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LLaVA-NeXT
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LLaVA-NeXT
概述
LLaVA-NeXT 模型在 LLaVA-NeXT: Improved reasoning, OCR, and world knowledge 中被提出,作者是 Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li, Bo Li, Yuanhan Zhang, Sheng Shen, Yong Jae Lee。LLaVa-NeXT(也称为 LLaVa-1.6)在 LLaVa 的基础上进行了改进,增加了输入图像分辨率,并在改进的可视指令微调数据集上进行训练,以提高 OCR 和常识推理能力。
以下是该博客的介绍
*在 2023 年 10 月,我们发布了 LLaVA-1.5,它设计简洁高效,并在 12 个数据集的基准测试套件中表现出色。此后,它已成为许多关于大型多模态模型 (LMM) 的数据、模型和能力的综合研究的基础,并促成了各种新的应用。
今天,我们很高兴推出 LLaVA-NeXT,它在推理、OCR 和世界知识方面都有所改进。LLaVA-NeXT 甚至在几个基准测试中超过了 Gemini Pro。
与 LLaVA-1.5 相比,LLaVA-NeXT 有以下几项改进
将输入图像分辨率提高到 4 倍像素。这使其能够掌握更多视觉细节。它支持三种宽高比,分辨率高达 672x672、336x1344、1344x336。通过改进的可视指令微调数据混合,提高了视觉推理和 OCR 能力。更好的视觉对话,适用于更多场景,涵盖不同的应用。更好的世界知识和逻辑推理。使用 SGLang 实现高效部署和推理。除了性能改进外,LLaVA-NeXT 还保持了 LLaVA-1.5 的简约设计和数据效率。它重复使用了 LLaVA-1.5 的预训练连接器,并且仍然使用少于 100 万个视觉指令微调样本。最大的 34B 变体在 ~1 天内使用 32 个 A100 完成训练。*

使用技巧
- 我们建议用户在计算批量生成时使用
padding_side="left"
,因为它能带来更准确的结果。只需确保在生成之前调用processor.tokenizer.padding_side = "left"
即可。
- Llava-Next 对图像使用不同数量的补丁,因此除了处理输入时进行的填充外,还必须在建模代码内部填充输入。如果模型处于
eval()
模式,则默认设置为“左填充”,否则为“右填充”。
[!NOTE] 在版本 v4.46 之后,LLaVA 模型会引发关于添加
processor.patch_size = {{patch_size}}
、processor.num_additional_image_tokens = {{num_additional_image_tokens}}
和 processor.vision_feature_select_strategy = {{vision_feature_select_strategy}}的警告。强烈建议如果您拥有模型检查点,则将这些属性添加到处理器,或者如果它不是您拥有的,则打开一个 PR。添加这些属性意味着 LLaVA 将尝试推断每张图像所需的图像令牌数量,并使用尽可能多的
<image>占位符扩展文本,因为会有令牌。通常每张图像大约有 500 个令牌,因此请确保文本没有被截断,否则在合并嵌入时会出现故障。这些属性可以从模型配置中获得,如
model.config.vision_config.patch_size或
model.config.vision_feature_select_strategy。如果视觉骨干网络添加了 CLS 令牌,则num_additional_image_tokens
应为1
,如果未向视觉补丁添加任何额外内容,则应为0
。
使用聊天模板格式化提示
每个检查点都使用特定的提示格式进行训练,具体取决于底层的大型语言模型骨干网络。为确保格式正确,请使用处理器的 apply_chat_template
方法。
重要提示
- 您必须构建对话历史记录——传递纯字符串不起作用。
- 每条消息都应是一个字典,包含
"role"
和"content"
键。 "content"
应该是一个字典列表,用于不同的模态,例如"text"
和"image"
。
以下是如何构建输入的示例。我们将使用 llava-v1.6-mistral-7b-hf 以及文本和图像的对话历史记录。
from transformers import LlavaNextProcessor
processor = LlavaNextProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image"},
{"type": "text", "text": "What’s shown in this image?"},
],
},
{
"role": "assistant",
"content": [{"type": "text", "text": "This image shows a red stop sign."},]
},
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Describe the image in more details."},
],
},
]
text_prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)
# Note that the template simply formats your prompt, you still have to tokenize it and obtain pixel values for your images
print(text_prompt)
>>> "[INST] <image>\nWhat's shown in this image? [/INST] This image shows a red stop sign. [INST] Describe the image in more details. [/INST]"
- 如果您想自己构建聊天提示,以下是可能的格式列表。llava-v1.6-mistral-7b-hf 需要以下格式
"[INST] <image>\nWhat is shown in this image? [/INST]"
llava-v1.6-vicuna-7b-hf 和 llava-v1.6-vicuna-13b-hf 需要以下格式
"A chat between a curious human and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions. USER: <image>\nWhat is shown in this image? ASSISTANT:"
llava-v1.6-34b-hf 需要以下格式
"<|im_start|>system\nAnswer the questions.<|im_end|><|im_start|>user\n<image>\nWhat is shown in this image?<|im_end|><|im_start|>assistant\n"
llama3-llava-next-8b-hf 需要以下格式
