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Laguna

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Este modelo foi publicado no HF papers em 2024-08-28 e contribuído para o Hugging Face Transformers em 2026-04-28.

FlashAttention SDPA Tensor parallelism

Laguna

Laguna é a família de modelos de linguagem mixture-of-experts da Poolside. As diferenças específicas do Laguna em relação a um transformer SwiGLU MoE padrão são:

  • Quantidades de cabeças por camada via num_attention_heads_per_layer — diferentes camadas do decodificador podem ter quantidades diferentes de cabeças de consulta, compartilhando o mesmo formato de cache de KV.
  • Roteador MoE Sigmoid com balanceamento de carga sem perda auxiliar (arXiv:2408.15664) e soft-capping opcional dos logits (moe_router_logit_softcapping) — as pontuações do roteador são o sigmoid elemento a elemento dos logits do gate mais um viés aprendido por especialista (e_score_correction_bias) que é adicionado apenas no momento da seleção.

Uso

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="poolside/Laguna-XS.2",
    dtype="auto",
    device_map="auto",
)
print(pipe("The capital of France is", max_new_tokens=20, do_sample=False)[0]["generated_text"])

Observações

  • Backends de atenção. SDPA (padrão), FlashAttention-2 e flex attention são suportados. O gating da saída de atenção é aplicado fora da chamada do kernel e, portanto, funciona com todos os backends.
  • num_attention_heads_per_layer. Quando fornecido, seu comprimento deve ser igual a num_hidden_layers. Cada entrada deve ser divisível por num_key_value_heads.
  • layer_types. O valor padrão é ["full_attention"] * num_hidden_layers quando não definido. Para habilitar a atenção de janela deslizante, passe uma lista de valores "full_attention" / "sliding_attention".
  • mlp_layer_types. Tipo de MLP por camada, valores "dense" ou "sparse". O comprimento deve ser igual a num_hidden_layers. O padrão é ["dense"] + ["sparse"] * (num_hidden_layers - 1) (primeira camada densa, restante MoE) quando não definido.
  • moe_apply_router_weight_on_input=True não é atualmente suportado junto com o kernel de especialistas fundidos (grouped_mm_experts_forward); validate_architecture levanta uma exceção no momento da construção da configuração. Defina-o como False (o padrão).

LagunaConfig

classe transformers.LagunaConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 100352hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 8192num_hidden_layers: int = 40num_attention_heads: int = 48num_key_value_heads: int = 8hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonesliding_window: int = 512attention_dropout: float | int = 0.0moe_intermediate_size: int = 512shared_expert_intermediate_size: int = 512num_experts_per_tok: int = 8num_experts: int = 256output_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001layer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonehead_dim: int = 128attention_bias: bool = Falsegating: bool | str = Truenum_attention_heads_per_layer: list[int] | None = Nonemlp_layer_types: list[str] | None = Nonemoe_routed_scaling_factor: float = 1.0moe_apply_router_weight_on_input: bool = Falsemoe_router_logit_softcapping: float = 0.0 )

