPT2Config classe de configuration : GPT2ForTokenClassification (modèle GPT2Config)
- GPTBigCodeConfig classe de configuration : GPTBigCodeForTokenClassification (modèle GPTBigCodeConfig)
- GPTNeoConfig classe de configuration : GPTNeoForTokenClassification (modèle GPTNeoConfig)
- GPTNeoXConfig classe de configuration : GPTNeoXForTokenClassification (modèle GPTNeoXConfig)
- Gemma2Config classe de configuration : Gemma2ForTokenClassification (modèle Gemma2Config)
- Classe de configuration GemmaConfig : GemmaForTokenClassification (modèle GemmaConfig)
- Glm4Config classe de configuration : Glm4ForTokenClassification (modèle Glm4Config)
- Classe de configuration GlmConfig : GlmForTokenClassification (modèle GlmConfig)
- Classe de configuration GptOssConfig : GptOssForTokenClassification (modèle GptOssConfig)
- Classe de configuration GteConfig : GteForTokenClassification (modèle GteConfig)
- Classe de configuration HeliumConfig : HeliumForTokenClassification (modèle HeliumConfig)
- IBertConfig classe de configuration : IBertForTokenClassification (modèle IBertConfig)
- Classe de configuration JinaEmbeddingsV3Config : JinaEmbeddingsV3ForTokenClassification (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- LayoutLMConfig classe de configuration : LayoutLMForTokenClassification (modèle LayoutLMConfig)
- LayoutLMv2Config classe de configuration : LayoutLMv2ForTokenClassification (modèle LayoutLMv2Config)
- LayoutLMv3Config classe de configuration : LayoutLMv3ForTokenClassification (modèle LayoutLMv3Config)
- Classe de configuration LiltConfig : LiltForTokenClassification (modèle LiltConfig)
- Classe de configuration LlamaConfig : LlamaForTokenClassification (modèle LlamaConfig)
- LongformerConfig classe de configuration : LongformerForTokenClassification (modèle LongformerConfig)
- Classe de configuration LukeConfig : LukeForTokenClassification (modèle LukeConfig)
- MPNetConfig classe de configuration : MPNetForTokenClassification (modèle MPNetConfig)
- MT5Config classe de configuration : MT5ForTokenClassification (modèle MT5Config)
- Classe de configuration MarkupLMConfig : MarkupLMForTokenClassification (modèle MarkupLMConfig)
- MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertForTokenClassification (modèle MegatronBertConfig)
- Classe de configuration MiniMaxConfig : MiniMaxForTokenClassification (modèle MiniMaxConfig)
- Classe de configuration Ministral3Config : Ministral3ForTokenClassification (modèle Ministral3Config)
- Classe de configuration MinistralConfig : MinistralForTokenClassification (modèle MinistralConfig)
- Classe de configuration Mistral4Config : Mistral4ForTokenClassification (modèle Mistral4Config)
- Classe de configuration MistralConfig : MistralForTokenClassification (modèle MistralConfig)
- Classe de configuration MixtralConfig : MixtralForTokenClassification (modèle MixtralConfig)
- MobileBertConfig classe de configuration : MobileBertForTokenClassification (modèle MobileBertConfig)
- ModernBertConfig classe de configuration : ModernBertForTokenClassification (modèle ModernBertConfig)
- ModernVBertConfig classe de configuration : ModernVBertForTokenClassification (modèle ModernVBertConfig)
- Classe de configuration MptConfig : MptForTokenClassification (modèle MptConfig)
- Classe de configuration MraConfig : MraForTokenClassification (modèle MraConfig)
- Classe de configuration NemotronConfig : NemotronForTokenClassification (modèle NemotronConfig)
- NomicBertConfig classe de configuration : NomicBertForTokenClassification (modèle NomicBertConfig)
- NystromformerConfig classe de configuration : NystromformerForTokenClassification (modèle NystromformerConfig)
- Classe de configuration OpenAIPrivacyFilterConfig : OpenAIPrivacyFilterForTokenClassification (modèle OpenAIPrivacyFilterConfig)
- PersimmonConfig classe de configuration : PersimmonForTokenClassification (modèle PersimmonConfig)
- Phi3Config classe de configuration : Phi3ForTokenClassification (modèle Phi3Config)
- Classe de configuration PhiConfig : PhiForTokenClassification (modèle PhiConfig)
- Qwen2Config classe de configuration : Qwen2ForTokenClassification (modèle Qwen2Config)
- Qwen2MoeConfig classe de configuration : Qwen2MoeForTokenClassification (modèle Qwen2MoeConfig)
- Qwen3ASRConfig classe de configuration : Qwen3ASRForTokenClassification (modèle Qwen3ASRConfig)
- Qwen3Config classe de configuration : Qwen3ForTokenClassification (modèle Qwen3Config)
- Qwen3MoeConfig classe de configuration : Qwen3MoeForTokenClassification (modèle Qwen3MoeConfig)
- Qwen3NextConfig classe de configuration : Qwen3NextForTokenClassification (modèle Qwen3NextConfig)
- Qwen3_5Config classe de configuration : Qwen3_5ForTokenClassification (modèle Qwen3_5Config)
- RemBertConfig classe de configuration : RemBertForTokenClassification (modèle RemBertConfig)
- RoCBertConfig classe de configuration : RoCBertForTokenClassification (modèle RoCBertConfig)
- RoFormerConfig classe de configuration : RoFormerForTokenClassification (modèle RoFormerConfig)
- RobertaConfig classe de configuration : RobertaForTokenClassification (modèle RobertaConfig)
- RobertaPreLayerNormConfig classe de configuration : RobertaPreLayerNormForTokenClassification (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- SeedOssConfig classe de configuration : SeedOssForTokenClassification (modèle SeedOssConfig)
- SmolLM3Config classe de configuration : SmolLM3ForTokenClassification (modèle SmolLM3Config)
- SqueezeBertConfig classe de configuration : SqueezeBertForTokenClassification (modèle SqueezeBertConfig)
- StableLmConfig classe de configuration : StableLmForTokenClassification (modèle StableLmConfig)
- Starcoder2Config classe de configuration : Starcoder2ForTokenClassification (modèle Starcoder2Config)
- T5Config classe de configuration : T5ForTokenClassification (modèle T5Config)
- T5Gemma2Config classe de configuration : T5Gemma2ForTokenClassification (modèle T5Gemma2Config)
- T5GemmaConfig classe de configuration : T5GemmaForTokenClassification (modèle T5GemmaConfig)
- UMT5Config classe de configuration : UMT5ForTokenClassification (modèle UMT5Config)
- UltraVBertConfig classe de configuration : UltraVBertForTokenClassification (modèle UltraVBertConfig)
- UltrabertConfig classe de configuration : UltrabertForTokenClassification (modèle UltrabertConfig)
- XLMConfig classe de configuration : XLMForTokenClassification (modèle XLMConfig)
- XLMRobertaConfig classe de configuration : XLMRobertaForTokenClassification (modèle XLMRobertaConfig)
- XLMRobertaXLConfig classe de configuration : XLMRobertaXLForTokenClassification (modèle XLMRobertaXLConfig)
- XLNetConfig classe de configuration : XLNetForTokenClassification (modèle XLNetConfig)
- Classe de configuration XmodConfig : XmodForTokenClassification (modèle XmodConfig)
- Classe de configuration YosoConfig : YosoForTokenClassification (modèle YosoConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de jetons) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de jetons) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- albert — AlbertForTokenClassification (modèle AlbertConfig)
- apertus — ApertusForTokenClassification (modèle ApertusConfig)
- arcee — ArceeForTokenClassification (modèle ArceeConfig)
- axk1 — AXK1ForTokenClassification (modèle AXK1Config)
- axk2 — AXK2ForTokenClassification (modèle AXK2Config)
- bert — BertForTokenClassification (modèle BertConfig)
- big_bird — BigBirdForTokenClassification (modèle BigBirdConfig)
- biogpt — BioGptForTokenClassification (modèle BioGptConfig)
- bloom — BloomForTokenClassification (modèle BloomConfig)
- bros — BrosForTokenClassification (modèle BrosConfig)
- camembert — CamembertForTokenClassification (modèle CamembertConfig)
- canine — CanineForTokenClassification (modèle CanineConfig)
- convbert — ConvBertForTokenClassification (modèle ConvBertConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextForTokenClassification (modèle Data2VecTextConfig)
- deberta — DebertaForTokenClassification (modèle DebertaConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2ForTokenClassification (modèle DebertaV2Config)
- deepseek_v3 — DeepseekV3ForTokenClassification (modèle DeepseekV3Config)
- diffllama — DiffLlamaForTokenClassification (modèle DiffLlamaConfig)
- distilbert — DistilBertForTokenClassification (modèle DistilBertConfig)
- electra — ElectraForTokenClassification (modèle ElectraConfig)
- ernie — ErnieForTokenClassification (modèle ErnieConfig)
- esm — EsmForTokenClassification (modèle EsmConfig)
- esmc — EsmcForTokenClassification (modèle EsmcConfig)
- eurobert — EuroBertForTokenClassification (modèle EuroBertConfig)
- exaone4 — Exaone4ForTokenClassification (modèle Exaone4Config)
- falcon — FalconForTokenClassification (modèle FalconConfig)
- flaubert — FlaubertForTokenClassification (modèle FlaubertConfig)
- fnet — FNetForTokenClassification (modèle FNetConfig)
- funnel — FunnelForTokenClassification (modèle FunnelConfig)
- gemma — GemmaForTokenClassification (modèle GemmaConfig)
- gemma2 — Gemma2ForTokenClassification (modèle Gemma2Config)
- glm — GlmForTokenClassification (modèle GlmConfig)
- glm4 — Glm4ForTokenClassification (modèle Glm4Config)
- gpt-sw3 — GPT2ForTokenClassification (modèle GPT2Config)
- gpt2 — GPT2ForTokenClassification (modèle GPT2Config)
- gpt_bigcode — GPTBigCodeForTokenClassification (modèle GPTBigCodeConfig)
- gpt_neo — GPTNeoForTokenClassification (modèle GPTNeoConfig)
- gpt_neox — GPTNeoXForTokenClassification (modèle GPTNeoXConfig)
- gpt_oss — GptOssForTokenClassification (modèle GptOssConfig)
- gte — GteForTokenClassification (modèle GteConfig)
- helium — HeliumForTokenClassification (modèle HeliumConfig)
- ibert — IBertForTokenClassification (modèle IBertConfig)
- jina_embeddings_v3 — JinaEmbeddingsV3ForTokenClassification (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- layoutlm — LayoutLMForTokenClassification (modèle LayoutLMConfig)
- layoutlmv2 — LayoutLMv2ForTokenClassification (modèle LayoutLMv2Config)
- layoutlmv3 — LayoutLMv3ForTokenClassification (modèle LayoutLMv3Config)
- lilt — LiltForTokenClassification (modèle LiltConfig)
- llama — LlamaForTokenClassification (modèle LlamaConfig)
- longformer — LongformerForTokenClassification (modèle LongformerConfig)
- luke — LukeForTokenClassification (modèle LukeConfig)
- markuplm — MarkupLMForTokenClassification (modèle MarkupLMConfig)
- megatron-bert — MegatronBertForTokenClassification (modèle MegatronBertConfig)
- minimax — MiniMaxForTokenClassification (modèle MiniMaxConfig)
- ministral — MinistralForTokenClassification (modèle MinistralConfig)
- ministral3 — Ministral3ForTokenClassification (modèle Ministral3Config)
- mistral — MistralForTokenClassification (modèle MistralConfig)
- mistral4 — Mistral4ForTokenClassification (modèle Mistral4Config)
- mixtral — MixtralForTokenClassification (modèle MixtralConfig)
- mobilebert — MobileBertForTokenClassification (modèle MobileBertConfig)
- modernbert — ModernBertForTokenClassification (modèle ModernBertConfig)
- modernvbert — ModernVBertForTokenClassification (modèle ModernVBertConfig)
- mpnet — MPNetForTokenClassification (modèle MPNetConfig)
- mpt — MptForTokenClassification (modèle MptConfig)
- mra — MraForTokenClassification (modèle MraConfig)
- mt5 — MT5ForTokenClassification (modèle MT5Config)
- nemotron — NemotronForTokenClassification (modèle NemotronConfig)
- nomic_bert — NomicBertForTokenClassification (modèle NomicBertConfig)
- nystromformer — NystromformerForTokenClassification (modèle NystromformerConfig)
- openai_privacy_filter — OpenAIPrivacyFilterForTokenClassification (modèle OpenAIPrivacyFilterConfig)
- persimmon — PersimmonForTokenClassification (modèle PersimmonConfig)
- phi — PhiForTokenClassification (modèle PhiConfig)
- phi3 — Phi3ForTokenClassification (modèle Phi3Config)
- qwen2 — Qwen2ForTokenClassification (modèle Qwen2Config)
- qwen2_moe — Qwen2MoeForTokenClassification (modèle Qwen2MoeConfig)
- qwen3 — Qwen3ForTokenClassification (modèle Qwen3Config)
- qwen3_5 — Qwen3_5ForTokenClassification (modèle Qwen3_5Config)
- qwen3_asr — Qwen3ASRForTokenClassification (modèle Qwen3ASRConfig)
- qwen3_moe — Qwen3MoeForTokenClassification (modèle Qwen3MoeConfig)
- qwen3_next — Qwen3NextForTokenClassification (modèle Qwen3NextConfig)
- rembert — RemBertForTokenClassification (modèle RemBertConfig)
- roberta — RobertaForTokenClassification (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormForTokenClassification (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertForTokenClassification (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerForTokenClassification (modèle RoFormerConfig)
- seed_oss — SeedOssForTokenClassification (modèle SeedOssConfig)
- smollm3 — SmolLM3ForTokenClassification (modèle SmolLM3Config)
- squeezebert — SqueezeBertForTokenClassification (modèle SqueezeBertConfig)
- stablelm — StableLmForTokenClassification (modèle StableLmConfig)
- starcoder2 — Starcoder2ForTokenClassification (modèle Starcoder2Config)
- t5 — T5ForTokenClassification (modèle T5Config)
- t5gemma — T5GemmaForTokenClassification (modèle T5GemmaConfig)
- t5gemma2 — T5Gemma2ForTokenClassification (modèle T5Gemma2Config)
- ultrabert — UltrabertForTokenClassification (modèle UltrabertConfig)
- ultravbert — UltraVBertForTokenClassification (modèle UltraVBertConfig)
- umt5 — UMT5ForTokenClassification (modèle UMT5Config)
