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Classes Auto

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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 NewModelConfig est une sous-classe de PreTrainedConfig, assurez-vous que son attribut model_type est défini sur la même clé que celle utilisée lors de l’enregistrement de la configuration (ici "new-model").

De même, si votre NewModel est une sous-classe de PreTrainedModel, assurez-vous que son attribut config_class est défini sur la même classe que celle utilisée lors de l’enregistrement du modèle (ici NewModelConfig).

AutoConfig

classe transformers.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

< >

( pretrained_model_name_or_path: str | os.PathLike[str]**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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 (str ou os.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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • return_unused_kwargs (bool, facultatif, défaut False) — Si False, alors cette fonction renvoie uniquement l'objet de configuration final.

    Si True, cette fonction renvoie un Tuple(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 de kwargs qui n'a pas été utilisée pour mettre à jour config et qui est autrement ignorée.

  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 :

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

< >

( 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

classe transformers.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

< >

( pretrained_model_name_or_path*inputs**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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 (str ou os.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 défaut False) — 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 que revision peut 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 défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que bos_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 :

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

< >

( 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

classe transformers.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

< >

( pretrained_model_name_or_path**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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 (str ou os.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 défaut False) — 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 (str ou bool, facultatif) — Le jeton à utiliser comme autorisation bearer HTTP pour les fichiers distants. Si True, utilise le jeton généré lors de l’exécution de hf 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • return_unused_kwargs (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Si False, cette fonction renvoie uniquement l'objet final de feature extractor. Si True, cette fonction renvoie un Tuple(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 de kwargs qui n'a pas été utilisée pour mettre à jour feature_extractor et qui est autrement ignorée.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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-clé return_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 :

Passer token=True est 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

< >

( 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

classe transformers.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

< >

( pretrained_model_name_or_path*inputs**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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 (str ou os.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 défaut False) — 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 (str ou bool, facultatif) — Le jeton à utiliser comme autorisation bearer HTTP pour les fichiers distants. Si True, utilise le jeton généré lors de l’exécution de hf 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • use_fast (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Obsolète : utilisez backend="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 sur None) — 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 défaut False) — Si False, cette fonction renvoie uniquement l'objet processeur d'image final. Si True, cette fonction renvoie un Tuple(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 de kwargs qui n'a pas été utilisée pour mettre à jour image_processor et qui est autrement ignorée.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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-clé return_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=True est 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

< >

( 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, utilisez image_processor_classes={"pil": ...}).
  • fast_image_processor_class (type, facultatif) — La classe de processeur d'images du backend Torchvision (obsolète, utilisez image_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 défaut False) — Si True, 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.

classe transformers.AutoVideoProcessor

< >

( )

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

< >

( pretrained_model_name_or_path*inputs**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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 (str ou os.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 défaut False) — 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 (str ou bool, facultatif) — Le jeton à utiliser comme autorisation bearer HTTP pour les fichiers distants. Si True, utilise le jeton généré lors de l’exécution de hf 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • return_unused_kwargs (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Si False, cette fonction renvoie uniquement l'objet final de processeur de vidéo. Si True, cette fonction renvoie un Tuple(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 de kwargs qui n'a pas été utilisée pour mettre à jour video_processor et qui est autrement ignorée.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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-clé return_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=True est 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

< >

( 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 défaut False) — Si True, autorise l'écrasement des enregistrements existants.

Enregistrer un nouveau processeur de vidéo pour cette classe.

AutoProcessor

classe transformers.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

< >

( pretrained_model_name_or_path**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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 (str ou os.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 défaut False) — 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 (str ou bool, facultatif) — Le jeton à utiliser comme autorisation bearer HTTP pour les fichiers distants. Si True, utilise le jeton généré lors de l’exécution de hf 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • return_unused_kwargs (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Si False, cette fonction renvoie uniquement l'objet final de feature extractor. Si True, cette fonction renvoie un Tuple(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 de kwargs qui n'a pas été utilisée pour mettre à jour feature_extractor et qui est autrement ignorée.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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-clé return_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) :

Passer token=True est 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

< >

( 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

classe transformers.AutoModel

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModel

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModel.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

Classes de pré-entraînement génériques

Les classes auto suivantes sont disponibles pour instancier un modèle avec une tête de pré-entraînement.

AutoModelForPreTraining

classe transformers.AutoModelForPreTraining

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPreTraining

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForPreTraining.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

Traitement du langage naturel

Les classes auto suivantes sont disponibles pour les tâches de traitement du langage naturel suivantes.

AutoModelForCausalLM

classe transformers.AutoModelForCausalLM

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForCausalLM

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForMaskedLM

classe transformers.AutoModelForMaskedLM

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMaskedLM

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForMaskGeneration

classe transformers.AutoModelForMaskGeneration

< >

( *args**kwargs )

AutoModelForSeq2SeqLM

classe transformers.AutoModelForSeq2SeqLM

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSeq2SeqLM

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-t5/t5-base")
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForSequenceClassification

classe transformers.AutoModelForSequenceClassification

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSequenceClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForMultipleChoice

classe transformers.AutoModelForMultipleChoice

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultipleChoice

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForNextSentencePrediction

classe transformers.AutoModelForNextSentencePrediction

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForNextSentencePrediction

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForNextSentencePrediction.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForTokenClassification

classe transformers.AutoModelForTokenClassification

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTokenClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForQuestionAnswering

classe transformers.AutoModelForQuestionAnswering

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForQuestionAnswering

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForTextEncoding

classe transformers.AutoModelForTextEncoding

< >

( *args**kwargs )

Vision par ordinateur

Les classes auto suivantes sont disponibles pour les tâches de vision par ordinateur suivantes.