"<|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\nYou are a helpful language and vision assistant. You are able to understand the visual content that the user provides, and assist the user with a variety of tasks using natural language.<|eot_id|><|start_header_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n<image>\nWhat is shown in this image?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n"
llava-next-72b-hf 和 llava-next-110b-hf 需要以下格式
"<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n<image>\nWhat is shown in this image?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
🚀 奖励: 如果您使用的是 transformers>=4.49.0
,您还可以从 apply_chat_template
获得向量化输出。有关如何使用它的更多详细信息,请参阅下面的使用示例。
使用示例
单图像推理
以下是如何加载模型并在半精度 (torch.float16
) 下执行推理
from transformers import LlavaNextProcessor, LlavaNextForConditionalGeneration
import torch
from PIL import Image
import requests
processor = LlavaNextProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
model = LlavaNextForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf", torch_dtype=torch.float16, low_cpu_mem_usage=True)
model.to("cuda:0")
# prepare image and text prompt, using the appropriate prompt template
url = "https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/1a91fc274d7c35a9b50b3cb29c4247ae5837ce39/images/llava_v1_5_radar.jpg?raw=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image"},
{"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
],
},
]
prompt = processor.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(image, prompt, return_tensors="pt").to("cuda:0")
# autoregressively complete prompt
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
多图像推理
LLaVa-Next 可以使用多张图像作为输入执行推理,其中图像可以属于同一个提示或不同的提示(在批量推理中)。以下是如何操作
import requests
from PIL import Image
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
# Load the model in half-precision
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
# Get three different images
url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
image_stop = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image_cats = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
url = "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2-patch14-224/resolve/main/snowman.jpg"
image_snowman = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
# Prepare a batch of two prompts, where the first one is a multi-turn conversation and the second is not
conversation_1 = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image"},
{"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
],
},
{
"role": "assistant",
"content": [
{"type": "text", "text": "There is a red stop sign in the image."},
],
},
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image"},
{"type": "text", "text": "What about this image? How many cats do you see?"},
],
},
]
conversation_2 = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image"},
{"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
],
},
]
prompt_1 = processor.apply_chat_template(conversation_1, add_generation_prompt=True)
prompt_2 = processor.apply_chat_template(conversation_2, add_generation_prompt=True)
prompts = [prompt_1, prompt_2]