- xlm — XLMForTokenClassification (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaForTokenClassification (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLForTokenClassification (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetForTokenClassification (modèle XLNetConfig)
- xmod — XmodForTokenClassification (modèle XmodConfig)
- yoso — YosoForTokenClassification (modèle YosoConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTokenClassification
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForQuestionAnswering
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de question-réponse) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration AlbertConfig : AlbertForQuestionAnswering (modèle AlbertConfig)
- Classe de configuration ArceeConfig : ArceeForQuestionAnswering (modèle ArceeConfig)
- Classe de configuration BartConfig : BartForQuestionAnswering (modèle BartConfig)
- Classe de configuration BertConfig : BertForQuestionAnswering (modèle BertConfig)
- Classe de configuration BigBirdConfig : BigBirdForQuestionAnswering (modèle BigBirdConfig)
- Classe de configuration BigBirdPegasusConfig : BigBirdPegasusForQuestionAnswering (modèle BigBirdPegasusConfig)
- BloomConfig classe de configuration : BloomForQuestionAnswering (modèle BloomConfig)
- CamembertConfig classe de configuration : CamembertForQuestionAnswering (modèle CamembertConfig)
- Classe de configuration CanineConfig : CanineForQuestionAnswering (modèle CanineConfig)
- ConvBertConfig classe de configuration : ConvBertForQuestionAnswering (modèle ConvBertConfig)
- Classe de configuration Data2VecTextConfig : Data2VecTextForQuestionAnswering (modèle Data2VecTextConfig)
- Classe de configuration DebertaConfig : DebertaForQuestionAnswering (modèle DebertaConfig)
- Classe de configuration DebertaV2Config : DebertaV2ForQuestionAnswering (modèle DebertaV2Config)
- Classe de configuration DiffLlamaConfig : DiffLlamaForQuestionAnswering (modèle DiffLlamaConfig)
- DistilBertConfig classe de configuration : DistilBertForQuestionAnswering (modèle DistilBertConfig)
- ElectraConfig classe de configuration : ElectraForQuestionAnswering (modèle ElectraConfig)
- Classe de configuration ErnieConfig : ErnieForQuestionAnswering (modèle ErnieConfig)
- Classe de configuration Exaone4Config : Exaone4ForQuestionAnswering (modèle Exaone4Config)
- FNetConfig classe de configuration : FNetForQuestionAnswering (modèle FNetConfig)
- Classe de configuration FalconConfig : FalconForQuestionAnswering (modèle FalconConfig)
- Classe de configuration FlaubertConfig : FlaubertForQuestionAnsweringSimple (modèle FlaubertConfig)
- FunnelConfig classe de configuration : FunnelForQuestionAnswering (modèle FunnelConfig)
- Classe de configuration GPT2Config : GPT2ForQuestionAnswering (modèle GPT2Config)
- GPTJConfig classe de configuration : GPTJForQuestionAnswering (modèle GPTJConfig)
- Classe de configuration GPTNeoConfig : GPTNeoForQuestionAnswering (modèle GPTNeoConfig)
- GPTNeoXConfig classe de configuration : GPTNeoXForQuestionAnswering (modèle GPTNeoXConfig)
- IBertConfig classe de configuration : IBertForQuestionAnswering (modèle IBertConfig)
- Classe de configuration JinaEmbeddingsV3Config : JinaEmbeddingsV3ForQuestionAnswering (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- Classe de configuration LEDConfig : LEDForQuestionAnswering (modèle LEDConfig)
- LayoutLMv2Config classe de configuration : LayoutLMv2ForQuestionAnswering (modèle LayoutLMv2Config)
- LayoutLMv3Config classe de configuration : LayoutLMv3ForQuestionAnswering (modèle LayoutLMv3Config)
- Classe de configuration LiltConfig : LiltForQuestionAnswering (modèle LiltConfig)
- Classe de configuration LlamaConfig : LlamaForQuestionAnswering (modèle LlamaConfig)
- Classe de configuration LongformerConfig : LongformerForQuestionAnswering (modèle LongformerConfig)
- Classe de configuration LukeConfig : LukeForQuestionAnswering (modèle LukeConfig)
- Classe de configuration LxmertConfig : LxmertForQuestionAnswering (modèle LxmertConfig)
- Classe de configuration MBartConfig : MBartForQuestionAnswering (modèle MBartConfig)
- MPNetConfig classe de configuration : MPNetForQuestionAnswering (modèle MPNetConfig)
- MT5Config classe de configuration : MT5ForQuestionAnswering (modèle MT5Config)
- Classe de configuration MarkupLMConfig : MarkupLMForQuestionAnswering (modèle MarkupLMConfig)
- MegatronBertConfig classe de configuration : MegatronBertForQuestionAnswering (modèle MegatronBertConfig)
- Classe de configuration MiniMaxConfig : MiniMaxForQuestionAnswering (modèle MiniMaxConfig)
- Classe de configuration Ministral3Config : Ministral3ForQuestionAnswering (modèle Ministral3Config)
- Classe de configuration MinistralConfig : MinistralForQuestionAnswering (modèle MinistralConfig)
- Classe de configuration MistralConfig : MistralForQuestionAnswering (modèle MistralConfig)
- Classe de configuration MixtralConfig : MixtralForQuestionAnswering (modèle MixtralConfig)
- Classe de configuration MobileBertConfig : MobileBertForQuestionAnswering (modèle MobileBertConfig)
- Classe de configuration ModernBertConfig : ModernBertForQuestionAnswering (modèle ModernBertConfig)
- Classe de configuration MptConfig : MptForQuestionAnswering (modèle MptConfig)
- Classe de configuration MraConfig : MraForQuestionAnswering (modèle MraConfig)
- Classe de configuration MvpConfig : MvpForQuestionAnswering (modèle MvpConfig)
- Classe de configuration NemotronConfig : NemotronForQuestionAnswering (modèle NemotronConfig)
- NystromformerConfig classe de configuration : NystromformerForQuestionAnswering (modèle NystromformerConfig)
- Classe de configuration OPTConfig : OPTForQuestionAnswering (modèle OPTConfig)
- Classe de configuration Qwen2Config : Qwen2ForQuestionAnswering (modèle Qwen2Config)
- Classe de configuration Qwen2MoeConfig : Qwen2MoeForQuestionAnswering (modèle Qwen2MoeConfig)
- Classe de configuration Qwen3Config : Qwen3ForQuestionAnswering (modèle Qwen3Config)
- Classe de configuration Qwen3MoeConfig : Qwen3MoeForQuestionAnswering (modèle Qwen3MoeConfig)
- Qwen3NextConfig classe de configuration : Qwen3NextForQuestionAnswering (modèle Qwen3NextConfig)
- ReformerConfig classe de configuration : ReformerForQuestionAnswering (modèle ReformerConfig)
- RemBertConfig classe de configuration : RemBertForQuestionAnswering (modèle RemBertConfig)
- RoCBertConfig classe de configuration : RoCBertForQuestionAnswering (modèle RoCBertConfig)
- RoFormerConfig classe de configuration : RoFormerForQuestionAnswering (modèle RoFormerConfig)
- RobertaConfig classe de configuration : RobertaForQuestionAnswering (modèle RobertaConfig)
- Classe de configuration RobertaPreLayerNormConfig : RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- SeedOssConfig classe de configuration : SeedOssForQuestionAnswering (modèle SeedOssConfig)
- SmolLM3Config classe de configuration : SmolLM3ForQuestionAnswering (modèle SmolLM3Config)
- Classe de configuration SplinterConfig : SplinterForQuestionAnswering (modèle SplinterConfig)
- SqueezeBertConfig classe de configuration : SqueezeBertForQuestionAnswering (modèle SqueezeBertConfig)
- T5Config classe de configuration : T5ForQuestionAnswering (modèle T5Config)
- UMT5Config classe de configuration : UMT5ForQuestionAnswering (modèle UMT5Config)
- UltrabertConfig classe de configuration : UltrabertForQuestionAnswering (modèle UltrabertConfig)
- XLMConfig classe de configuration : XLMForQuestionAnsweringSimple (modèle XLMConfig)
- XLMRobertaConfig classe de configuration : XLMRobertaForQuestionAnswering (modèle XLMRobertaConfig)
- XLMRobertaXLConfig classe de configuration : XLMRobertaXLForQuestionAnswering (modèle XLMRobertaXLConfig)
- XLNetConfig classe de configuration : XLNetForQuestionAnsweringSimple (modèle XLNetConfig)
- XmodConfig classe de configuration : XmodForQuestionAnswering (modèle XmodConfig)
- Classe de configuration YosoConfig : YosoForQuestionAnswering (modèle YosoConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de réponse à des questions) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de réponse à des questions) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- albert — AlbertForQuestionAnswering (modèle AlbertConfig)
- arcee — ArceeForQuestionAnswering (modèle ArceeConfig)
- bart — BartForQuestionAnswering (modèle BartConfig)
- bert — BertForQuestionAnswering (modèle BertConfig)
- big_bird — BigBirdForQuestionAnswering (modèle BigBirdConfig)
- bigbird_pegasus — BigBirdPegasusForQuestionAnswering (modèle BigBirdPegasusConfig)
- bloom — BloomForQuestionAnswering (modèle BloomConfig)
- camembert — CamembertForQuestionAnswering (modèle CamembertConfig)
- canine — CanineForQuestionAnswering (modèle CanineConfig)
- convbert — ConvBertForQuestionAnswering (modèle ConvBertConfig)
- data2vec-text — Data2VecTextForQuestionAnswering (modèle Data2VecTextConfig)
- deberta — DebertaForQuestionAnswering (modèle DebertaConfig)
- deberta-v2 — DebertaV2ForQuestionAnswering (modèle DebertaV2Config)
- diffllama — DiffLlamaForQuestionAnswering (modèle DiffLlamaConfig)
- distilbert — DistilBertForQuestionAnswering (modèle DistilBertConfig)
- electra — ElectraForQuestionAnswering (modèle ElectraConfig)
- ernie — ErnieForQuestionAnswering (modèle ErnieConfig)
- exaone4 — Exaone4ForQuestionAnswering (modèle Exaone4Config)
- falcon — FalconForQuestionAnswering (modèle FalconConfig)
- flaubert — FlaubertForQuestionAnsweringSimple (modèle FlaubertConfig)
- fnet — FNetForQuestionAnswering (modèle FNetConfig)
- funnel — FunnelForQuestionAnswering (modèle FunnelConfig)
- gpt2 — GPT2ForQuestionAnswering (modèle GPT2Config)
- gpt_neo — GPTNeoForQuestionAnswering (modèle GPTNeoConfig)
- gpt_neox — GPTNeoXForQuestionAnswering (modèle GPTNeoXConfig)
- gptj — GPTJForQuestionAnswering (modèle GPTJConfig)
- ibert — IBertForQuestionAnswering (modèle IBertConfig)
- jina_embeddings_v3 — JinaEmbeddingsV3ForQuestionAnswering (modèle JinaEmbeddingsV3Config)
- layoutlmv2 — LayoutLMv2ForQuestionAnswering (modèle LayoutLMv2Config)
- layoutlmv3 — LayoutLMv3ForQuestionAnswering (modèle LayoutLMv3Config)
- led — LEDForQuestionAnswering (modèle LEDConfig)
- lilt — LiltForQuestionAnswering (modèle LiltConfig)
- llama — LlamaForQuestionAnswering (modèle LlamaConfig)
- longformer — LongformerForQuestionAnswering (modèle LongformerConfig)
- luke — LukeForQuestionAnswering (modèle LukeConfig)
- lxmert — LxmertForQuestionAnswering (modèle LxmertConfig)
- markuplm — MarkupLMForQuestionAnswering (modèle MarkupLMConfig)
- mbart — MBartForQuestionAnswering (modèle MBartConfig)
- megatron-bert — MegatronBertForQuestionAnswering (modèle MegatronBertConfig)
- minimax — MiniMaxForQuestionAnswering (modèle MiniMaxConfig)
- ministral — MinistralForQuestionAnswering (modèle MinistralConfig)
- ministral3 — Ministral3ForQuestionAnswering (modèle Ministral3Config)
- mistral — MistralForQuestionAnswering (modèle MistralConfig)
- mixtral — MixtralForQuestionAnswering (modèle MixtralConfig)
- mobilebert — MobileBertForQuestionAnswering (modèle MobileBertConfig)
- modernbert — ModernBertForQuestionAnswering (modèle ModernBertConfig)
- mpnet — MPNetForQuestionAnswering (modèle MPNetConfig)
- mpt — MptForQuestionAnswering (modèle MptConfig)
- mra — MraForQuestionAnswering (modèle MraConfig)
- mt5 — MT5ForQuestionAnswering (modèle MT5Config)
- mvp — MvpForQuestionAnswering (modèle MvpConfig)
- nemotron — NemotronForQuestionAnswering (modèle NemotronConfig)
- nystromformer — NystromformerForQuestionAnswering (modèle NystromformerConfig)
- opt — OPTForQuestionAnswering (modèle OPTConfig)
- qwen2 — Qwen2ForQuestionAnswering (modèle Qwen2Config)
- qwen2_moe — Qwen2MoeForQuestionAnswering (modèle Qwen2MoeConfig)
- qwen3 — Qwen3ForQuestionAnswering (modèle Qwen3Config)
- qwen3_moe — Qwen3MoeForQuestionAnswering (modèle Qwen3MoeConfig)
- qwen3_next — Qwen3NextForQuestionAnswering (modèle Qwen3NextConfig)
- reformer — ReformerForQuestionAnswering (modèle ReformerConfig)
- rembert — RemBertForQuestionAnswering (modèle RemBertConfig)
- roberta — RobertaForQuestionAnswering (modèle RobertaConfig)
- roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering (modèle RobertaPreLayerNormConfig)
- roc_bert — RoCBertForQuestionAnswering (modèle RoCBertConfig)
- roformer — RoFormerForQuestionAnswering (modèle RoFormerConfig)
- seed_oss — SeedOssForQuestionAnswering (modèle SeedOssConfig)
- smollm3 — SmolLM3ForQuestionAnswering (modèle SmolLM3Config)
- splinter — SplinterForQuestionAnswering (modèle SplinterConfig)
- squeezebert — SqueezeBertForQuestionAnswering (modèle SqueezeBertConfig)
- t5 — T5ForQuestionAnswering (modèle T5Config)
- ultrabert — UltrabertForQuestionAnswering (modèle UltrabertConfig)
- umt5 — UMT5ForQuestionAnswering (modèle UMT5Config)
- xlm — XLMForQuestionAnsweringSimple (modèle XLMConfig)
- xlm-roberta — XLMRobertaForQuestionAnswering (modèle XLMRobertaConfig)
- xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLForQuestionAnswering (modèle XLMRobertaXLConfig)
- xlnet — XLNetForQuestionAnsweringSimple (modèle XLNetConfig)
- xmod — XmodForQuestionAnswering (modèle XmodConfig)
- yoso — YosoForQuestionAnswering (modèle YosoConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForQuestionAnswering
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForTextEncoding
Vision par ordinateur
Les classes auto suivantes sont disponibles pour les tâches de vision par ordinateur suivantes.