AutoModelForDepthEstimation

classe transformers.AutoModelForDepthEstimation

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForDepthEstimation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForNormalEstimation

classe transformers.AutoModelForNormalEstimation

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForNormalEstimation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForNormalEstimation.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForPointmapEstimation

classe transformers.AutoModelForPointmapEstimation

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPointmapEstimation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForPointmapEstimation.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForImageMatting

classe transformers.AutoModelForImageMatting

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageMatting

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForImageMatting.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForTextRecognition

classe transformers.AutoModelForTextRecognition

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTextRecognition

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTextRecognition.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForTableRecognition

classe transformers.AutoModelForTableRecognition

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTableRecognition

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTableRecognition.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForImageClassification

classe transformers.AutoModelForImageClassification

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForImageClassification.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForVideoClassification

classe transformers.AutoModelForVideoClassification

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForVideoClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForVideoClassification.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForPoseEstimation

classe transformers.AutoModelForPoseEstimation

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPoseEstimation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForPoseEstimation.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForKeypointDetection

classe transformers.AutoModelForKeypointDetection

< >

( *args**kwargs )

AutoModelForKeypointMatching

classe transformers.AutoModelForKeypointMatching

< >

( *args**kwargs )

AutoModelForMaskedImageModeling

classe transformers.AutoModelForMaskedImageModeling

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMaskedImageModeling

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForMaskedImageModeling.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForObjectDetection

classe transformers.AutoModelForObjectDetection

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForObjectDetection

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForImageSegmentation

classe transformers.AutoModelForImageSegmentation

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageSegmentation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForImageSegmentation.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForImageToImage

classe transformers.AutoModelForImageToImage

< >

( *args**kwargs )

AutoModelForSemanticSegmentation

classe transformers.AutoModelForSemanticSegmentation

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSemanticSegmentation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForInstanceSegmentation

classe transformers.AutoModelForInstanceSegmentation

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForInstanceSegmentation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForInstanceSegmentation.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForUniversalSegmentation

classe transformers.AutoModelForUniversalSegmentation

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForUniversalSegmentation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForUniversalSegmentation.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForZeroShotImageClassification

classe transformers.AutoModelForZeroShotImageClassification

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForZeroShotImageClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForZeroShotImageClassification.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForZeroShotObjectDetection

classe transformers.AutoModelForZeroShotObjectDetection

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForZeroShotObjectDetection

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

Audio

Les classes auto suivantes sont disponibles pour les tâches audio suivantes.

AutoModelForAudioClassification

classe transformers.AutoModelForAudioClassification

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForAudioClassification.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForAudioFrameClassification

classe transformers.AutoModelForAudioFrameClassification

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioFrameClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForAudioFrameClassification.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForCTC

classe transformers.AutoModelForCTC

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForCTC

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForCTC.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForTDT

classe transformers.AutoModelForTDT

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTDT

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTDT.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForRNNT

classe transformers.AutoModelForRNNT

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForRNNT

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForRNNT.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForSpeechSeq2Seq

classe transformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSpeechSeq2Seq

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForAudioXVector

classe transformers.AutoModelForAudioXVector

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioXVector

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForAudioXVector.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForTextToSpectrogram

classe transformers.AutoModelForTextToSpectrogram

< >

( *args**kwargs )

AutoModelForTextToWaveform

classe transformers.AutoModelForTextToWaveform

< >

( *args**kwargs )

AutoModelForAudioTokenization

classe transformers.AutoModelForAudioTokenization

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioTokenization

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForAudioTokenization.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

Multimodal

Les classes auto suivantes sont disponibles pour les tâches multimodales suivantes.

AutoModelForMultimodalLM

classe transformers.AutoModelForMultimodalLM

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultimodalLM

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForMultimodalLM.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForTableQuestionAnswering

classe transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTableQuestionAnswering

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google/tapas-base-finetuned-wtq")
>>> model = AutoModelForTableQuestionAnswering.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForDocumentQuestionAnswering

classe transformers.AutoModelForDocumentQuestionAnswering

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForVisualQuestionAnswering

classe transformers.AutoModelForVisualQuestionAnswering

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForVisualQuestionAnswering

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa")
>>> model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

AutoModelForImageTextToText

classe transformers.AutoModelForImageTextToText

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageTextToText

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
True

Séries temporelles

AutoModelForTimeSeriesPrediction

classe transformers.AutoModelForTimeSeriesPrediction

< >

( *args**kwargs )

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

< >

( **kwargs )

Paramètres

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.

Exemples :

>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTimeSeriesPrediction

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTimeSeriesPrediction.from_config(config)

from_pretrained

< >

( *model_args**kwargs )

Paramètres

  • pretrained_model_name_or_path (str ou os.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_path et 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 (str ou os.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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 défaut False) — 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 que revision peut être n’importe quel identifiant autorisé par git.
  • trust_remote_code (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut autoriser les modèles personnalisés définis sur le Hub dans leurs propres fichiers de modélisation. Cette option ne doit être définie sur True que 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 que revision peut 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'une config est fournie ou chargée automatiquement :
    • Si une configuration est fournie avec config, **kwargs sera 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, kwargs est d’abord transmis à la fonction d’initialisation de la classe de configuration (from_pretrained()). Chaque clé de kwargs qui correspond à un attribut de configuration est utilisée pour remplacer ledit attribut par la valeur kwargs fournie. Les clés restantes qui ne correspondent à aucun attribut de configuration sont transmises à la fonction __init__ du modèle sous-jacent.

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 :

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
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