# We can simply feed images in the order they have to be used in the text prompt
# Each "<image>" token uses one image leaving the next for the subsequent "<image>" tokens
inputs = processor(images=[image_stop, image_cats, image_snowman], text=prompts, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device)
# Generate
generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30)
processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
模型优化
使用 Bitsandbytes 进行量化
该模型可以加载为 8 位或 4 位,大大降低内存需求,同时保持原始模型的性能。首先确保安装 bitsandbytes,pip install bitsandbytes
,并访问库支持的 GPU/加速器。
bitsandbytes 正在重构以支持 CUDA 以外的多个后端。目前,ROCm(AMD GPU)和 Intel CPU 实现已经成熟,Intel XPU 正在进行中,预计 Q4/Q1 将支持 Apple Silicon。有关安装说明和最新的后端更新,请访问此链接。
我们重视您的反馈,以帮助在全面发布之前识别错误!查看这些文档以获取更多详细信息和反馈链接。
只需将上面的代码片段更改为
from transformers import AutoModelForImageTextToText, BitsAndBytesConfig
# specify how to quantize the model
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf", quantization_config=quantization_config, device_map="auto")
使用 Flash-Attention 2 进一步加速生成
首先确保安装 flash-attn。关于该软件包的安装,请参考 Flash Attention 的原始仓库。只需将上面的代码片段更改为
from transformers import AutoModelForImageTextToText
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.float16,
low_cpu_mem_usage=True,
use_flash_attention_2=True
).to(0)
LlavaNextConfig
class transformers.LlavaNextConfig
< 源码 >( vision_config = None text_config = None image_token_index = 32000 projector_hidden_act = 'gelu' vision_feature_select_strategy = 'default' vision_feature_layer = -2 image_grid_pinpoints = None tie_word_embeddings = False image_seq_length = 576 multimodal_projector_bias = True **kwargs )
参数
- vision_config (
Union[AutoConfig, dict]
, 可选, 默认为CLIPVisionConfig
) — 视觉骨干网络的配置对象或字典。 - text_config (
Union[AutoConfig, dict]
, 可选, 默认为LlamaConfig
) — 文本骨干网络的配置对象或字典。 - image_token_index (
int
, 可选, 默认为 32000) — 用于编码图像提示的图像 token 索引。 - projector_hidden_act (
str
, 可选, 默认为"gelu"
) — 多模态投影器使用的激活函数。 - vision_feature_select_strategy (
str
, 可选, 默认为"default"
) — 用于从视觉骨干网络中选择视觉特征的特征选择策略。可以是"default"
或"full"
之一。如果为"default"
,则从视觉特征中移除 CLS token。如果为"full"
,则使用完整的视觉特征。 - vision_feature_layer (
Union[int, List[int]]
, 可选, 默认为 -2) — 用于选择视觉特征的层索引。如果提供多个索引,则会将相应索引的视觉特征连接起来以形成视觉特征。 - image_grid_pinpoints (
List
, 可选, 默认为[[336, 672], [672, 336], [672, 672], [1008, 336], [336, 1008]]
) — 用于处理高分辨率图像的可能分辨率列表。列表中的每个项目应为(height, width)
形式的元组或列表。 - tie_word_embeddings (
bool
, 可选, 默认为False
) — 模型输入和输出词嵌入是否应该绑定。 - image_seq_length (
int
, 可选, 默认为 576) — 一个图像嵌入的序列长度。 - multimodal_projector_bias (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否在多模态投影器中使用偏置。
这是配置类,用于存储 LlavaNextForConditionalGeneration 的配置。它用于根据指定的参数实例化 Llava-NeXT 模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf 模型类似的配置。
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
>>> from transformers import LlavaNextForConditionalGeneration, LlavaNextConfig, CLIPVisionConfig, LlamaConfig
>>> # Initializing a CLIP-vision config
>>> vision_config = CLIPVisionConfig()
>>> # Initializing a Llama config
>>> text_config = LlamaConfig()
>>> # Initializing a Llava-Next llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf style configuration
>>> configuration = LlavaNextConfig(vision_config, text_config)
>>> # Initializing a model from the llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf style configuration
>>> model = LlavaNextForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
LlavaNextImageProcessor