AutoModelForDepthEstimation
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête d’estimation de la profondeur) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- CHMv2Config classe de configuration : CHMv2ForDepthEstimation (modèle CHMv2Config)
- DPTConfig classe de configuration : DPTForDepthEstimation (modèle DPTConfig)
- Classe de configuration DepthAnythingConfig : DepthAnythingForDepthEstimation (modèle DepthAnythingConfig)
- DepthProConfig classe de configuration : DepthProForDepthEstimation (modèle DepthProConfig)
- GLPNConfig classe de configuration : GLPNForDepthEstimation (modèle GLPNConfig)
- Classe de configuration PromptDepthAnythingConfig : PromptDepthAnythingForDepthEstimation (modèle PromptDepthAnythingConfig)
- Classe de configuration Tipsv2DptConfig : Tipsv2DptForDepthEstimation (modèle Tipsv2DptConfig)
- ZoeDepthConfig classe de configuration : ZoeDepthForDepthEstimation (modèle ZoeDepthConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d'estimation de la profondeur) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d'estimation de profondeur) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- chmv2 — CHMv2ForDepthEstimation (modèle CHMv2Config)
- depth_anything — DepthAnythingForDepthEstimation (modèle DepthAnythingConfig)
- depth_pro — DepthProForDepthEstimation (modèle DepthProConfig)
- dpt — DPTForDepthEstimation (modèle DPTConfig)
- glpn — GLPNForDepthEstimation (modèle GLPNConfig)
- prompt_depth_anything — PromptDepthAnythingForDepthEstimation (modèle PromptDepthAnythingConfig)
- tipsv2_dpt — Tipsv2DptForDepthEstimation (modèle Tipsv2DptConfig)
- zoedepth — ZoeDepthForDepthEstimation (modèle ZoeDepthConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForDepthEstimation
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForNormalEstimation
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête d’estimation standard) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Sapiens2Config classe de configuration : Sapiens2ForNormalEstimation (modèle Sapiens2Config)
- Classe de configuration Tipsv2DptConfig : Tipsv2DptForNormalEstimation (modèle Tipsv2DptConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d'estimation standard) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d'estimation standard) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- sapiens2 — Sapiens2ForNormalEstimation (modèle Sapiens2Config)
- tipsv2_dpt — Tipsv2DptForNormalEstimation (modèle Tipsv2DptConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForNormalEstimation
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForNormalEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForNormalEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForPointmapEstimation
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d’estimation de pointmap) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Sapiens2Config classe de configuration : Sapiens2ForPointmapEstimation (modèle Sapiens2Config)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d'estimation de pointmap) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d'estimation de pointmap) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- sapiens2 — Sapiens2ForPointmapEstimation (modèle Sapiens2Config)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPointmapEstimation
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForPointmapEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForPointmapEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForImageMatting
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de matting d’image) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Sapiens2Config classe de configuration : Sapiens2ForImageMatting (modèle Sapiens2Config)
- Classe de configuration VitMatteConfig : VitMatteForImageMatting (modèle VitMatteConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de matting d'image) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de matting d'image) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- sapiens2 — Sapiens2ForImageMatting (modèle Sapiens2Config)
- vitmatte — VitMatteForImageMatting (modèle VitMatteConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageMatting
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForImageMatting.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForImageMatting.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForTextRecognition
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de reconnaissance de texte) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration PPOCRV5MobileRecConfig : PPOCRV5MobileRecForTextRecognition (modèle PPOCRV5MobileRecConfig)
- Classe de configuration PPOCRV5ServerRecConfig : PPOCRV5ServerRecForTextRecognition (modèle PPOCRV5ServerRecConfig)
- Classe de configuration PPOCRV6SmallRecConfig : PPOCRV6SmallRecForTextRecognition (modèle PPOCRV6SmallRecConfig)
- Classe de configuration PPOCRV6TinyRecConfig : PPOCRV6TinyRecForTextRecognition (modèle PPOCRV6TinyRecConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de reconnaissance de texte) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de reconnaissance de texte) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- pp_ocrv5_mobile_rec — PPOCRV5MobileRecForTextRecognition (modèle PPOCRV5MobileRecConfig)
- pp_ocrv5_server_rec — PPOCRV5ServerRecForTextRecognition (modèle PPOCRV5ServerRecConfig)
- pp_ocrv6_small_rec — PPOCRV6SmallRecForTextRecognition (modèle PPOCRV6SmallRecConfig)
- pp_ocrv6_tiny_rec — PPOCRV6TinyRecForTextRecognition (modèle PPOCRV6TinyRecConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTextRecognition
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForTableRecognition
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de reconnaissance de table) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- SLANeXtConfig classe de configuration : SLANeXtForTableRecognition (modèle SLANeXtConfig)
- SLANetConfig classe de configuration : SLANetForTableRecognition (modèle SLANetConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de reconnaissance de table) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de reconnaissance de table) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- slanet — SLANetForTableRecognition (modèle SLANetConfig)
- slanext — SLANeXtForTableRecognition (modèle SLANeXtConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTableRecognition
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTableRecognition.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTableRecognition.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForImageClassification
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification d’images) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- BeitConfig classe de configuration : BeitForImageClassification (modèle BeitConfig)
- BitConfig classe de configuration : BitForImageClassification (modèle BitConfig)
- CLIPConfig classe de configuration : CLIPForImageClassification (modèle CLIPConfig)
- ConvNextConfig classe de configuration : ConvNextForImageClassification (modèle ConvNextConfig)
- ConvNextV2Config classe de configuration : ConvNextV2ForImageClassification (modèle ConvNextV2Config)
- Classe de configuration CvtConfig : CvtForImageClassification (modèle CvtConfig)
- Data2VecVisionConfig classe de configuration : Data2VecVisionForImageClassification (modèle Data2VecVisionConfig)
- Classe de configuration DeiTConfig : DeiTForImageClassification ou DeiTForImageClassificationWithTeacher (modèle DeiTConfig)
- DinatConfig classe de configuration : DinatForImageClassification (modèle DinatConfig)
- Dinov2Config classe de configuration : Dinov2ForImageClassification (modèle Dinov2Config)
- Classe de configuration Dinov2WithRegistersConfig : Dinov2WithRegistersForImageClassification (modèle Dinov2WithRegistersConfig)
- DonutSwinConfig classe de configuration : DonutSwinForImageClassification (modèle DonutSwinConfig)
- EfficientNetConfig classe de configuration : EfficientNetForImageClassification (modèle EfficientNetConfig)
- FocalNetConfig classe de configuration : FocalNetForImageClassification (modèle FocalNetConfig)
- HGNetV2Config classe de configuration : HGNetV2ForImageClassification (modèle HGNetV2Config)
- HieraConfig classe de configuration : HieraForImageClassification (modèle HieraConfig)
- Classe de configuration IJepaConfig : IJepaForImageClassification (modèle IJepaConfig)
- ImageGPTConfig classe de configuration : ImageGPTForImageClassification (modèle ImageGPTConfig)
- Classe de configuration LevitConfig : LevitForImageClassification ou LevitForImageClassificationWithTeacher (modèle LevitConfig)
- MetaClip2Config classe de configuration : MetaClip2ForImageClassification (modèle MetaClip2Config)
- Classe de configuration MobileNetV1Config : MobileNetV1ForImageClassification (modèle MobileNetV1Config)
- Classe de configuration MobileNetV2Config : MobileNetV2ForImageClassification (modèle MobileNetV2Config)
- MobileViTConfig classe de configuration : MobileViTForImageClassification (modèle MobileViTConfig)
- MobileViTV2Config classe de configuration : MobileViTV2ForImageClassification (modèle MobileViTV2Config)
- PPLCNetConfig classe de configuration : PPLCNetForImageClassification (modèle PPLCNetConfig)
- Classe de configuration PerceiverConfig : PerceiverForImageClassificationLearned ou PerceiverForImageClassificationFourier ou PerceiverForImageClassificationConvProcessing (modèle PerceiverConfig)
- PoolFormerConfig classe de configuration : PoolFormerForImageClassification (modèle PoolFormerConfig)
- PvtConfig classe de configuration : PvtForImageClassification (modèle PvtConfig)
- PvtV2Config classe de configuration : PvtV2ForImageClassification (modèle PvtV2Config)
- RegNetConfig classe de configuration : RegNetForImageClassification (modèle RegNetConfig)
- ResNetConfig classe de configuration : ResNetForImageClassification (modèle ResNetConfig)
- SegformerConfig classe de configuration : SegformerForImageClassification (modèle SegformerConfig)
- ShieldGemma2Config classe de configuration : ShieldGemma2ForImageClassification (modèle ShieldGemma2Config)
- Siglip2Config classe de configuration : Siglip2ForImageClassification (modèle Siglip2Config)
- SiglipConfig classe de configuration : SiglipForImageClassification (modèle SiglipConfig)
- SwiftFormerConfig classe de configuration : SwiftFormerForImageClassification (modèle SwiftFormerConfig)
- Classe de configuration SwinConfig : SwinForImageClassification (modèle SwinConfig)
- Swinv2Config classe de configuration : Swinv2ForImageClassification (modèle Swinv2Config)
- TextNetConfig classe de configuration : TextNetForImageClassification (modèle TextNetConfig)
- Classe de configuration TimmWrapperConfig : TimmWrapperForImageClassification (modèle TimmWrapperConfig)
- ViTConfig classe de configuration : ViTForImageClassification (modèle ViTConfig)
- ViTMSNConfig classe de configuration : ViTMSNForImageClassification (modèle ViTMSNConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification d'images) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification d'images) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- beit — BeitForImageClassification (modèle BeitConfig)
- bit — BitForImageClassification (modèle BitConfig)
- clip — CLIPForImageClassification (modèle CLIPConfig)
- convnext — ConvNextForImageClassification (modèle ConvNextConfig)
- convnextv2 — ConvNextV2ForImageClassification (modèle ConvNextV2Config)
- cvt — CvtForImageClassification (modèle CvtConfig)
- data2vec-vision — Data2VecVisionForImageClassification (modèle Data2VecVisionConfig)
- deit — DeiTForImageClassification ou DeiTForImageClassificationWithTeacher (modèle DeiTConfig)
- dinat — DinatForImageClassification (modèle DinatConfig)
- dinov2 — Dinov2ForImageClassification (modèle Dinov2Config)
- dinov2_with_registers — Dinov2WithRegistersForImageClassification (modèle Dinov2WithRegistersConfig)
- donut-swin — DonutSwinForImageClassification (modèle DonutSwinConfig)
- efficientnet — EfficientNetForImageClassification (modèle EfficientNetConfig)
- focalnet — FocalNetForImageClassification (modèle FocalNetConfig)
- hgnet_v2 — HGNetV2ForImageClassification (modèle HGNetV2Config)
- hiera — HieraForImageClassification (modèle HieraConfig)
- ijepa — IJepaForImageClassification (modèle IJepaConfig)
- imagegpt — ImageGPTForImageClassification (modèle ImageGPTConfig)
- levit — LevitForImageClassification ou LevitForImageClassificationWithTeacher (modèle LevitConfig)
- metaclip_2 — MetaClip2ForImageClassification (modèle MetaClip2Config)
- mobilenet_v1 — MobileNetV1ForImageClassification (modèle MobileNetV1Config)
- mobilenet_v2 — MobileNetV2ForImageClassification (modèle MobileNetV2Config)
- mobilevit — MobileViTForImageClassification (modèle MobileViTConfig)
- mobilevitv2 — MobileViTV2ForImageClassification (modèle MobileViTV2Config)
- perceiver — PerceiverForImageClassificationLearned ou PerceiverForImageClassificationFourier ou PerceiverForImageClassificationConvProcessing (modèle PerceiverConfig)
- poolformer — PoolFormerForImageClassification (modèle PoolFormerConfig)
- pp_lcnet — PPLCNetForImageClassification (modèle PPLCNetConfig)
- pvt — PvtForImageClassification (modèle PvtConfig)
- pvt_v2 — PvtV2ForImageClassification (modèle PVTv2Config)
- regnet — RegNetForImageClassification (modèle RegNetConfig)
- resnet — ResNetForImageClassification (modèle ResNetConfig)
- segformer — SegformerForImageClassification (modèle SegformerConfig)
- shieldgemma2 — ShieldGemma2ForImageClassification (modèle ShieldGemma2Config)
- siglip — SiglipForImageClassification (modèle SiglipConfig)
- siglip2 — Siglip2ForImageClassification (modèle Siglip2Config)
- swiftformer — SwiftFormerForImageClassification (modèle SwiftFormerConfig)
- swin — SwinForImageClassification (modèle SwinConfig)
- swinv2 — Swinv2ForImageClassification (modèle Swinv2Config)
- textnet — TextNetForImageClassification (modèle TextNetConfig)
- timm_wrapper — TimmWrapperForImageClassification (modèle TimmWrapperConfig)
- vit — ViTForImageClassification (modèle ViTConfig)
- vit_msn — ViTMSNForImageClassification (modèle ViTMSNConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageClassification
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForVideoClassification
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification vidéo) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- TimesformerConfig classe de configuration : TimesformerForVideoClassification (modèle TimesformerConfig)
- VJEPA2Config classe de configuration : VJEPA2ForVideoClassification (modèle VJEPA2Config)
- Classe de configuration VideoMAEConfig : VideoMAEForVideoClassification (modèle VideoMAEConfig)
- Classe de configuration VideoPrismVisionConfig : VideoPrismForVideoClassification (modèle VideoPrismVisionConfig)
- Classe de configuration VivitConfig : VivitForVideoClassification (modèle VivitConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification vidéo) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification vidéo) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- timesformer — TimesformerForVideoClassification (modèle TimesformerConfig)
- videomae — VideoMAEForVideoClassification (modèle VideoMAEConfig)
- videoprism_vision_model — VideoPrismForVideoClassification (modèle VideoPrismVisionConfig)
- vivit — VivitForVideoClassification (modèle VivitConfig)
