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HunYuanDenseV1
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该模型于 2025 年 8 月 22 日贡献给 Hugging Face Transformers。
HunYuanDenseV1
HunYuanDenseV1 是腾讯的稠密（dense）语言模型系列，提供从 0.5B 到 7B 参数的不同规模。它支持思维链（chain-of-thought）推理和长文本处理，专为在各种硬件配置上高效部署而设计。
以下示例演示了如何使用 Pipeline 或 AutoModelForCausalLM 类生成文本。
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="tencent/Hunyuan-0.5B-Pretrain",
)
pipe("The future of artificial intelligence is")HunYuanDenseV1Config
class transformers.HunYuanDenseV1Config
< 源代码 >( transformers_version: str | None = None architectures: list[str] | None = None output_hidden_states: bool | None = False return_dict: bool | None = True dtype: typing.Union[str, ForwardRef('torch.dtype'), NoneType] = None chunk_size_feed_forward: int = 0 is_encoder_decoder: bool = False id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None problem_type: typing.Optional[typing.Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification']] = None vocab_size: int = 290943 hidden_size: int = 4096 intermediate_size: int = 11008 num_hidden_layers: int = 32 num_attention_heads: int = 32 num_key_value_heads: int | None = None hidden_act: str = 'silu' max_position_embeddings: int = 2048 initializer_range: float = 0.02 rms_norm_eps: float = 1e-05 use_cache: bool = True pad_token_id: int | None = 0 bos_token_id: int | None = 1 eos_token_id: int | list[int] | None = 2 eod_token_id: int | None = 3 pretraining_tp: int = 1 tie_word_embeddings: bool = False rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None attention_bias: bool = False attention_dropout: float | int = 0.0 head_dim: int | None = None )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为290943) — 模型的词表大小。定义了input_ids可以表示的不同 token 的数量。 - hidden_size (
int, 可选, 默认为4096) — 隐藏状态表示的维度。 - intermediate_size (
int, 可选, 默认为11008) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为32) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int, 可选, 默认为32) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_key_value_heads (
int, 可选) — 用于实现分组查询注意力（Grouped Query Attention）的键值（key_value）头数量。如果num_key_value_heads=num_attention_heads，模型将使用多头注意力（MHA）；如果num_key_value_heads=1，模型将使用多查询注意力（MQA）；否则使用 GQA。当将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的键和值头应通过对该组内的所有原始头进行平均池化来构建。更多详细信息，请查看这篇论文。如果未指定，默认为num_attention_heads。 - hidden_act (
str, 可选, 默认为silu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如："gelu","relu","silu"等。 - max_position_embeddings (
int, 可选, 默认为2048) — 此模型可能使用的最大序列长度。 - initializer_range (
float, 可选, 默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - rms_norm_eps (
float, 可选, 默认为1e-05) — RMS 归一化层使用的 epsilon 值。 - use_cache (
bool, 可选, 默认为True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅在config.is_decoder=True或模型为纯解码器生成式模型时相关。 - pad_token_id (
int, 可选, 默认为0) — 词表中用于填充（padding）的 token ID。 - bos_token_id (
int, 可选, 默认为1) — 词表中用于流开始（beginning-of-stream）的 token ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 可选, 默认为2) — 词表中用于流结束（end-of-stream）的 token ID。 - eod_token_id (
int, 可选, 默认为 3) — 表示文档结束（end-of-document）标志的 token ID。用于指示文本序列的终止。 - pretraining_tp (
int, 可选, 默认为1) — 实验性功能。预训练期间使用的张量并行（tensor parallelism）等级。请参阅本文档以了解更多信息。此值对于确保预训练结果的完全可复现性是必要的。请参考此议题。 - tie_word_embeddings (
bool, 可选, 默认为False) — 是否根据模型的tied_weights_keys映射绑定权重嵌入。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，以及（可选的）在想要使用更长的max_position_embeddings时用于缩放的参数。 - attention_bias (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在自注意力机制中的查询（query）、键（key）、值（value）和输出投影层中使用偏置（bias）。 - attention_dropout (
Union[float, int], optional, 默认为0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。 - head_dim (
int, optional) — 注意力头的维度。如果为 None，则默认为 hidden_size // num_attention_heads
这是用于存储 HunYuanDenseV1Model 配置的配置类。它根据指定的参数实例化 Hunyuan V1 Dense 模型，从而定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 tencent/Hunyuan-7B-Instruct 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PreTrainedConfig 的文档以获取更多信息。
示例：在多文档处理中，此 token 有助于模型区分不同的文档。
HunYuanDenseV1Model
class transformers.HunYuanDenseV1Model
< 源代码 >( config: HunYuanDenseV1Config )
参数
- config (HunYuanDenseV1Config) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
裸 Hunyuan V1 Dense 模型，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的头。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档以了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头部等）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< 源代码 >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None use_cache: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列 token 的索引。填充（padding）默认会被忽略。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。详细信息请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示未被遮盖的 token，
- 0 表示被遮盖的 token。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括当use_cache=True或config.use_cache=True时，模型在解码的前一个阶段返回的past_key_values。仅允许
Cache实例作为输入，请参阅我们的 kv 缓存指南。如果未传递past_key_values，则默认初始化DynamicCache。模型将输出与作为输入馈送的缓存格式相同的缓存。
如果使用
past_key_values，用户应仅输入未经处理的input_ids（那些其过去键值状态未提供给此模型的 token），形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 还可以选择不传递input_ids，而是直接传递嵌入表示。如果您想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回
BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 BaseModelOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（HunYuanDenseV1Config）和输入包含各种元素。
HunYuanDenseV1Model 的前向传播方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。past_key_values (