class transformers.LlavaNextImageProcessor
< 源码 >( do_resize: bool = True size: typing.Dict[str, int] = None image_grid_pinpoints: typing.List = None resample: Resampling = <Resampling.BICUBIC: 3> do_center_crop: bool = True crop_size: typing.Dict[str, int] = None do_rescale: bool = True rescale_factor: typing.Union[int, float] = 0.00392156862745098 do_normalize: bool = True image_mean: typing.Union[float, typing.List[float], NoneType] = None image_std: typing.Union[float, typing.List[float], NoneType] = None do_pad: typing.Optional[bool] = True do_convert_rgb: bool = True **kwargs )
参数
- do_resize (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否将图像的 (高度,宽度) 尺寸调整为指定的size
。可以在preprocess
方法中通过do_resize
重写。 - size (
Dict[str, int]
可选, 默认为{"shortest_edge" -- 224}
): 调整大小后图像的尺寸。图像的最短边调整为 size[“shortest_edge”],最长边调整大小以保持输入宽高比。可以在preprocess
方法中通过size
重写。 - image_grid_pinpoints (
List
可选, 默认为[[672, 336], [336, 672], [672, 672], [336, 1008], [1008, 336]]
) — 用于处理高分辨率图像的可能分辨率列表。最佳分辨率是根据图像的原始尺寸选择的。可以在preprocess
方法中通过image_grid_pinpoints
重写。 - resample (
PILImageResampling
, 可选, 默认为Resampling.BICUBIC
) — 如果调整图像大小,则使用的重采样过滤器。可以在preprocess
方法中通过resample
重写。 - do_center_crop (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否将图像中心裁剪为指定的crop_size
。可以在preprocess
方法中通过do_center_crop
重写。 - crop_size (
Dict[str, int]
可选, 默认为 224) — 应用center_crop
后输出图像的尺寸。可以在preprocess
方法中通过crop_size
重写。 - do_rescale (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否按指定的比例rescale_factor
缩放图像。可以在preprocess
方法中通过do_rescale
重写。 - rescale_factor (
int
或float
, 可选, 默认为1/255
) — 如果需要重新缩放图像,则使用的缩放因子。可以被preprocess
方法中的rescale_factor
参数覆盖。 - do_normalize (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否对图像进行归一化。可以被preprocess
方法中的do_normalize
参数覆盖。 - image_mean (
float
或List[float]
, 可选, 默认为[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]
) — 如果对图像进行归一化,则使用的均值。这是一个浮点数或浮点数列表,其长度等于图像中的通道数。可以被preprocess
方法中的image_mean
参数覆盖。 - image_std (
float
或List[float]
, 可选, 默认为[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]
) — 如果对图像进行归一化,则使用的标准差。这是一个浮点数或浮点数列表,其长度等于图像中的通道数。可以被preprocess
方法中的image_std
参数覆盖。 可以被preprocess
方法中的image_std
参数覆盖。 - do_pad (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否填充图像。如果为True
,则会将批次中图像的 patch 维度填充到批次中最大的 patch 数量。填充将应用于底部和右侧,使用零值。 - do_convert_rgb (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否将图像转换为 RGB 格式。
构建 LLaVa-NeXT 图像处理器。基于 CLIPImageProcessor,并结合了处理高分辨率图像的附加技术,如 LLaVa 论文 中所述。
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']] do_resize: bool = None size: typing.Dict[str, int] = None image_grid_pinpoints: typing.List = None resample: Resampling = None do_center_crop: bool = None crop_size: int = None do_rescale: bool = None rescale_factor: float = None do_normalize: bool = None image_mean: typing.Union[float, typing.List[float], NoneType] = None image_std: typing.Union[float, typing.List[float], NoneType] = None do_pad: typing.Optional[bool] = None do_convert_rgb: bool = None return_tensors: typing.Union[str, transformers.utils.generic.TensorType, NoneType] = None data_format: typing.Optional[transformers.image_utils.ChannelDimension] = <ChannelDimension.FIRST: 'channels_first'> input_data_format: typing.Union[str, transformers.image_utils.ChannelDimension, NoneType] = None )
参数
- images (