- vjepa2 — VJEPA2ForVideoClassification (modèle VJEPA2Config)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForVideoClassification
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForVideoClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForVideoClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForPoseEstimation
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête d’estimation de pose) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Sapiens2Config classe de configuration : Sapiens2ForPoseEstimation (modèle Sapiens2Config)
- Classe de configuration VitPoseConfig : VitPoseForPoseEstimation (modèle VitPoseConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d'estimation de pose) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête d'estimation de pose) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- sapiens2 — Sapiens2ForPoseEstimation (modèle Sapiens2Config)
- vitpose — VitPoseForPoseEstimation (modèle VitPoseConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPoseEstimation
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForPoseEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForPoseEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForKeypointDetection
AutoModelForKeypointMatching
AutoModelForMaskedImageModeling
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de modélisation d’images masquées) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- DeiTConfig classe de configuration : DeiTForMaskedImageModeling (modèle DeiTConfig)
- FocalNetConfig classe de configuration : FocalNetForMaskedImageModeling (modèle FocalNetConfig)
- Classe de configuration SwinConfig : SwinForMaskedImageModeling (modèle SwinConfig)
- Swinv2Config classe de configuration : Swinv2ForMaskedImageModeling (modèle Swinv2Config)
- ViTConfig classe de configuration : ViTForMaskedImageModeling (modèle ViTConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation d'image masquée) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation d'image masquée) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- deit — DeiTForMaskedImageModeling (modèle DeiTConfig)
- focalnet — FocalNetForMaskedImageModeling (modèle FocalNetConfig)
- swin — SwinForMaskedImageModeling (modèle SwinConfig)
- swinv2 — Swinv2ForMaskedImageModeling (modèle Swinv2Config)
- vit — ViTForMaskedImageModeling (modèle ViTConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMaskedImageModeling
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForMaskedImageModeling.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForMaskedImageModeling.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForObjectDetection
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de détection d’objets) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration ConditionalDetrConfig : ConditionalDetrForObjectDetection (modèle ConditionalDetrConfig)
- Classe de configuration DFineConfig : DFineForObjectDetection (modèle DFineConfig)
- Classe de configuration DabDetrConfig : DabDetrForObjectDetection (modèle DabDetrConfig)
- Classe de configuration DeformableDetrConfig : DeformableDetrForObjectDetection (modèle DeformableDetrConfig)
- Classe de configuration Deimv2Config : Deimv2ForObjectDetection (modèle Deimv2Config)
- Classe de configuration DetrConfig : DetrForObjectDetection (modèle DetrConfig)
- Classe de configuration LwDetrConfig : LwDetrForObjectDetection (modèle LwDetrConfig)
- PPDocLayoutV2Config classe de configuration : PPDocLayoutV2ForObjectDetection (modèle PPDocLayoutV2Config)
- PPDocLayoutV3Config classe de configuration : PPDocLayoutV3ForObjectDetection (modèle PPDocLayoutV3Config)
- Classe de configuration PPDocLayoutV4Config : PPDocLayoutV4ForObjectDetection (modèle PPDocLayoutV4Config)
- Classe de configuration PPOCRV5MobileDetConfig : PPOCRV5MobileDetForObjectDetection (modèle PPOCRV5MobileDetConfig)
- Classe de configuration PPOCRV5ServerDetConfig : PPOCRV5ServerDetForObjectDetection (modèle PPOCRV5ServerDetConfig)
- Classe de configuration PPOCRV6MediumDetConfig : PPOCRV6MediumDetForObjectDetection (modèle PPOCRV6MediumDetConfig)
- Classe de configuration PPOCRV6SmallDetConfig : PPOCRV6SmallDetForObjectDetection (modèle PPOCRV6SmallDetConfig)
- Classe de configuration RTDetrConfig : RTDetrForObjectDetection (modèle RTDetrConfig)
- RTDetrV2Config classe de configuration : RTDetrV2ForObjectDetection (modèle RTDetrV2Config)
- Classe de configuration RfDetrConfig : RfDetrForObjectDetection (modèle RfDetrConfig)
- Classe de configuration TableTransformerConfig : TableTransformerForObjectDetection (modèle TableTransformerConfig)
- Classe de configuration YolosConfig : YolosForObjectDetection (modèle YolosConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de détection d'objets) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de détection d'objets) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- conditional_detr — ConditionalDetrForObjectDetection (modèle ConditionalDetrConfig)
- d_fine — DFineForObjectDetection (modèle DFineConfig)
- dab-detr — DabDetrForObjectDetection (modèle DabDetrConfig)
- deformable_detr — DeformableDetrForObjectDetection (modèle DeformableDetrConfig)
- deimv2 — Deimv2ForObjectDetection (modèle Deimv2Config)
- detr — DetrForObjectDetection (modèle DetrConfig)
- lw_detr — LwDetrForObjectDetection (modèle LwDetrConfig)
- pp_doclayout_v2 — PPDocLayoutV2ForObjectDetection (modèle PPDocLayoutV2Config)
- pp_doclayout_v3 — PPDocLayoutV3ForObjectDetection (modèle PPDocLayoutV3Config)
- pp_doclayout_v4 — PPDocLayoutV4ForObjectDetection (modèle PPDocLayoutV4Config)
- pp_ocrv5_mobile_det — PPOCRV5MobileDetForObjectDetection (modèle PPOCRV5MobileDetConfig)
- pp_ocrv5_server_det — PPOCRV5ServerDetForObjectDetection (modèle PPOCRV5ServerDetConfig)
- pp_ocrv6_medium_det — PPOCRV6MediumDetForObjectDetection (modèle PPOCRV6MediumDetConfig)
- pp_ocrv6_small_det — PPOCRV6SmallDetForObjectDetection (modèle PPOCRV6SmallDetConfig)
- rf_detr — RfDetrForObjectDetection (modèle RfDetrConfig)
- rt_detr — RTDetrForObjectDetection (modèle RTDetrConfig)
- rt_detr_v2 — RTDetrV2ForObjectDetection (modèle RTDetrV2Config)
- table-transformer — TableTransformerForObjectDetection (modèle TableTransformerConfig)
- yolos — YolosForObjectDetection (modèle YolosConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForObjectDetection
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForImageSegmentation
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d’image) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- DetrConfig classe de configuration : DetrForSegmentation (modèle DetrConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d'image) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d'image) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- detr — DetrForSegmentation (modèle DetrConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageSegmentation
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForImageToImage
AutoModelForSemanticSegmentation
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de segmentation sémantique) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- BeitConfig classe de configuration : BeitForSemanticSegmentation (modèle BeitConfig)
- DPTConfig classe de configuration : DPTForSemanticSegmentation (modèle DPTConfig)
- Data2VecVisionConfig classe de configuration : Data2VecVisionForSemanticSegmentation (modèle Data2VecVisionConfig)
- MobileNetV2Config classe de configuration : MobileNetV2ForSemanticSegmentation (modèle MobileNetV2Config)
- Classe de configuration MobileViTConfig : MobileViTForSemanticSegmentation (modèle MobileViTConfig)
- MobileViTV2Config classe de configuration : MobileViTV2ForSemanticSegmentation (modèle MobileViTV2Config)
- Sapiens2Config classe de configuration : Sapiens2ForSemanticSegmentation (modèle Sapiens2Config)
- Classe de configuration SegformerConfig : SegformerForSemanticSegmentation (modèle SegformerConfig)
- Classe de configuration Tipsv2DptConfig : Tipsv2DptForSemanticSegmentation (modèle Tipsv2DptConfig)
- UperNetConfig classe de configuration : UperNetForSemanticSegmentation (modèle UperNetConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de segmentation sémantique) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de segmentation sémantique) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- beit — BeitForSemanticSegmentation (modèle BeitConfig)
- data2vec-vision — Data2VecVisionForSemanticSegmentation (modèle Data2VecVisionConfig)
- dpt — DPTForSemanticSegmentation (modèle DPTConfig)
- mobilenet_v2 — MobileNetV2ForSemanticSegmentation (modèle MobileNetV2Config)
- mobilevit — MobileViTForSemanticSegmentation (modèle MobileViTConfig)
- mobilevitv2 — MobileViTV2ForSemanticSegmentation (modèle MobileViTV2Config)
- sapiens2 — Sapiens2ForSemanticSegmentation (modèle Sapiens2Config)
- segformer — SegformerForSemanticSegmentation (modèle SegformerConfig)
- tipsv2_dpt — Tipsv2DptForSemanticSegmentation (modèle Tipsv2DptConfig)
- upernet — UperNetForSemanticSegmentation (modèle UperNetConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSemanticSegmentation
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForInstanceSegmentation
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d’instances) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- MaskFormerConfig classe de configuration : MaskFormerForInstanceSegmentation (modèle MaskFormerConfig)
- Classe de configuration RfDetrConfig : RfDetrForInstanceSegmentation (modèle RfDetrConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d'instances) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d'instances) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- maskformer — MaskFormerForInstanceSegmentation (modèle MaskFormerConfig)
- rf_detr — RfDetrForInstanceSegmentation (modèle RfDetrConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForInstanceSegmentation
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForInstanceSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForInstanceSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForUniversalSegmentation
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d’image universelle) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- DetrConfig classe de configuration : DetrForSegmentation (modèle DetrConfig)
- EomtConfig classe de configuration : EomtForUniversalSegmentation (modèle EomtConfig)
- EomtDinov3Config classe de configuration : EomtDinov3ForUniversalSegmentation (modèle EomtDinov3Config)
- Classe de configuration Mask2FormerConfig : Mask2FormerForUniversalSegmentation (modèle Mask2FormerConfig)
- MaskFormerConfig classe de configuration : MaskFormerForInstanceSegmentation (modèle MaskFormerConfig)
- Classe de configuration OneFormerConfig : OneFormerForUniversalSegmentation (modèle OneFormerConfig)
- VideomtConfig classe de configuration : VideomtForUniversalSegmentation (modèle VideomtConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d'image universelle) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de segmentation d'image universelle) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- detr — DetrForSegmentation (modèle DetrConfig)
- eomt — EomtForUniversalSegmentation (modèle EomtConfig)
- eomt_dinov3 — EomtDinov3ForUniversalSegmentation (modèle EomtDinov3Config)
- mask2former — Mask2FormerForUniversalSegmentation (modèle Mask2FormerConfig)
- maskformer — MaskFormerForInstanceSegmentation (modèle MaskFormerConfig)
- oneformer — OneFormerForUniversalSegmentation (modèle OneFormerConfig)
- videomt — VideomtForUniversalSegmentation (modèle VideomtConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForUniversalSegmentation
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForUniversalSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForUniversalSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForZeroShotImageClassification
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification d’images en zéro tirage) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration AlignConfig : AlignModel (modèle AlignConfig)
- AltCLIPConfig classe de configuration : AltCLIPModel (modèle AltCLIPConfig)
- Blip2Config classe de configuration : Blip2ForImageTextRetrieval (modèle Blip2Config)
- BlipConfig classe de configuration : BlipModel (modèle BlipConfig)
- CLIPConfig classe de configuration : CLIPModel (modèle CLIPConfig)
- CLIPSegConfig classe de configuration : CLIPSegModel (modèle CLIPSegConfig)
- ChineseCLIPConfig classe de configuration : ChineseCLIPModel (modèle ChineseCLIPConfig)
- MetaClip2Config classe de configuration : MetaClip2Model (modèle MetaClip2Config)
- Siglip2Config classe de configuration : Siglip2Model (modèle Siglip2Config)
- SiglipConfig classe de configuration : SiglipModel (modèle SiglipConfig)
- Tipsv2Config classe de configuration : Tipsv2Model (modèle Tipsv2Config)
- Classe de configuration VideoPrismConfig : VideoPrismClipModel (modèle VideoPrismConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification d'images zéro-shot) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification d'images zéro-shot) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- align — AlignModel (modèle AlignConfig)
- altclip — AltCLIPModel (modèle AltCLIPConfig)
- blip — BlipModel (modèle BlipConfig)
- blip-2 — Blip2ForImageTextRetrieval (modèle Blip2Config)
- chinese_clip — ChineseCLIPModel (modèle ChineseCLIPConfig)
- clip — CLIPModel (modèle CLIPConfig)
- clipseg — CLIPSegModel (modèle CLIPSegConfig)
- metaclip_2 — MetaClip2Model (modèle MetaClip2Config)
- siglip — SiglipModel (modèle SiglipConfig)
- siglip2 — Siglip2Model (modèle Siglip2Config)
- tipsv2 — Tipsv2Model (modèle Tipsv2Config)
- videoprism — VideoPrismClipModel (modèle VideoPrismConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForZeroShotImageClassification
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForZeroShotImageClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForZeroShotImageClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForZeroShotObjectDetection
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de détection d’objets en zéro tir) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- GroundingDinoConfig classe de configuration : GroundingDinoForObjectDetection (modèle GroundingDinoConfig)
- Classe de configuration MMGroundingDinoConfig : MMGroundingDinoForObjectDetection (modèle MMGroundingDinoConfig)
- Classe de configuration OmDetTurboConfig : OmDetTurboForObjectDetection (modèle OmDetTurboConfig)
- Classe de configuration OwlViTConfig : OwlViTForObjectDetection (modèle OwlViTConfig)
- Owlv2Config classe de configuration : Owlv2ForObjectDetection (modèle Owlv2Config)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de détection d'objets zéro-shot) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de détection d'objets zéro-shot) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- grounding-dino — GroundingDinoForObjectDetection (modèle GroundingDinoConfig)
- mm-grounding-dino — MMGroundingDinoForObjectDetection (modèle MMGroundingDinoConfig)
- omdet-turbo — OmDetTurboForObjectDetection (modèle OmDetTurboConfig)
- owlv2 — Owlv2ForObjectDetection (modèle Owlv2Config)
- owlvit — OwlViTForObjectDetection (modèle OwlViTConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForZeroShotObjectDetection
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAudio
Les classes auto suivantes sont disponibles pour les tâches audio suivantes.