Cache，*可选*，当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。欲了解更多细节，请参阅我们的 KV 缓存指南。Contains pre-computed hidden-states (key and values in the self-attention blocks and optionally if
config.is_encoder_decoder=Truein the cross-attention blocks) that can be used (seepast_key_valuesinput) to speed up sequential decoding.hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
HunYuanDenseV1ForCausalLM
class transformers.HunYuanDenseV1ForCausalLM
< 源代码 >( config model_args: ~utils.generic.ModelArgs | None = None adapter_args: ~utils.generic.AdapterArgs | None = None lora_args: ~utils.generic.LoRAArgs | None = None tokenizer_args: ~utils.generic.TokenizerArgs | None = None dataset_args: ~utils.generic.DatasetArgs | None = None data_args: ~utils.generic.DataArgs | None = None training_args: ~utils.generic.TrainingArgs | None = None generation_args: ~utils.generic.GenerationArgs | None = None vision_tower_args: ~utils.generic.VisionTowerArgs | None = None qlora_args: ~utils.generic.QLoRAArgs | None = None vision_tower_template_args: ~utils.generic.VisionTowerTemplateArgs | None = None video_tower_args: ~utils.generic.VideoTowerArgs | None = None vision_config: ~utils.generic.VisionConfig | None = None video_config: ~utils.generic.VideoConfig | None = None load_dataset: bool | None = None load_data_collator: bool | None = None load_processor: bool | None = None load_lora_adapter: bool | None = None load_adapter: bool | None = None load_qlora_adapter: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_utils.PreTrainedModelKwargs] )
参数
- config (HunYuanDenseV1ForCausalLM) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
用于因果语言建模的 Hunyuan V1 Dense 模型。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档以了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头部等）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< 源代码 >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None use_cache: bool | None = None logits_to_keep: int | torch.Tensor = 0 **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列 token 的索引。填充（padding）默认会被忽略。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。详细信息请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示未被遮盖的 token，
- 0 表示被遮盖的 token。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache，可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括当use_cache=True或config.use_cache=True时，模型在解码的前一个阶段返回的past_key_values。仅允许
Cache实例作为输入，请参阅我们的 kv 缓存指南。如果未传递past_key_values，则默认初始化DynamicCache。模型将输出与作为输入馈送的缓存格式相同的缓存。
如果使用
past_key_values，用户应仅输入未经处理的input_ids（那些其过去键值状态未提供给此模型的 token），形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 还可以选择不传递input_ids，而是直接传递嵌入表示。如果您想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size]之间或为 -100（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的 token 将被忽略（遮盖），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 进行计算。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]，可选，默认为0) — 如果为int，则计算最后logits_to_keep个 token 的 logits。如果为0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成时只需要最后一个 token 的 logits，仅为该 token 计算 logits 可以节省内存，这对于长序列或大词汇量的情况非常有意义。如果是torch.Tensor，则必须是对应于序列长度维度中要保留索引的一维张量。在使用打包张量格式（batch 和序列长度的单一维度）时，这很有用。
返回
CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
一个 CausalLMOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（HunYuanDenseV1Config）和输入包含各种元素。
HunYuanDenseV1ForCausalLM 的前向传播方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
loss (
torch.FloatTensor形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。logits (形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。past_key_values (
Cache，*可选*，当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。欲了解更多细节，请参阅我们的 KV 缓存指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, HunYuanDenseV1ForCausalLM
>>> model = HunYuanDenseV1ForCausalLM.from_pretrained("meta-hunyuan_v1_dense/HunYuanDenseV1-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-hunyuan_v1_dense/HunYuanDenseV1-2-7b-hf")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."HunYuanDenseV1ForSequenceClassification
forward
< 源码 >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None use_cache: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列标记在词汇表中的索引。默认情况下，填充（Padding）将被忽略。索引可以通过使用 AutoTokenizer 获取。详细信息请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示未被掩码的标记，
- 0 表示被掩码的标记。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache，可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键值），可用于加速顺序解码。通常包含模型在解码前一阶段返回的past_key_values（当use_cache=True或config.use_cache=True时）。仅允许使用 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv 缓存指南。如果未传入
past_key_values，则默认初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同格式的缓存。
如果使用
past_key_values，用户应仅输入未经处理的input_ids（那些其键值状态尚未提供给模型的输入），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size]范围内，或为 -100（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的标记进行计算。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参阅past_key_values）。
返回
SequenceClassifierOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 SequenceClassifierOutputWithPast 或 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（None）和输入，其包含不同的元素。
The GenericForSequenceClassification forward method, overrides the __call__ special method.
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
loss (形状为
(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。logits (形状为
(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor) — 分类（如果 config.num_labels==1，则为回归）分数（SoftMax 之前）。past_key_values (
Cache，*可选*，当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。欲了解更多细节，请参阅我们的 KV 缓存指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。