ImageInput
) — 要预处理的图像。 接受单个或一批像素值范围为 0 到 255 的图像。 如果传入像素值在 0 到 1 之间的图像,请设置do_rescale=False
。 - do_resize (
bool
, 可选, 默认为self.do_resize
) — 是否调整图像大小。 - size (
Dict[str, int]
, 可选, 默认为self.size
) — 调整大小后图像的尺寸。图像的最短边将调整为 size[“shortest_edge”],最长边将调整为保持输入宽高比。 - image_grid_pinpoints (
List
可选, 默认为self.image_grid_pinpoints
) — 用于处理高分辨率图像的可能分辨率列表。最佳分辨率会根据图像的原始大小进行选择。 - resample (
int
, 可选, 默认为self.resample
) — 如果调整图像大小,则使用的重采样滤波器。这可以是枚举类型PILImageResampling
之一。仅当do_resize
设置为True
时才有效。 - do_center_crop (
bool
, 可选, 默认为self.do_center_crop
) — 是否对图像进行中心裁剪。 - crop_size (
Dict[str, int]
, 可选, 默认为self.crop_size
) — 中心裁剪的尺寸。仅当do_center_crop
设置为True
时才有效。 - do_rescale (
bool
, 可选, 默认为self.do_rescale
) — 是否重新缩放图像。 - rescale_factor (
float
, 可选, 默认为self.rescale_factor
) — 如果do_rescale
设置为True
,则用于重新缩放图像的缩放因子。 - do_normalize (
bool
, 可选, 默认为self.do_normalize
) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
float
或List[float]
, 可选, 默认为self.image_mean
) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize
设置为True
时才有效。 - image_std (
float
或List[float]
, 可选, 默认为self.image_std
) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize
设置为True
时才有效。 - do_pad (
bool
, 可选, 默认为self.do_pad
) — 是否填充图像。如果为True
,则会将批次中图像的 patch 维度填充到批次中最大的 patch 数量。填充将应用于底部和右侧,使用零值。 - do_convert_rgb (
bool
, 可选, 默认为self.do_convert_rgb
) — 是否将图像转换为 RGB 格式。 - return_tensors (
str
或TensorType
, 可选) — 要返回的张量类型。可以是以下之一:- Unset: 返回
np.ndarray
列表。 TensorType.TENSORFLOW
或'tf'
: 返回tf.Tensor
类型的批次。TensorType.PYTORCH
或'pt'
: 返回torch.Tensor
类型的批次。TensorType.NUMPY
或'np'
: 返回np.ndarray
类型的批次。TensorType.JAX
或'jax'
: 返回jax.numpy.ndarray
类型的批次。
- Unset: 返回
- data_format (
ChannelDimension
或str
, 可选, 默认为ChannelDimension.FIRST
) — 输出图像的通道维度格式。可以是以下之一:"channels_first"
或ChannelDimension.FIRST
: 图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"
或ChannelDimension.LAST
: 图像格式为 (height, width, num_channels)。- Unset: 使用输入图像的通道维度格式。
- input_data_format (
ChannelDimension
或str
, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置,则通道维度格式将从输入图像中推断。可以是以下之一:"channels_first"
或ChannelDimension.FIRST
: 图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"
或ChannelDimension.LAST
: 图像格式为 (height, width, num_channels)。"none"
或ChannelDimension.NONE
: 图像格式为 (height, width)。
LlavaNextImageProcessorFast
class transformers.LlavaNextImageProcessorFast
< source >( **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.models.llava_next.image_processing_llava_next_fast.LlavaNextFastImageProcessorKwargs] )
参数
- do_resize (
bool
, 可选, 默认为self.do_resize
) — 是否将图像的 (height, width) 尺寸调整为指定的size
大小。可以被preprocess
方法中的do_resize
参数覆盖。 - size (
dict
, 可选, 默认为self.size
) — 调整大小后输出图像的尺寸。可以被preprocess
方法中的size
参数覆盖。 - default_to_square (
bool
, 可选, 默认为self.default_to_square
) — 如果 size 是整数,是否默认将图像调整为正方形。 - resample (
PILImageResampling
, 可选, 默认为self.resample
) — 如果调整图像大小,则使用的重采样滤波器。仅当do_resize
设置为True
时才有效。可以被preprocess
方法中的resample
参数覆盖。 - do_center_crop (
bool
, 可选, 默认为self.do_center_crop
) — 是否将图像中心裁剪为指定的crop_size
大小。可以被preprocess
方法中的do_center_crop
参数覆盖。 - crop_size (
Dict[str, int]
可选, 默认为self.crop_size
) — 应用center_crop
后输出图像的尺寸。可以被preprocess
方法中的crop_size
参数覆盖。 - do_rescale (
bool
, 可选, 默认为self.do_rescale
) — 是否按指定的比例rescale_factor
缩放图像。仅当do_rescale
设置为True
时才有效。可以被preprocess
方法中的do_rescale