AutoModelForAudioClassification
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de classification audio) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- ASTConfig classe de configuration : ASTForAudioClassification (modèle ASTConfig)
- Data2VecAudioConfig classe de configuration : Data2VecAudioForSequenceClassification (modèle Data2VecAudioConfig)
- Classe de configuration HubertConfig : HubertForSequenceClassification (modèle HubertConfig)
- SEWConfig classe de configuration : SEWForSequenceClassification (modèle SEWConfig)
- SEWDConfig classe de configuration : SEWDForSequenceClassification (modèle SEWDConfig)
- UniSpeechConfig classe de configuration : UniSpeechForSequenceClassification (modèle UniSpeechConfig)
- UniSpeechSatConfig classe de configuration : UniSpeechSatForSequenceClassification (modèle UniSpeechSatConfig)
- Wav2Vec2BertConfig classe de configuration : Wav2Vec2BertForSequenceClassification (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- Wav2Vec2Config classe de configuration : Wav2Vec2ForSequenceClassification (modèle Wav2Vec2Config)
- Wav2Vec2ConformerConfig classe de configuration : Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- WavLMConfig classe de configuration : WavLMForSequenceClassification (modèle WavLMConfig)
- WhisperConfig classe de configuration : WhisperForAudioClassification (modèle WhisperConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification audio) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification audio) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- audio-spectrogram-transformer — ASTForAudioClassification (modèle ASTConfig)
- data2vec-audio — Data2VecAudioForSequenceClassification (modèle Data2VecAudioConfig)
- hubert — HubertForSequenceClassification (modèle HubertConfig)
- sew — SEWForSequenceClassification (modèle SEWConfig)
- sew-d — SEWDForSequenceClassification (modèle SEWDConfig)
- unispeech — UniSpeechForSequenceClassification (modèle UniSpeechConfig)
- unispeech-sat — UniSpeechSatForSequenceClassification (modèle UniSpeechSatConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2ForSequenceClassification (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2BertForSequenceClassification (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- wavlm — WavLMForSequenceClassification (modèle WavLMConfig)
- whisper — WhisperForAudioClassification (modèle WhisperConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioClassification
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForAudioClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForAudioClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForAudioFrameClassification
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de trames audio (jetons)) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Data2VecAudioConfig classe de configuration : Data2VecAudioForAudioFrameClassification (modèle Data2VecAudioConfig)
- Classe de configuration Nemotron3DiarizationConfig : Nemotron3DiarizationForAudioFrameClassification (modèle Nemotron3DiarizationConfig)
- UniSpeechSatConfig classe de configuration : UniSpeechSatForAudioFrameClassification (modèle UniSpeechSatConfig)
- Wav2Vec2BertConfig classe de configuration : Wav2Vec2BertForAudioFrameClassification (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- Wav2Vec2Config classe de configuration : Wav2Vec2ForAudioFrameClassification (modèle Wav2Vec2Config)
- Classe de configuration Wav2Vec2ConformerConfig : Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- WavLMConfig classe de configuration : WavLMForAudioFrameClassification (modèle WavLMConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de trame audio (jeton)) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification de trame audio (jeton)) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- data2vec-audio — Data2VecAudioForAudioFrameClassification (modèle Data2VecAudioConfig)
- nemotron3_diarization — Nemotron3DiarizationForAudioFrameClassification (modèle Nemotron3DiarizationConfig)
- unispeech-sat — UniSpeechSatForAudioFrameClassification (modèle UniSpeechSatConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2ForAudioFrameClassification (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2BertForAudioFrameClassification (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- wavlm — WavLMForAudioFrameClassification (modèle WavLMConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioFrameClassification
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForAudioFrameClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForAudioFrameClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForCTC
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification temporelle connexionniste) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Data2VecAudioConfig classe de configuration : Data2VecAudioForCTC (modèle Data2VecAudioConfig)
- Classe de configuration GraniteSpeech5CTCConfig : GraniteSpeech5ForCTC (modèle GraniteSpeech5CTCConfig)
- Classe de configuration HubertConfig : HubertForCTC (modèle HubertConfig)
- LasrCTCConfig classe de configuration : LasrForCTC (modèle LasrCTCConfig)
- ParakeetCTCConfig classe de configuration : ParakeetForCTC (modèle ParakeetCTCConfig)
- SEWConfig classe de configuration : SEWForCTC (modèle SEWConfig)
- SEWDConfig classe de configuration : SEWDForCTC (modèle SEWDConfig)
- Classe de configuration UniSpeechConfig : UniSpeechForCTC (modèle UniSpeechConfig)
- Classe de configuration UniSpeechSatConfig : UniSpeechSatForCTC (modèle UniSpeechSatConfig)
- Wav2Vec2BertConfig classe de configuration : Wav2Vec2BertForCTC (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- Wav2Vec2Config classe de configuration : Wav2Vec2ForCTC (modèle Wav2Vec2Config)
- Classe de configuration Wav2Vec2ConformerConfig : Wav2Vec2ConformerForCTC (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- WavLMConfig classe de configuration : WavLMForCTC (modèle WavLMConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification temporelle connexionniste) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de classification temporelle connexionniste) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- data2vec-audio — Data2VecAudioForCTC (modèle Data2VecAudioConfig)
- granite_speech5_ctc — GraniteSpeech5ForCTC (modèle GraniteSpeech5CTCConfig)
- hubert — HubertForCTC (modèle HubertConfig)
- lasr_ctc — LasrForCTC (modèle LasrCTCConfig)
- parakeet_ctc — ParakeetForCTC (modèle ParakeetCTCConfig)
- sew — SEWForCTC (modèle SEWConfig)
- sew-d — SEWDForCTC (modèle SEWDConfig)
- unispeech — UniSpeechForCTC (modèle UniSpeechConfig)
- unispeech-sat — UniSpeechSatForCTC (modèle UniSpeechSatConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2ForCTC (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2BertForCTC (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2ConformerForCTC (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- wavlm — WavLMForCTC (modèle WavLMConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForCTC
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForTDT
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête transductrice de jetons et de durées) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- ParakeetTDTConfig classe de configuration : ParakeetForTDT (modèle ParakeetTDTConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête transducteur de jetons et de durée) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête transducteur token-et-durée) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- parakeet_tdt — ParakeetForTDT (modèle ParakeetTDTConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTDT
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTDT.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTDT.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForRNNT
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête transducteur RNN) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Nemotron3_5AsrConfig classe de configuration : Nemotron3_5AsrForRNNT (modèle Nemotron3_5AsrConfig)
- NemotronAsrStreamingConfig classe de configuration : NemotronAsrStreamingForRNNT (modèle NemotronAsrStreamingConfig)
- ParakeetRNNTConfig classe de configuration : ParakeetForRNNT (modèle ParakeetRNNTConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête transducteur RNN) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête transducteur RNN) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- nemotron3_5_asr — Nemotron3_5AsrForRNNT (modèle Nemotron3_5AsrConfig)
- nemotron_asr_streaming — NemotronAsrStreamingForRNNT (modèle NemotronAsrStreamingConfig)
- parakeet_rnnt — ParakeetForRNNT (modèle ParakeetRNNTConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForRNNT
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForRNNT.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForRNNT.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForSpeechSeq2Seq
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de la parole en texte séquence-à-séquence) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration CanaryConfig : CanaryForConditionalGeneration (modèle CanaryConfig)
- CohereAsrConfig classe de configuration : CohereAsrForConditionalGeneration (modèle CohereAsrConfig)
- Classe de configuration DiaConfig : DiaForConditionalGeneration (modèle DiaConfig)
- FunAsrNanoConfig classe de configuration : FunAsrNanoForConditionalGeneration (modèle FunAsrNanoConfig)
- Classe de configuration GraniteSpeechConfig : GraniteSpeechForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechConfig)
- GraniteSpeechPlusConfig classe de configuration : GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- Classe de configuration KyutaiSpeechToTextConfig : KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- Classe de configuration MoonshineConfig : MoonshineForConditionalGeneration (modèle MoonshineConfig)
- Classe de configuration MoonshineStreamingConfig : MoonshineStreamingForConditionalGeneration (modèle MoonshineStreamingConfig)
- Pop2PianoConfig classe de configuration : Pop2PianoForConditionalGeneration (modèle Pop2PianoConfig)
- Qwen3ASRConfig classe de configuration : Qwen3ASRForConditionalGeneration (modèle Qwen3ASRConfig)
- Classe de configuration SeamlessM4TConfig : SeamlessM4TForSpeechToText (modèle SeamlessM4TConfig)
- Classe de configuration SeamlessM4Tv2Config : SeamlessM4Tv2ForSpeechToText (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- Classe de configuration Speech2TextConfig : Speech2TextForConditionalGeneration (modèle Speech2TextConfig)
- SpeechEncoderDecoderConfig classe de configuration : SpeechEncoderDecoderModel (modèle SpeechEncoderDecoderConfig)
- Classe de configuration SpeechT5Config : SpeechT5ForSpeechToText (modèle SpeechT5Config)
- VibeVoiceAsrConfig classe de configuration : VibeVoiceAsrForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- VibeVoiceConfig classe de configuration : VibeVoiceForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceConfig)
- VoxtralConfig classe de configuration : VoxtralForConditionalGeneration (modèle VoxtralConfig)
- VoxtralRealtimeConfig classe de configuration : VoxtralRealtimeForConditionalGeneration (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- WhisperConfig classe de configuration : WhisperForConditionalGeneration (modèle WhisperConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de la parole en texte séquence-à-séquence) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation de la parole au texte séquence-à-séquence) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- canary — CanaryForConditionalGeneration (modèle CanaryConfig)
- cohere_asr — CohereAsrForConditionalGeneration (modèle CohereAsrConfig)
- dia — DiaForConditionalGeneration (modèle DiaConfig)
- fun_asr_nano — FunAsrNanoForConditionalGeneration (modèle FunAsrNanoConfig)
- granite_speech — GraniteSpeechForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechConfig)
- granite_speech_plus — GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- kyutai_speech_to_text — KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- moonshine — MoonshineForConditionalGeneration (modèle MoonshineConfig)
- moonshine_streaming — MoonshineStreamingForConditionalGeneration (modèle MoonshineStreamingConfig)
- pop2piano — Pop2PianoForConditionalGeneration (modèle Pop2PianoConfig)
- qwen3_asr — Qwen3ASRForConditionalGeneration (modèle Qwen3ASRConfig)
- seamless_m4t — SeamlessM4TForSpeechToText (modèle SeamlessM4TConfig)
- seamless_m4t_v2 — SeamlessM4Tv2ForSpeechToText (modèle SeamlessM4Tv2Config)
- speech-encoder-decoder — SpeechEncoderDecoderModel (modèle SpeechEncoderDecoderConfig)
- speech_to_text — Speech2TextForConditionalGeneration (modèle Speech2TextConfig)
- speecht5 — SpeechT5ForSpeechToText (modèle SpeechT5Config)
- vibevoice — VibeVoiceForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceConfig)
- vibevoice_asr — VibeVoiceAsrForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- voxtral — VoxtralForConditionalGeneration (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_realtime — VoxtralRealtimeForConditionalGeneration (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- whisper — WhisperForConditionalGeneration (modèle WhisperConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSpeechSeq2Seq
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForAudioXVector
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une récupération audio via une tête x-vector) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Data2VecAudioConfig classe de configuration : Data2VecAudioForXVector (modèle Data2VecAudioConfig)
- UniSpeechSatConfig classe de configuration : UniSpeechSatForXVector (modèle UniSpeechSatConfig)
- Wav2Vec2BertConfig classe de configuration : Wav2Vec2BertForXVector (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- Wav2Vec2Config classe de configuration : Wav2Vec2ForXVector (modèle Wav2Vec2Config)
- Wav2Vec2ConformerConfig classe de configuration : Wav2Vec2ConformerForXVector (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- WavLMConfig classe de configuration : WavLMForXVector (modèle WavLMConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une récupération audio via une tête x-vector) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une récupération audio via une tête x-vector) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- data2vec-audio — Data2VecAudioForXVector (modèle Data2VecAudioConfig)
- unispeech-sat — UniSpeechSatForXVector (modèle UniSpeechSatConfig)
- wav2vec2 — Wav2Vec2ForXVector (modèle Wav2Vec2Config)
- wav2vec2-bert — Wav2Vec2BertForXVector (modèle Wav2Vec2BertConfig)
- wav2vec2-conformer — Wav2Vec2ConformerForXVector (modèle Wav2Vec2ConformerConfig)
- wavlm — WavLMForXVector (modèle WavLMConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioXVector
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForAudioXVector.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForAudioXVector.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForTextToSpectrogram
AutoModelForTextToWaveform
AutoModelForAudioTokenization
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tokenisation audio par le biais d’une tête de codebooks) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration DacConfig : DacModel (modèle DacConfig)
- HiggsAudioV2TokenizerConfig classe de configuration : HiggsAudioV2TokenizerModel (modèle HiggsAudioV2TokenizerConfig)
- NeuCodecConfig classe de configuration : NeuCodecModel (modèle NeuCodecConfig)
- PocketTTSAudioTokenizerConfig classe de configuration : PocketTTSAudioTokenizerModel (modèle PocketTTSAudioTokenizerConfig)
- VibeVoiceAcousticTokenizerConfig classe de configuration : VibeVoiceAcousticTokenizerModel (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerConfig)
- Xcodec2Config classe de configuration : Xcodec2Model (modèle Xcodec2Config)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tokenisation audio via une tête de codebooks) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tokenisation audio via une tête de codebooks) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- dac — DacModel (modèle DacConfig)
- higgs_audio_v2_tokenizer — HiggsAudioV2TokenizerModel (modèle HiggsAudioV2TokenizerConfig)
- neucodec — NeuCodecModel (modèle NeuCodecConfig)
- pocket_tts_audio_tokenizer — PocketTTSAudioTokenizerModel (modèle PocketTTSAudioTokenizerConfig)
- vibevoice_acoustic_tokenizer — VibeVoiceAcousticTokenizerModel (modèle VibeVoiceAcousticTokenizerConfig)
- xcodec2 — Xcodec2Model (modèle Xcodec2Config)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioTokenization
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForAudioTokenization.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForAudioTokenization.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueMultimodal
Les classes auto suivantes sont disponibles pour les tâches multimodales suivantes.