Parâmetros

  • vocab_size (int, opcional, padrão 100352) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, padrão 2048) — Dimensão das representações ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, padrão 8192) — Dimensão das representações do MLP.
  • num_hidden_layers (int, opcional, padrão 40) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, padrão 48) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional, padrão 8) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se num_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se num_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de key e value deve ser construído por meio de meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o valor padrão será num_attention_heads.
  • hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, “gelu”, “relu”, “silu”, etc.
  • max_position_embeddings (int, opcional, padrão 131072) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
  • initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
  • rms_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-06) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.
  • use_cache (bool, opcional, padrão True) — Indica se o modelo deve ou não retornar as últimas atenções de chave/valor (não utilizado por todos os modelos). Relevante apenas se config.is_decoder=True ou quando o modelo for um modelo generativo somente de decodificador.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão False) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
  • sliding_window (int, opcional, padrão 512) — Tamanho da janela de atenção deslizante. Se None, nenhuma janela deslizante é aplicada.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
  • moe_intermediate_size (int, opcional, padrão 512) — Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados.
  • shared_expert_intermediate_size (int, opcional, padrão 512) — Tamanho intermediário dos MLPs de especialista compartilhado.
  • num_experts_per_tok (int, opcional, padrão 8) — Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento de escolha de token.
  • num_experts (int, opcional, padrão 256) — Número de especialistas roteados nas camadas MoE.
  • output_router_logits (bool, opcional, padrão False) — Indica se os logits do roteador devem ser retornados pelo modelo. Ativar essa opção também permitirá que o modelo saída a perda auxiliar, incluindo a perda de balanceamento de carga e a perda z do roteador.
  • router_aux_loss_coef (float, opcional, padrão 0.001) — Coeficiente da perda auxiliar de balanceamento de carga. Usado para penalizar o roteamento desigual de especialistas em modelos MoE.
  • layer_types (list[str], opcional) — Uma lista que mapeia explicitamente cada índice de camada com seu tipo de camada. Se não for fornecida, será gerada automaticamente com base nos valores de configuração.
  • pad_token_id (int, opcional) — ID do token usado para preenchimento (padding) no vocabulário.
  • bos_token_id (int, opcional) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
  • head_dim (int, opcional, padrão 128) — A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads
  • attention_bias (bool, opcional, padrão False) — Se deve usar um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.
  • gating (bool ou str, opcional, padrão True) — Granularidade do gate de saída Softplus. True ou "per-head" aplica um gate por head, com broadcast em head_dim; "per-element" aplica um gate por canal (head, head_dim).
  • num_attention_heads_per_layer (list[int], opcional) — Substituição por camada para num_attention_heads. O comprimento deve ser igual a num_hidden_layers.
  • mlp_layer_types (list[str], opcional) — Tipo de MLP por camada — "dense" ou "sparse". O comprimento deve ser igual a num_hidden_layers. O padrão é a primeira camada como dense e o restante como sparse.
  • moe_routed_scaling_factor (float, opcional, padrão 1.0) — Escalar aplicado à saída dos especialistas roteados antes de ser combinada com a saída do especialista compartilhado.
  • moe_apply_router_weight_on_input (bool, opcional, padrão False) — Se as pesos do roteador devem ser aplicados à entrada do MoE em vez da saída. Ainda não é suportado no transformers; True lançará um NotImplementedError por enquanto.
  • moe_router_logit_softcapping (float, opcional, padrão 0.0) — Fator de escala ao aplicar o softcapping tanh nos logits do roteador MoE.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um LagunaModel. Ela é usada para instanciar um modelo Laguna de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do poolside/laguna-XS.2

Os objetos de configuração herdam de [PreTrainedConfig] e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Leia a documentação de [PreTrainedConfig] para mais informações.

Exemplo:

>>> from transformers import LagunaModel, LagunaConfig

>>> configuration = LagunaConfig()
>>> model = LagunaModel(configuration)
>>> configuration = model.config

validate_architecture

< >

( )

Parte da validação habilitada por @strict.

LagunaModel

classe transformers.LagunaModel

< >

( config: LagunaConfig )

Parâmetros

  • config (LagunaConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Laguna puro, que produz estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

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

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um MoeModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False), contendo vários elementos dependendo da configuração (LagunaConfig) e das entradas.

O método forward do LagunaModel sobrescreve o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_router_probs=True e config.add_router_probs=True são passados ou quando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits brutos do roteador (pós-softmax) calculados pelos roteadores MoE; esses termos são usados para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

LagunaForCausalLM

classe transformers.LagunaForCausalLM

< >

( config: LagunaConfig )

Parâmetros

  • config (LagunaConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O Modelo Laguna para modelagem de linguagem causal.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

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

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • output_router_logits (bool, opcional) — Indica se os logits de todos os roteadores devem ser retornados. Eles são úteis para calcular a perda do roteador e não devem ser retornados durante a inferência.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).

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MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um MoeCausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False), contendo vários elementos dependendo da configuração (LagunaConfig) e das entradas.

O método forward de LagunaForCausalLM substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) — Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornam None aqui, mas ainda retornam router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada esparsa) com forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplo:

Update on GitHub

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