参数覆盖。 - rescale_factor (
int
或float
, 可选, 默认为self.rescale_factor
) — 如果缩放图像,则使用的缩放因子。仅当do_rescale
设置为True
时才有效。可以被preprocess
方法中的rescale_factor
参数覆盖。 - do_normalize (
bool
, 可选, 默认为self.do_normalize
) — 是否对图像进行归一化。可以被preprocess
方法中的do_normalize
参数覆盖。可以被preprocess
方法中的do_normalize
参数覆盖。 - image_mean (
float
或List[float]
, 可选, 默认为self.image_mean
) — 如果对图像进行归一化,则使用的均值。这是一个浮点数或浮点数列表,其长度等于图像中的通道数。可以被preprocess
方法中的image_mean
参数覆盖。可以被preprocess
方法中的image_mean
参数覆盖。 - image_std (
float
或List[float]
, 可选, 默认为self.image_std
) — 如果对图像进行归一化,则使用的标准差。这是一个浮点数或浮点数列表,其长度等于图像中的通道数。可以被preprocess
方法中的image_std
参数覆盖。可以被preprocess
方法中的image_std
参数覆盖。 - do_convert_rgb (
bool
, 可选, 默认为self.do_convert_rgb
) — 是否将图像转换为 RGB 格式。 - return_tensors (
str
或TensorType
, 可选, 默认为self.return_tensors
) — 如果设置为 `pt`,则返回堆叠的张量,否则返回张量列表。 - data_format (
ChannelDimension
或str
, 可选, 默认为self.data_format
) — 仅支持ChannelDimension.FIRST
。为与慢速处理器兼容而添加。 - input_data_format (
ChannelDimension
或str
, 可选, 默认为self.input_data_format
) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置,则从输入图像推断通道维度格式。可以是以下之一:"channels_first"
或ChannelDimension.FIRST
: 图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"
或ChannelDimension.LAST
: 图像格式为 (height, width, num_channels)。"none"
或ChannelDimension.NONE
: 图像格式为 (height, width)。
- device (
torch.device
, 可选, 默认为self.device
) — 处理图像的设备。如果未设置,则从输入图像推断设备。 - image_grid_pinpoints (
List[List[int]]
, 可选) — 用于处理高分辨率图像的可能分辨率列表。最佳分辨率会根据图像的原始大小进行选择。可以被preprocess
方法中的image_grid_pinpoints
参数覆盖。 - do_pad (
bool
, 可选) — 是否填充图像。如果为True
,则会将批次中图像的 patch 维度填充到批次中最大的 patch 数量。填充将应用于底部和右侧,并使用零值。
构建一个快速的 ConvNeXT 图像处理器。
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']] **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.models.llava_next.image_processing_llava_next_fast.LlavaNextFastImageProcessorKwargs] )
参数
- images (
ImageInput
) — 要预处理的图像。 接受单张或批量图像,像素值范围为 0 到 255。 如果传入像素值在 0 到 1 之间的图像,请设置do_rescale=False
。 - do_resize (
bool
, 可选, 默认为self.do_resize
) — 是否调整图像大小。 - size (
Dict[str, int]
, 可选, 默认为self.size
) — 描述模型的最大输入尺寸。 - resample (
PILImageResampling
或InterpolationMode
, 可选, 默认为self.resample
) — 如果调整图像大小,则使用的重采样滤波器。可以是枚举类型PILImageResampling
中的一个值。仅当do_resize
设置为True
时才有效。 - do_center_crop (
bool
, 可选, 默认为self.do_center_crop
) — 是否对图像进行中心裁剪。 - crop_size (
Dict[str, int]
, 可选, 默认为self.crop_size
) — 应用center_crop
后输出图像的尺寸。 - do_rescale (
bool
, 可选, 默认为self.do_rescale
) — 是否缩放图像。 - rescale_factor (
float
, 可选, 默认为self.rescale_factor
) — 如果do_rescale
设置为True
,则用于缩放图像的缩放因子。 - do_normalize (
bool
, 可选, 默认为self.do_normalize
) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
float
或List[float]
, 可选, 默认为self.image_mean
) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize
设置为True
时才有效。 - image_std (
float
或List[float]
, 可选, 默认为self.image_std
) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize
设置为True
时有效。 - do_convert_rgb (
bool
, 可选, 默认为self.do_convert_rgb
) — 是否将图像转换为 RGB 格式。 - return_tensors (
str
或TensorType
, 可选, 默认为self.return_tensors
) — 如果设置为 `pt`,则返回堆叠的张量,否则返回张量列表。 - data_format (
ChannelDimension
或str
, 可选, 默认为self.data_format
) — 仅支持ChannelDimension.FIRST
。为了与慢速处理器兼容而添加。 - input_data_format (
ChannelDimension
或str
, 可选, 默认为self.input_data_format
) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置,则通道维度格式从输入图像推断。可以是以下之一:"channels_first"