AutoModelForMultimodalLM
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèle de la bibliothèque (avec une tête de génération multimodale) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration AriaConfig : AriaForConditionalGeneration (modèle AriaConfig)
- Classe de configuration AyaVisionConfig : AyaVisionForConditionalGeneration (modèle AyaVisionConfig)
- Blip2Config classe de configuration : Blip2ForConditionalGeneration (modèle Blip2Config)
- BlipConfig classe de configuration : BlipForConditionalGeneration (modèle BlipConfig)
- ChameleonConfig classe de configuration : ChameleonForConditionalGeneration (modèle ChameleonConfig)
- Cohere2VisionConfig classe de configuration : Cohere2VisionForConditionalGeneration (modèle Cohere2VisionConfig)
- CohereCompassConfig classe de configuration : CohereCompassForConditionalGeneration (modèle CohereCompassConfig)
- Cosmos3EdgeConfig classe de configuration : Cosmos3EdgeForConditionalGeneration (modèle Cosmos3EdgeConfig)
- Cosmos3OmniConfig classe de configuration : Cosmos3OmniForConditionalGeneration (modèle Cosmos3OmniConfig)
- Classe de configuration DeepseekOcr2Config : DeepseekOcr2ForConditionalGeneration (modèle DeepseekOcr2Config)
- Classe de configuration DeepseekVLConfig : DeepseekVLForConditionalGeneration (modèle DeepseekVLConfig)
- Classe de configuration DeepseekVLHybridConfig : DeepseekVLHybridForConditionalGeneration (modèle DeepseekVLHybridConfig)
- Classe de configuration DiffusionGemmaConfig : DiffusionGemmaForBlockDiffusion (modèle DiffusionGemmaConfig)
- Emu3Config classe de configuration : Emu3ForConditionalGeneration (modèle Emu3Config)
- Ernie4_5_VLMoeConfig classe de configuration : Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration (modèle Ernie4_5_VLMoeConfig)
- Classe de configuration EvollaConfig : EvollaForProteinText2Text (modèle EvollaConfig)
- Exaone4_5_Config classe de configuration : Exaone4_5_ForConditionalGeneration (modèle Exaone4_5_Config)
- Classe de configuration FastVlmConfig : FastVlmForConditionalGeneration (modèle FastVlmConfig)
- Florence2Config classe de configuration : Florence2ForConditionalGeneration (modèle Florence2Config)
- FunAsrNanoConfig classe de configuration : FunAsrNanoForConditionalGeneration (modèle FunAsrNanoConfig)
- FuyuConfig classe de configuration : FuyuForCausalLM (modèle FuyuConfig)
- Gemma3Config classe de configuration : Gemma3ForConditionalGeneration (modèle Gemma3Config)
- Gemma3nConfig classe de configuration : Gemma3nForConditionalGeneration (modèle Gemma3nConfig)
- Gemma4Config classe de configuration : Gemma4ForConditionalGeneration (modèle Gemma4Config)
- Gemma4UnifiedConfig classe de configuration : Gemma4UnifiedForConditionalGeneration (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- Classe de configuration GitConfig : GitForCausalLM (modèle GitConfig)
- Glm46VConfig classe de configuration : Glm46VForConditionalGeneration (modèle Glm46VConfig)
- Glm4vConfig classe de configuration : Glm4vForConditionalGeneration (modèle Glm4vConfig)
- Glm4vMoeConfig classe de configuration : Glm4vMoeForConditionalGeneration (modèle Glm4vMoeConfig)
- Glm5NextConfig classe de configuration : Glm5NextForConditionalGeneration (modèle Glm5NextConfig)
- GlmAsrConfig classe de configuration : GlmAsrForConditionalGeneration (modèle GlmAsrConfig)
- GlmOcrConfig classe de configuration : GlmOcrForConditionalGeneration (modèle GlmOcrConfig)
- GlmgaConfig classe de configuration : Glm46VForConditionalGeneration (modèle GlmgaConfig)
- GotOcr2Config classe de configuration : GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle GotOcr2Config)
- Granite4VisionConfig classe de configuration : Granite4VisionForConditionalGeneration (modèle Granite4VisionConfig)
- Classe de configuration GraniteSpeechConfig : GraniteSpeechForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechConfig)
- GraniteSpeechPlusConfig classe de configuration : GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- HunYuanVLConfig classe de configuration : HunYuanVLForConditionalGeneration (modèle HunYuanVLConfig)
- HyperCLOVAXVisionV2Config classe de configuration : HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- Classe de configuration Idefics2Config : Idefics2ForConditionalGeneration (modèle Idefics2Config)
- Classe de configuration Idefics3Config : Idefics3ForConditionalGeneration (modèle Idefics3Config)
- Classe de configuration IdeficsConfig : IdeficsForVisionText2Text (modèle IdeficsConfig)
- InklingConfig classe de configuration : InklingForConditionalGeneration (modèle InklingConfig)
- InstructBlipConfig classe de configuration : InstructBlipForConditionalGeneration (modèle InstructBlipConfig)
- Classe de configuration InstructBlipVideoConfig : InstructBlipVideoForConditionalGeneration (modèle InstructBlipVideoConfig)
- Classe de configuration InternVLConfig : InternVLForConditionalGeneration (modèle InternVLConfig)
- JanusConfig classe de configuration : JanusForConditionalGeneration (modèle JanusConfig)
- Kimi_K25Config classe de configuration : Kimi_K25ForConditionalGeneration (modèle Kimi_K25Config)
- Kosmos2Config classe de configuration : Kosmos2ForConditionalGeneration (modèle Kosmos2Config)
- Classe de configuration Kosmos2_5Config : Kosmos2_5ForConditionalGeneration (modèle Kosmos2_5Config)
- Classe de configuration KyutaiSpeechToTextConfig : KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- Lfm2VlConfig classe de configuration : Lfm2VlForConditionalGeneration (modèle Lfm2VlConfig)
- LightOnOcrConfig classe de configuration : LightOnOcrForConditionalGeneration (modèle LightOnOcrConfig)
- Llama4Config classe de configuration : Llama4ForConditionalGeneration (modèle Llama4Config)
- Classe de configuration LlavaConfig : LlavaForConditionalGeneration (modèle LlavaConfig)
- LlavaNextConfig classe de configuration : LlavaNextForConditionalGeneration (modèle LlavaNextConfig)
- LlavaNextVideoConfig classe de configuration : LlavaNextVideoForConditionalGeneration (modèle LlavaNextVideoConfig)
- Classe de configuration LlavaOnevisionConfig : LlavaOnevisionForConditionalGeneration (modèle LlavaOnevisionConfig)
- Classe de configuration MiniCPMOcrConfig : MiniCPMOcrForConditionalGeneration (modèle MiniCPMOcrConfig)
- MiniCPMV4_6Config classe de configuration : MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration (modèle MiniCPMV4_6Config)
- MiniCPMV4_7Config classe de configuration : MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration (modèle MiniCPMV4_7Config)
- MiniMaxM3VLConfig classe de configuration : MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration (modèle MiniMaxM3VLConfig)
- Mistral3Config classe de configuration : Mistral3ForConditionalGeneration (modèle Mistral3Config)
- Classe de configuration Mistral4Config : Mistral4ForCausalLM (modèle Mistral4Config)
- MistralLarge4Config classe de configuration : MistralLarge4ForConditionalGeneration (modèle MistralLarge4Config)
- Classe de configuration MllamaConfig : MllamaForConditionalGeneration (modèle MllamaConfig)
- Classe de configuration Molmo2Config : Molmo2ForConditionalGeneration (modèle Molmo2Config)
- Classe de configuration MossTranscribeDiarizeConfig : MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- MuseGlimmerConfig classe de configuration : MuseGlimmerForConditionalGeneration (modèle MuseGlimmerConfig)
- MuseSparkConfig classe de configuration : MuseSparkForConditionalGeneration (modèle MuseSparkConfig)
- Nemotron3_5TranscribeConfig classe de configuration : Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- Classe de configuration NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config : NemotronH_Omni_Reasoning_V3 (modèle NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- Ovis2Config classe de configuration : Ovis2ForConditionalGeneration (modèle Ovis2Config)
- Classe de configuration PI0Config : PI0ForConditionalGeneration (modèle PI0Config)
- Classe de configuration PPChart2TableConfig : GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle PPChart2TableConfig)
- PPFormulaNetConfig classe de configuration : PPFormulaNetForConditionalGeneration (modèle PPFormulaNetConfig)
- Classe de configuration PaddleOCRVLConfig : PaddleOCRVLForConditionalGeneration (modèle PaddleOCRVLConfig)
- PaliGemmaConfig classe de configuration : PaliGemmaForConditionalGeneration (modèle PaliGemmaConfig)
- Classe de configuration PerceptionLMConfig : PerceptionLMForConditionalGeneration (modèle PerceptionLMConfig)
- Phi4MultimodalConfig classe de configuration : Phi4MultimodalForCausalLM (modèle Phi4MultimodalConfig)
- Classe de configuration Pix2StructConfig : Pix2StructForConditionalGeneration (modèle Pix2StructConfig)
- QianfanOCRConfig classe de configuration : QianfanOCRForConditionalGeneration (modèle QianfanOCRConfig)
- Qwen2AudioConfig classe de configuration : Qwen2AudioForConditionalGeneration (modèle Qwen2AudioConfig)
- Qwen2VLConfig classe de configuration : Qwen2VLForConditionalGeneration (modèle Qwen2VLConfig)
- Qwen2_5OmniConfig classe de configuration : Qwen2_5OmniForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5OmniConfig)
- Qwen2_5OmniThinkerConfig classe de configuration : Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5OmniThinkerConfig)
- Qwen2_5_VLConfig classe de configuration : Qwen2_5_VLForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5_VLConfig)
- Qwen3ASRConfig classe de configuration : Qwen3ASRForConditionalGeneration (modèle Qwen3ASRConfig)
- Qwen3OmniMoeConfig classe de configuration : Qwen3OmniMoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3OmniMoeConfig)
- Classe de configuration Qwen3OmniMoeThinkerConfig : Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration (modèle Qwen3OmniMoeThinkerConfig)
- Qwen3VLConfig classe de configuration : Qwen3VLForConditionalGeneration (modèle Qwen3VLConfig)
- Classe de configuration Qwen3VLMoeConfig : Qwen3VLMoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3VLMoeConfig)
- Qwen3_5Config classe de configuration : Qwen3_5ForConditionalGeneration (modèle Qwen3_5Config)
- Qwen3_5MoeConfig classe de configuration : Qwen3_5MoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- Qwen4ExpConfig classe de configuration : Qwen4ExpForConditionalGeneration (modèle Qwen4ExpConfig)
- Classe de configuration ShieldGemma2Config : Gemma3ForConditionalGeneration (modèle ShieldGemma2Config)
- Classe de configuration SmolVLMConfig : SmolVLMForConditionalGeneration (modèle SmolVLMConfig)
- Step3p7Config classe de configuration : Step3p7ForConditionalGeneration (modèle Step3p7Config)
- T5Gemma2Config classe de configuration : T5Gemma2ForConditionalGeneration (modèle T5Gemma2Config)
- UdopConfig classe de configuration : UdopForConditionalGeneration (modèle UdopConfig)
- Classe de configuration UnlimitedOcrConfig : UnlimitedOcrForConditionalGeneration (modèle UnlimitedOcrConfig)
- VibeVoiceAsrConfig classe de configuration : VibeVoiceAsrForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- VideoLlama3Config classe de configuration : VideoLlama3ForConditionalGeneration (modèle VideoLlama3Config)
- VideoLlavaConfig classe de configuration : VideoLlavaForConditionalGeneration (modèle VideoLlavaConfig)
- VipLlavaConfig classe de configuration : VipLlavaForConditionalGeneration (modèle VipLlavaConfig)
- Classe de configuration VisionEncoderDecoderConfig : VisionEncoderDecoderModel (modèle VisionEncoderDecoderConfig)
- VoxtralConfig classe de configuration : VoxtralForConditionalGeneration (modèle VoxtralConfig)
- VoxtralRealtimeConfig classe de configuration : VoxtralRealtimeForConditionalGeneration (modèle VoxtralRealtimeConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de génération multimodale) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de génération multimodale) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- aria — AriaForConditionalGeneration (modèle AriaConfig)
- aya_vision — AyaVisionForConditionalGeneration (modèle AyaVisionConfig)
- blip — BlipForConditionalGeneration (modèle BlipConfig)
- blip-2 — Blip2ForConditionalGeneration (modèle Blip2Config)
- chameleon — ChameleonForConditionalGeneration (modèle ChameleonConfig)
- cohere2_vision — Cohere2VisionForConditionalGeneration (modèle Cohere2VisionConfig)
- cohere_compass — CohereCompassForConditionalGeneration (modèle CohereCompassConfig)
- cosmos3_edge — Cosmos3EdgeForConditionalGeneration (modèle Cosmos3EdgeConfig)
- cosmos3_omni — Cosmos3OmniForConditionalGeneration (modèle Cosmos3OmniConfig)
- deepseek_ocr2 — DeepseekOcr2ForConditionalGeneration (modèle DeepseekOcr2Config)
- deepseek_vl — DeepseekVLForConditionalGeneration (modèle DeepseekVLConfig)
- deepseek_vl_hybrid — DeepseekVLHybridForConditionalGeneration (modèle DeepseekVLHybridConfig)
- diffusion_gemma — DiffusionGemmaForBlockDiffusion (modèle DiffusionGemmaConfig)
- emu3 — Emu3ForConditionalGeneration (modèle Emu3Config)
- ernie4_5_vl_moe — Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration (modèle Ernie4_5_VLMoeConfig)
- evolla — EvollaForProteinText2Text (modèle EvollaConfig)
- exaone4_5 — Exaone4_5_ForConditionalGeneration (modèle Exaone4_5_Config)
- fast_vlm — FastVlmForConditionalGeneration (modèle FastVlmConfig)
- florence2 — Florence2ForConditionalGeneration (modèle Florence2Config)
- fun_asr_nano — FunAsrNanoForConditionalGeneration (modèle FunAsrNanoConfig)
- fuyu — FuyuForCausalLM (modèle FuyuConfig)
- gemma3 — Gemma3ForConditionalGeneration (modèle Gemma3Config)
- gemma3n — Gemma3nForConditionalGeneration (modèle Gemma3nConfig)
- gemma4 — Gemma4ForConditionalGeneration (modèle Gemma4Config)
- gemma4_unified — Gemma4UnifiedForConditionalGeneration (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- git — GitForCausalLM (modèle GitConfig)
- glm46v — Glm46VForConditionalGeneration (modèle Glm46VConfig)
- glm4v — Glm4vForConditionalGeneration (modèle Glm4vConfig)
- glm4v_moe — Glm4vMoeForConditionalGeneration (modèle Glm4vMoeConfig)
- glm5_next — Glm5NextForConditionalGeneration (modèle Glm5NextConfig)
- glm_ocr — GlmOcrForConditionalGeneration (modèle GlmOcrConfig)
- glmasr — GlmAsrForConditionalGeneration (modèle GlmAsrConfig)
- glmga — Glm46VForConditionalGeneration (modèle GlmgaConfig)
- got_ocr2 — GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle GotOcr2Config)
- granite4_vision — Granite4VisionForConditionalGeneration (modèle Granite4VisionConfig)
- granite_speech — GraniteSpeechForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechConfig)
- granite_speech_plus — GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration (modèle GraniteSpeechPlusConfig)
- hunyuan_vl — HunYuanVLForConditionalGeneration (modèle HunYuanVLConfig)
- hyperclovax_vision_v2 — HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- idefics — IdeficsForVisionText2Text (modèle IdeficsConfig)
- idefics2 — Idefics2ForConditionalGeneration (modèle Idefics2Config)
- idefics3 — Idefics3ForConditionalGeneration (modèle Idefics3Config)
- inkling_mm_model — InklingForConditionalGeneration (modèle InklingConfig)
- instructblip — InstructBlipForConditionalGeneration (modèle InstructBlipConfig)
- instructblipvideo — InstructBlipVideoForConditionalGeneration (modèle InstructBlipVideoConfig)
- internvl — InternVLForConditionalGeneration (modèle InternVLConfig)
- janus — JanusForConditionalGeneration (modèle JanusConfig)
- kimi_k25 — Kimi_K25ForConditionalGeneration (modèle Kimi_K25Config)
- kosmos-2 — Kosmos2ForConditionalGeneration (modèle Kosmos2Config)
- kosmos-2.5 — Kosmos2_5ForConditionalGeneration (modèle Kosmos2_5Config)
- kyutai_speech_to_text — KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration (modèle KyutaiSpeechToTextConfig)
- lfm2_vl — Lfm2VlForConditionalGeneration (modèle Lfm2VlConfig)
- lighton_ocr — LightOnOcrForConditionalGeneration (modèle LightOnOcrConfig)
- llama4 — Llama4ForConditionalGeneration (modèle Llama4Config)
- llava — LlavaForConditionalGeneration (modèle LlavaConfig)
- llava_next — LlavaNextForConditionalGeneration (modèle LlavaNextConfig)
- llava_next_video — LlavaNextVideoForConditionalGeneration (modèle LlavaNextVideoConfig)
- llava_onevision — LlavaOnevisionForConditionalGeneration (modèle LlavaOnevisionConfig)
- minicpm_ocr — MiniCPMOcrForConditionalGeneration (modèle MiniCPMOcrConfig)
- minicpmv4_6 — MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration (modèle MiniCPMV4_6Config)
- minicpmv4_7 — MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration (modèle MiniCPMV4_7Config)
- minimax_m3_vl — MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration (modèle MiniMaxM3VLConfig)
- mistral3 — Mistral3ForConditionalGeneration (modèle Mistral3Config)
- mistral4 — Mistral4ForCausalLM (modèle Mistral4Config)
- mistral_large4 — MistralLarge4ForConditionalGeneration (modèle MistralLarge4Config)
- mllama — MllamaForConditionalGeneration (modèle MllamaConfig)
- molmo2 — Molmo2ForConditionalGeneration (modèle Molmo2Config)
- moss_transcribe_diarize — MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration (modèle MossTranscribeDiarizeConfig)
- muse_glimmer — MuseGlimmerForConditionalGeneration (modèle MuseGlimmerConfig)
- muse_spark — MuseSparkForConditionalGeneration (modèle MuseSparkConfig)
- nemo_speechlm — Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration (modèle Nemotron3_5TranscribeConfig)
- nemotron_h_omni — NemotronH_Omni_Reasoning_V3 (modèle NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- ovis2 — Ovis2ForConditionalGeneration (modèle Ovis2Config)
- paddleocr_vl — PaddleOCRVLForConditionalGeneration (modèle PaddleOCRVLConfig)
- paligemma — PaliGemmaForConditionalGeneration (modèle PaliGemmaConfig)
- perception_lm — PerceptionLMForConditionalGeneration (modèle PerceptionLMConfig)
- phi4_multimodal — Phi4MultimodalForCausalLM (modèle Phi4MultimodalConfig)
- pi0 — PI0ForConditionalGeneration (modèle PI0Config)
- pix2struct — Pix2StructForConditionalGeneration (modèle Pix2StructConfig)
- pp_chart2table — GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle PPChart2TableConfig)
- pp_formulanet — PPFormulaNetForConditionalGeneration (modèle PPFormulaNetConfig)
- qianfan_ocr — QianfanOCRForConditionalGeneration (modèle QianfanOCRConfig)
- qwen2_5_omni — Qwen2_5OmniForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5OmniConfig)
- qwen2_5_omni_thinker — Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5OmniThinkerConfig)
- qwen2_5_vl — Qwen2_5_VLForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5_VLConfig)
- qwen2_audio — Qwen2AudioForConditionalGeneration (modèle Qwen2AudioConfig)
- qwen2_vl — Qwen2VLForConditionalGeneration (modèle Qwen2VLConfig)
- qwen3_5 — Qwen3_5ForConditionalGeneration (modèle Qwen3_5Config)
- qwen3_5_moe — Qwen3_5MoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- qwen3_asr — Qwen3ASRForConditionalGeneration (modèle Qwen3ASRConfig)
- qwen3_omni_moe — Qwen3OmniMoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3OmniMoeConfig)
- qwen3_omni_moe_thinker — Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration (modèle Qwen3OmniMoeThinkerConfig)
- qwen3_vl — Qwen3VLForConditionalGeneration (modèle Qwen3VLConfig)
- qwen3_vl_moe — Qwen3VLMoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3VLMoeConfig)
- qwen4_exp — Qwen4ExpForConditionalGeneration (modèle Qwen4ExpConfig)
- shieldgemma2 — Gemma3ForConditionalGeneration (modèle ShieldGemma2Config)
- smolvlm — SmolVLMForConditionalGeneration (modèle SmolVLMConfig)
- step3p7 — Step3p7ForConditionalGeneration (modèle Step3p7Config)
- t5gemma2 — T5Gemma2ForConditionalGeneration (modèle T5Gemma2Config)
- udop — UdopForConditionalGeneration (modèle UdopConfig)
- unlimited_ocr — UnlimitedOcrForConditionalGeneration (modèle UnlimitedOcrConfig)
- vibevoice_asr — VibeVoiceAsrForConditionalGeneration (modèle VibeVoiceAsrConfig)
- video_llama_3 — VideoLlama3ForConditionalGeneration (modèle VideoLlama3Config)
- video_llava — VideoLlavaForConditionalGeneration (modèle VideoLlavaConfig)
- vipllava — VipLlavaForConditionalGeneration (modèle VipLlavaConfig)
- vision-encoder-decoder — VisionEncoderDecoderModel (modèle VisionEncoderDecoderConfig)
- voxtral — VoxtralForConditionalGeneration (modèle VoxtralConfig)
- voxtral_realtime — VoxtralRealtimeForConditionalGeneration (modèle VoxtralRealtimeConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultimodalLM
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForTableQuestionAnswering
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de question-réponse sur table) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration TapasConfig : TapasForQuestionAnswering (modèle TapasConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de réponse à des questions sur un tableau) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de réponse à des questions sur table) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- tapas — TapasForQuestionAnswering (modèle TapasConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTableQuestionAnswering
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTableQuestionAnswering.from_pretrained("google/tapas-base-finetuned-wtq")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTableQuestionAnswering.from_pretrained("google/tapas-base-finetuned-wtq", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForDocumentQuestionAnswering
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de réponse à des questions sur un document) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- LayoutLMConfig classe de configuration : LayoutLMForQuestionAnswering (modèle LayoutLMConfig)
- LayoutLMv2Config classe de configuration : LayoutLMv2ForQuestionAnswering (modèle LayoutLMv2Config)
- LayoutLMv3Config classe de configuration : LayoutLMv3ForQuestionAnswering (modèle LayoutLMv3Config)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de réponse à des questions sur un document) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForDocumentQuestionAnswering
>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("impira/layoutlm-document-qa", revision="52e01b3")
>>> model = AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_config(config)from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de réponse à des questions sur un document) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- layoutlm — LayoutLMForQuestionAnswering (modèle LayoutLMConfig)
- layoutlmv2 — LayoutLMv2ForQuestionAnswering (modèle LayoutLMv2Config)
- layoutlmv3 — LayoutLMv3ForQuestionAnswering (modèle LayoutLMv3Config)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForDocumentQuestionAnswering
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_pretrained("impira/layoutlm-document-qa", revision="52e01b3")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_pretrained("impira/layoutlm-document-qa", revision="52e01b3", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForVisualQuestionAnswering
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de question-réponse visuelle) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Blip2Config classe de configuration : Blip2ForConditionalGeneration (modèle Blip2Config)
- BlipConfig classe de configuration : BlipForQuestionAnswering (modèle BlipConfig)
- ViltConfig classe de configuration : ViltForQuestionAnswering (modèle ViltConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de question-réponse visuelle) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de question-réponse visuelle) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- blip — BlipForQuestionAnswering (modèle BlipConfig)
- blip-2 — Blip2ForConditionalGeneration (modèle Blip2Config)
- vilt — ViltForQuestionAnswering (modèle ViltConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForVisualQuestionAnswering
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_pretrained("dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_pretrained("dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueAutoModelForImageTextToText
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation image-texte-vers-texte) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- Classe de configuration AriaConfig : AriaForConditionalGeneration (modèle AriaConfig)
- Classe de configuration AyaVisionConfig : AyaVisionForConditionalGeneration (modèle AyaVisionConfig)
- Blip2Config classe de configuration : Blip2ForConditionalGeneration (modèle Blip2Config)
- BlipConfig classe de configuration : BlipForConditionalGeneration (modèle BlipConfig)
- ChameleonConfig classe de configuration : ChameleonForConditionalGeneration (modèle ChameleonConfig)
- Cohere2VisionConfig classe de configuration : Cohere2VisionForConditionalGeneration (modèle Cohere2VisionConfig)
- CohereCompassConfig classe de configuration : CohereCompassForConditionalGeneration (modèle CohereCompassConfig)
- Cosmos3EdgeConfig classe de configuration : Cosmos3EdgeForConditionalGeneration (modèle Cosmos3EdgeConfig)
- Cosmos3OmniConfig classe de configuration : Cosmos3OmniForConditionalGeneration (modèle Cosmos3OmniConfig)
- Classe de configuration DeepseekOcr2Config : DeepseekOcr2ForConditionalGeneration (modèle DeepseekOcr2Config)
- Classe de configuration DeepseekVLConfig : DeepseekVLForConditionalGeneration (modèle DeepseekVLConfig)
- Classe de configuration DeepseekVLHybridConfig : DeepseekVLHybridForConditionalGeneration (modèle DeepseekVLHybridConfig)
- Classe de configuration DiffusionGemmaConfig : DiffusionGemmaForBlockDiffusion (modèle DiffusionGemmaConfig)
- Emu3Config classe de configuration : Emu3ForConditionalGeneration (modèle Emu3Config)
- Ernie4_5_VLMoeConfig classe de configuration : Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration (modèle Ernie4_5_VLMoeConfig)
- Classe de configuration EvollaConfig : EvollaForProteinText2Text (modèle EvollaConfig)
- Exaone4_5_Config classe de configuration : Exaone4_5_ForConditionalGeneration (modèle Exaone4_5_Config)
- Classe de configuration FastVlmConfig : FastVlmForConditionalGeneration (modèle FastVlmConfig)
- Florence2Config classe de configuration : Florence2ForConditionalGeneration (modèle Florence2Config)
- FuyuConfig classe de configuration : FuyuForCausalLM (modèle FuyuConfig)
- Gemma3Config classe de configuration : Gemma3ForConditionalGeneration (modèle Gemma3Config)
- Gemma3nConfig classe de configuration : Gemma3nForConditionalGeneration (modèle Gemma3nConfig)
- Gemma4Config classe de configuration : Gemma4ForConditionalGeneration (modèle Gemma4Config)
- Gemma4UnifiedConfig classe de configuration : Gemma4UnifiedForConditionalGeneration (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- Classe de configuration GitConfig : GitForCausalLM (modèle GitConfig)
- Glm46VConfig classe de configuration : Glm46VForConditionalGeneration (modèle Glm46VConfig)
- Glm4vConfig classe de configuration : Glm4vForConditionalGeneration (modèle Glm4vConfig)
- Glm4vMoeConfig classe de configuration : Glm4vMoeForConditionalGeneration (modèle Glm4vMoeConfig)
- Glm5NextConfig classe de configuration : Glm5NextForConditionalGeneration (modèle Glm5NextConfig)
- GlmOcrConfig classe de configuration : GlmOcrForConditionalGeneration (modèle GlmOcrConfig)
- GlmgaConfig classe de configuration : Glm46VForConditionalGeneration (modèle GlmgaConfig)
- GotOcr2Config classe de configuration : GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle GotOcr2Config)
- Granite4VisionConfig classe de configuration : Granite4VisionForConditionalGeneration (modèle Granite4VisionConfig)
- HunYuanVLConfig classe de configuration : HunYuanVLForConditionalGeneration (modèle HunYuanVLConfig)
- HyperCLOVAXVisionV2Config classe de configuration : HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- Classe de configuration Idefics2Config : Idefics2ForConditionalGeneration (modèle Idefics2Config)
- Classe de configuration Idefics3Config : Idefics3ForConditionalGeneration (modèle Idefics3Config)
- Classe de configuration IdeficsConfig : IdeficsForVisionText2Text (modèle IdeficsConfig)
- InklingConfig classe de configuration : InklingForConditionalGeneration (modèle InklingConfig)
- InstructBlipConfig classe de configuration : InstructBlipForConditionalGeneration (modèle InstructBlipConfig)
- Classe de configuration InstructBlipVideoConfig : InstructBlipVideoForConditionalGeneration (modèle InstructBlipVideoConfig)
- Classe de configuration InternVLConfig : InternVLForConditionalGeneration (modèle InternVLConfig)
- JanusConfig classe de configuration : JanusForConditionalGeneration (modèle JanusConfig)
- Kimi_K25Config classe de configuration : Kimi_K25ForConditionalGeneration (modèle Kimi_K25Config)
- Kosmos2Config classe de configuration : Kosmos2ForConditionalGeneration (modèle Kosmos2Config)
- Classe de configuration Kosmos2_5Config : Kosmos2_5ForConditionalGeneration (modèle Kosmos2_5Config)
- Lfm2VlConfig classe de configuration : Lfm2VlForConditionalGeneration (modèle Lfm2VlConfig)
- LightOnOcrConfig classe de configuration : LightOnOcrForConditionalGeneration (modèle LightOnOcrConfig)
- Llama4Config classe de configuration : Llama4ForConditionalGeneration (modèle Llama4Config)
- Classe de configuration LlavaConfig : LlavaForConditionalGeneration (modèle LlavaConfig)
- LlavaNextConfig classe de configuration : LlavaNextForConditionalGeneration (modèle LlavaNextConfig)
- LlavaNextVideoConfig classe de configuration : LlavaNextVideoForConditionalGeneration (modèle LlavaNextVideoConfig)
- Classe de configuration LlavaOnevisionConfig : LlavaOnevisionForConditionalGeneration (modèle LlavaOnevisionConfig)
- Classe de configuration MiniCPMOcrConfig : MiniCPMOcrForConditionalGeneration (modèle MiniCPMOcrConfig)
- MiniCPMV4_6Config classe de configuration : MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration (modèle MiniCPMV4_6Config)
- MiniCPMV4_7Config classe de configuration : MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration (modèle MiniCPMV4_7Config)
- MiniMaxM3VLConfig classe de configuration : MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration (modèle MiniMaxM3VLConfig)
- Mistral3Config classe de configuration : Mistral3ForConditionalGeneration (modèle Mistral3Config)
- Classe de configuration Mistral4Config : Mistral4ForCausalLM (modèle Mistral4Config)
- MistralLarge4Config classe de configuration : MistralLarge4ForConditionalGeneration (modèle MistralLarge4Config)
- Classe de configuration MllamaConfig : MllamaForConditionalGeneration (modèle MllamaConfig)
- Classe de configuration Molmo2Config : Molmo2ForConditionalGeneration (modèle Molmo2Config)
- MuseGlimmerConfig classe de configuration : MuseGlimmerForConditionalGeneration (modèle MuseGlimmerConfig)
- MuseSparkConfig classe de configuration : MuseSparkForConditionalGeneration (modèle MuseSparkConfig)
- Classe de configuration NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config : NemotronH_Omni_Reasoning_V3 (modèle NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- Ovis2Config classe de configuration : Ovis2ForConditionalGeneration (modèle Ovis2Config)
- Classe de configuration PI0Config : PI0ForConditionalGeneration (modèle PI0Config)
- Classe de configuration PPChart2TableConfig : GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle PPChart2TableConfig)
- PPFormulaNetConfig classe de configuration : PPFormulaNetForConditionalGeneration (modèle PPFormulaNetConfig)
- Classe de configuration PaddleOCRVLConfig : PaddleOCRVLForConditionalGeneration (modèle PaddleOCRVLConfig)
- PaliGemmaConfig classe de configuration : PaliGemmaForConditionalGeneration (modèle PaliGemmaConfig)
- Classe de configuration PerceptionLMConfig : PerceptionLMForConditionalGeneration (modèle PerceptionLMConfig)
- Classe de configuration Pix2StructConfig : Pix2StructForConditionalGeneration (modèle Pix2StructConfig)
- QianfanOCRConfig classe de configuration : QianfanOCRForConditionalGeneration (modèle QianfanOCRConfig)
- Qwen2VLConfig classe de configuration : Qwen2VLForConditionalGeneration (modèle Qwen2VLConfig)
- Qwen2_5OmniThinkerConfig classe de configuration : Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5OmniThinkerConfig)
- Qwen2_5_VLConfig classe de configuration : Qwen2_5_VLForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5_VLConfig)
- Classe de configuration Qwen3OmniMoeThinkerConfig : Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration (modèle Qwen3OmniMoeThinkerConfig)
- Qwen3VLConfig classe de configuration : Qwen3VLForConditionalGeneration (modèle Qwen3VLConfig)
- Classe de configuration Qwen3VLMoeConfig : Qwen3VLMoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3VLMoeConfig)
- Qwen3_5Config classe de configuration : Qwen3_5ForConditionalGeneration (modèle Qwen3_5Config)
- Qwen3_5MoeConfig classe de configuration : Qwen3_5MoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- Qwen4ExpConfig classe de configuration : Qwen4ExpForConditionalGeneration (modèle Qwen4ExpConfig)
- Classe de configuration ShieldGemma2Config : Gemma3ForConditionalGeneration (modèle ShieldGemma2Config)
- Classe de configuration SmolVLMConfig : SmolVLMForConditionalGeneration (modèle SmolVLMConfig)
- Step3p7Config classe de configuration : Step3p7ForConditionalGeneration (modèle Step3p7Config)
- T5Gemma2Config classe de configuration : T5Gemma2ForConditionalGeneration (modèle T5Gemma2Config)
- UdopConfig classe de configuration : UdopForConditionalGeneration (modèle UdopConfig)
- Classe de configuration UnlimitedOcrConfig : UnlimitedOcrForConditionalGeneration (modèle UnlimitedOcrConfig)
- VideoLlama3Config classe de configuration : VideoLlama3ForConditionalGeneration (modèle VideoLlama3Config)
- VideoLlavaConfig classe de configuration : VideoLlavaForConditionalGeneration (modèle VideoLlavaConfig)
- VipLlavaConfig classe de configuration : VipLlavaForConditionalGeneration (modèle VipLlavaConfig)
- Classe de configuration VisionEncoderDecoderConfig : VisionEncoderDecoderModel (modèle VisionEncoderDecoderConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation image-texte-vers-texte) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de modélisation image-texte-vers-texte) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- aria — AriaForConditionalGeneration (modèle AriaConfig)
- aya_vision — AyaVisionForConditionalGeneration (modèle AyaVisionConfig)
- blip — BlipForConditionalGeneration (modèle BlipConfig)
- blip-2 — Blip2ForConditionalGeneration (modèle Blip2Config)
- chameleon — ChameleonForConditionalGeneration (modèle ChameleonConfig)
- cohere2_vision — Cohere2VisionForConditionalGeneration (modèle Cohere2VisionConfig)
- cohere_compass — CohereCompassForConditionalGeneration (modèle CohereCompassConfig)
- cosmos3_edge — Cosmos3EdgeForConditionalGeneration (modèle Cosmos3EdgeConfig)
- cosmos3_omni — Cosmos3OmniForConditionalGeneration (modèle Cosmos3OmniConfig)
- deepseek_ocr2 — DeepseekOcr2ForConditionalGeneration (modèle DeepseekOcr2Config)
- deepseek_vl — DeepseekVLForConditionalGeneration (modèle DeepseekVLConfig)
- deepseek_vl_hybrid — DeepseekVLHybridForConditionalGeneration (modèle DeepseekVLHybridConfig)
- diffusion_gemma — DiffusionGemmaForBlockDiffusion (modèle DiffusionGemmaConfig)
- emu3 — Emu3ForConditionalGeneration (modèle Emu3Config)
- ernie4_5_vl_moe — Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration (modèle Ernie4_5_VLMoeConfig)
- evolla — EvollaForProteinText2Text (modèle EvollaConfig)
- exaone4_5 — Exaone4_5_ForConditionalGeneration (modèle Exaone4_5_Config)
- fast_vlm — FastVlmForConditionalGeneration (modèle FastVlmConfig)
- florence2 — Florence2ForConditionalGeneration (modèle Florence2Config)
- fuyu — FuyuForCausalLM (modèle FuyuConfig)
- gemma3 — Gemma3ForConditionalGeneration (modèle Gemma3Config)
- gemma3n — Gemma3nForConditionalGeneration (modèle Gemma3nConfig)
- gemma4 — Gemma4ForConditionalGeneration (modèle Gemma4Config)
- gemma4_unified — Gemma4UnifiedForConditionalGeneration (modèle Gemma4UnifiedConfig)
- git — GitForCausalLM (modèle GitConfig)
- glm46v — Glm46VForConditionalGeneration (modèle Glm46VConfig)
- glm4v — Glm4vForConditionalGeneration (modèle Glm4vConfig)
- glm4v_moe — Glm4vMoeForConditionalGeneration (modèle Glm4vMoeConfig)
- glm5_next — Glm5NextForConditionalGeneration (modèle Glm5NextConfig)
- glm_ocr — GlmOcrForConditionalGeneration (modèle GlmOcrConfig)
- glmga — Glm46VForConditionalGeneration (modèle GlmgaConfig)
- got_ocr2 — GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle GotOcr2Config)
- granite4_vision — Granite4VisionForConditionalGeneration (modèle Granite4VisionConfig)
- hunyuan_vl — HunYuanVLForConditionalGeneration (modèle HunYuanVLConfig)
- hyperclovax_vision_v2 — HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration (modèle HyperCLOVAXVisionV2Config)
- idefics — IdeficsForVisionText2Text (modèle IdeficsConfig)
- idefics2 — Idefics2ForConditionalGeneration (modèle Idefics2Config)
- idefics3 — Idefics3ForConditionalGeneration (modèle Idefics3Config)
- inkling_mm_model — InklingForConditionalGeneration (modèle InklingConfig)
- instructblip — InstructBlipForConditionalGeneration (modèle InstructBlipConfig)
- instructblipvideo — InstructBlipVideoForConditionalGeneration (modèle InstructBlipVideoConfig)
- internvl — InternVLForConditionalGeneration (modèle InternVLConfig)
- janus — JanusForConditionalGeneration (modèle JanusConfig)
- kimi_k25 — Kimi_K25ForConditionalGeneration (modèle Kimi_K25Config)
- kosmos-2 — Kosmos2ForConditionalGeneration (modèle Kosmos2Config)
- kosmos-2.5 — Kosmos2_5ForConditionalGeneration (modèle Kosmos2_5Config)
- lfm2_vl — Lfm2VlForConditionalGeneration (modèle Lfm2VlConfig)
- lighton_ocr — LightOnOcrForConditionalGeneration (modèle LightOnOcrConfig)
- llama4 — Llama4ForConditionalGeneration (modèle Llama4Config)
- llava — LlavaForConditionalGeneration (modèle LlavaConfig)
- llava_next — LlavaNextForConditionalGeneration (modèle LlavaNextConfig)
- llava_next_video — LlavaNextVideoForConditionalGeneration (modèle LlavaNextVideoConfig)
- llava_onevision — LlavaOnevisionForConditionalGeneration (modèle LlavaOnevisionConfig)
- minicpm_ocr — MiniCPMOcrForConditionalGeneration (modèle MiniCPMOcrConfig)
- minicpmv4_6 — MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration (modèle MiniCPMV4_6Config)
- minicpmv4_7 — MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration (modèle MiniCPMV4_7Config)
- minimax_m3_vl — MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration (modèle MiniMaxM3VLConfig)
- mistral3 — Mistral3ForConditionalGeneration (modèle Mistral3Config)
- mistral4 — Mistral4ForCausalLM (modèle Mistral4Config)
- mistral_large4 — MistralLarge4ForConditionalGeneration (modèle MistralLarge4Config)
- mllama — MllamaForConditionalGeneration (modèle MllamaConfig)
- molmo2 — Molmo2ForConditionalGeneration (modèle Molmo2Config)
- muse_glimmer — MuseGlimmerForConditionalGeneration (modèle MuseGlimmerConfig)
- muse_spark — MuseSparkForConditionalGeneration (modèle MuseSparkConfig)
- nemotron_h_omni — NemotronH_Omni_Reasoning_V3 (modèle NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- ovis2 — Ovis2ForConditionalGeneration (modèle Ovis2Config)
- paddleocr_vl — PaddleOCRVLForConditionalGeneration (modèle PaddleOCRVLConfig)
- paligemma — PaliGemmaForConditionalGeneration (modèle PaliGemmaConfig)
- perception_lm — PerceptionLMForConditionalGeneration (modèle PerceptionLMConfig)
- pi0 — PI0ForConditionalGeneration (modèle PI0Config)
- pix2struct — Pix2StructForConditionalGeneration (modèle Pix2StructConfig)
- pp_chart2table — GotOcr2ForConditionalGeneration (modèle PPChart2TableConfig)
- pp_formulanet — PPFormulaNetForConditionalGeneration (modèle PPFormulaNetConfig)
- qianfan_ocr — QianfanOCRForConditionalGeneration (modèle QianfanOCRConfig)
- qwen2_5_omni_thinker — Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5OmniThinkerConfig)
- qwen2_5_vl — Qwen2_5_VLForConditionalGeneration (modèle Qwen2_5_VLConfig)
- qwen2_vl — Qwen2VLForConditionalGeneration (modèle Qwen2VLConfig)
- qwen3_5 — Qwen3_5ForConditionalGeneration (modèle Qwen3_5Config)
- qwen3_5_moe — Qwen3_5MoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3_5MoeConfig)
- qwen3_omni_moe_thinker — Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration (modèle Qwen3OmniMoeThinkerConfig)
- qwen3_vl — Qwen3VLForConditionalGeneration (modèle Qwen3VLConfig)
- qwen3_vl_moe — Qwen3VLMoeForConditionalGeneration (modèle Qwen3VLMoeConfig)
- qwen4_exp — Qwen4ExpForConditionalGeneration (modèle Qwen4ExpConfig)
- shieldgemma2 — Gemma3ForConditionalGeneration (modèle ShieldGemma2Config)
- smolvlm — SmolVLMForConditionalGeneration (modèle SmolVLMConfig)
- step3p7 — Step3p7ForConditionalGeneration (modèle Step3p7Config)
- t5gemma2 — T5Gemma2ForConditionalGeneration (modèle T5Gemma2Config)
- udop — UdopForConditionalGeneration (modèle UdopConfig)
- unlimited_ocr — UnlimitedOcrForConditionalGeneration (modèle UnlimitedOcrConfig)
- video_llama_3 — VideoLlama3ForConditionalGeneration (modèle VideoLlama3Config)
- video_llava — VideoLlavaForConditionalGeneration (modèle VideoLlavaConfig)
- vipllava — VipLlavaForConditionalGeneration (modèle VipLlavaConfig)
- vision-encoder-decoder — VisionEncoderDecoderModel (modèle VisionEncoderDecoderConfig)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageTextToText
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
TrueSéries temporelles
AutoModelForTimeSeriesPrediction
Il s’agit d’une classe de modèle générique qui sera instanciée en tant que l’une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de prédiction de séries temporelles) lors de sa création avec la méthode de classe from_pretrained() ou la méthode de classe from_config().
Cette classe ne peut pas être instanciée directement à l'aide de __init__() (lève une erreur).
from_config
< source >( **kwargs )
Paramètres
- config (PreTrainedConfig) —
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la classe de configuration :
- TimesFm2_5Config classe de configuration : TimesFm2_5ModelForPrediction (modèle TimesFm2_5Config)
- TimesFmConfig classe de configuration : TimesFmModelForPrediction (modèle TimesFmConfig)
- attn_implementation (
str, facultatif) — L'implémentation de l'attention à utiliser dans le modèle (le cas échéant). Peut être l'une des valeurs suivantes :"eager"(implémentation manuelle de l'attention)"sdpa"(en utilisantF.scaled_dot_product_attention)"flash_attention_2"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention)"flash_attention_3"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/hopper)"flash_attention_4"(en utilisant Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute). Par défaut, si disponible, SDPA sera utilisé pour torch>=2.1.1. Sinon, la valeur par défaut est l’implémentation manuelle"eager".
Instancie l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de prédiction de séries temporelles) à partir d'une configuration.
Note : Charger un modèle à partir de son fichier de configuration ne charge pas les poids du modèle. Cela n'affecte que la configuration du modèle. Utilisez from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
from_pretrained
< source >( *model_args**kwargs )
Paramètres
- pretrained_model_name_or_path (
strouos.PathLike) — Peut être soit :- Une chaîne de caractères, l'identifiant du modèle d'un modèle pré-entraîné hébergé dans un dépôt de modèles sur huggingface.co.
- Un chemin vers un dossier contenant les poids du modèle enregistrés à l’aide de
save_pretrained(), par exemple
./my_model_directory/.
- model_args (arguments positionnels supplémentaires, facultatif) —
Sera transmis à la méthode
__init__()du modèle sous-jacent. - config (PreTrainedConfig, facultatif) —
Configuration à utiliser pour le modèle au lieu d'une configuration chargée automatiquement. La configuration peut être chargée automatiquement lorsque :
- Le modèle est un modèle fourni par la bibliothèque (chargé avec la chaîne model id d'un modèle pré-entraîné).
- Le modèle a été enregistré à l'aide de save_pretrained() et est rechargé en fournissant le dossier d'enregistrement.
- Le modèle est chargé en fournissant un répertoire local en tant que
pretrained_model_name_or_pathet un fichier JSON de configuration nommé config.json est trouvé dans le répertoire.
- state_dict (dict[str, torch.Tensor], facultatif) —
Un dictionnaire d'état à utiliser à la place d'un dictionnaire d'état chargé depuis un fichier de poids sauvegardé. Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
Cette option peut être utilisée si vous souhaitez créer un modèle à partir d'une configuration préentraînée mais charger vos propres poids. Dans ce cas, toutefois, vous devriez vérifier si l'utilisation de save_pretrained() et de from_pretrained() n'est pas une option plus simple.
- cache_dir (
strouos.PathLike, facultatif) — Chemin vers un répertoire dans lequel la configuration d'un modèle pré-entraîné téléchargé doit être mise en cache si le cache standard ne doit pas être utilisé. - force_download (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut forcer le (re)téléchargement des poids du modèle et des fichiers de configuration, en ignorant les versions mises en cache si elles existent. - proxies (
dict[str, str], facultatif) — Un dictionnaire de serveurs proxy à utiliser par protocole ou point de terminaison, par exemple{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Les proxys sont utilisés pour chaque requête. - output_loading_info(
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut également retourner un dictionnaire contenant les clés manquantes, les clés inattendues et les messages d'erreur. - local_files_only(
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut uniquement consulter les fichiers locaux (par exemple, ne pas tenter de télécharger le modèle). - revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La version spécifique du modèle à utiliser. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - trust_remote_code (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie surTrueque pour les dépôts de confiance dont vous avez lu le code, car cela exécutera le code présent sur le Hub sur votre machine locale. - code_revision (
str, facultatif, par défaut"main") — La révision spécifique à utiliser pour le code sur le Hub, si le code se trouve dans un dépôt différent du reste du modèle. Il peut s’agir du nom d’une branche, du nom d’une étiquette ou d’un identifiant de commit, car nous utilisons un système basé sur git pour stocker les modèles et autres artefacts sur huggingface.co, de sorte querevisionpeut être n’importe quel identifiant autorisé par git. - kwargs (arguments de mots-clés supplémentaires, facultatif) —
Peut être utilisé pour mettre à jour l'objet de configuration (après son chargement) et initialiser le modèle (par ex.,
output_attentions=True). Se comporte différemment selon qu'uneconfigest fournie ou chargée automatiquement :- Si une configuration est fournie avec
config,**kwargssera transmis directement à la méthode__init__du modèle sous-jacent (nous supposons que toutes les mises à jour pertinentes de la configuration ont déjà été effectuées) - Si aucune configuration n’est fournie,
kwargsest d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé dekwargsqui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeurkwargsfournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction__init__du modèle sous-jacent.
- Si une configuration est fournie avec
Instanciez l'une des classes de modèles de la bibliothèque (avec une tête de prédiction de séries temporelles) à partir d'un modèle pré-entraîné.
La classe de modèle à instancier est sélectionnée en fonction de la propriété model_type de l’objet de configuration (soit transmis en argument, soit chargé depuis pretrained_model_name_or_path si possible), ou, en cas d’absence, par correspondance de motifs sur pretrained_model_name_or_path :
- timesfm — TimesFmModelForPrediction (modèle TimesFmConfig)
- timesfm2_5 — TimesFm2_5ModelForPrediction (modèle TimesFm2_5Config)
Le modèle est défini en mode évaluation par défaut à l'aide de model.eval() (les modules dropout sont ainsi désactivés, par exemple). Pour entraîner le modèle, vous devez d'abord le remettre en mode entraînement avec model.train()
Exemples :
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTimeSeriesPrediction
>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTimeSeriesPrediction.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTimeSeriesPrediction.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True