或ChannelDimension.FIRST
:图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"
或ChannelDimension.LAST
:图像格式为 (height, width, num_channels)。"none"
或ChannelDimension.NONE
:图像格式为 (height, width)。
- device (
torch.device
, 可选, 默认为self.device
) — 用于处理图像的设备。如果未设置,则设备从输入图像推断。 image_grid_pinpoints (List
, 可选): 用于处理高分辨率图像的可能分辨率列表。列表中的每个项目都应为(height, width)
形式的元组或列表。 do_pad (bool
, 可选): 是否填充图像。如果为True
,则将批次中图像的 patch 维度填充到批次中最大 patch 数量。填充将使用零应用于底部和右侧。
预处理单个图像或一批图像。
LlavaNextProcessor
class transformers.LlavaNextProcessor
< source >( image_processor = None tokenizer = None patch_size = None vision_feature_select_strategy = None chat_template = None image_token = '<image>' num_additional_image_tokens = 0 **kwargs )
参数
- image_processor (LlavaNextImageProcessor, 可选) — 图像处理器是必需的输入。
- tokenizer (LlamaTokenizerFast, 可选) — 分词器是必需的输入。
- patch_size (
int
, 可选) — 来自视觉塔的 patch 大小。 - vision_feature_select_strategy (
str
, 可选) — 用于从视觉骨干网络中选择视觉特征的特征选择策略。应与模型配置中的策略相同 - chat_template (
str
, 可选) — Jinja 模板,用于将聊天中的消息列表转换为可标记化的字符串。 - image_token (
str
, 可选, 默认为"<image>"
) — 用于表示图像位置的特殊 token。 - num_additional_image_tokens (
int
, 可选, 默认为 0) — 添加到图像 embeddings 的额外 token 数量,例如 CLS (+1)。如果骨干网络没有 CLS 或其他附加的额外 token,则无需设置此参数。
构建一个 LLaVa-NeXT processor,它将 LLaVa-NeXT 图像处理器和 LLaMa 分词器包装到单个处理器中。
LlavaNextProcessor 提供 LlavaNextImageProcessor 和 LlamaTokenizerFast 的所有功能。 有关更多信息,请参阅 __call__()
和 decode()。
此方法将其所有参数转发到 LlamaTokenizerFast 的 batch_decode()。 有关更多信息,请参阅此方法的文档字符串。
此方法将其所有参数转发到 LlamaTokenizerFast 的 decode()。 有关更多信息,请参阅此方法的文档字符串。
LlavaNextForConditionalGeneration
class transformers.LlavaNextForConditionalGeneration
< source >( config: LlavaNextConfig )
参数
- config (LlavaNextConfig 或
LlavaNextVisionConfig
) — 具有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关联的权重,仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
LLAVA-NeXT 模型由视觉骨干网络和语言模型组成。此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档,了解库为其所有模型实现的通用方法(例如下载或保存、调整输入 embeddings 大小、剪枝头等)。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch Module,并参阅 PyTorch 文档以了解与常规用法和行为相关的所有事项。
forward
< source >( input_ids: LongTensor = None pixel_values: FloatTensor = None image_sizes: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.List[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None vision_feature_layer: typing.Union[int, typing.List[int], NoneType] = None vision_feature_select_strategy: typing.Optional[str] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0 **lm_kwargs ) → transformers.models.llava_next.modeling_llava_next.LlavaNextCausalLMOutputWithPast
或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)
的torch.LongTensor
) — 词汇表中输入序列 token 的索引。如果您提供填充,默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。 有关详细信息,请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- pixel_values (
torch.FloatTensor
, 形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) — 对应于输入图像的张量。像素值可以使用 AutoImageProcessor 获得。有关详细信息,请参阅 LlavaNextImageProcessor.call()。 LlavaProcessor 使用 LlavaNextImageProcessor 处理图像。 - image_sizes (
torch.LongTensor
, 形状为(batch_size, 2)
, *可选*) — 批次中图像的尺寸,每张图像为 (高度, 宽度)。 - attention_mask (
torch.Tensor
, 形状为(batch_size, sequence_length)
, *可选*) — 用于避免在填充 token 索引上执行 attention 的掩码。在[0, 1]
中选择的掩码值:- 1 表示 token 未被掩盖,
- 0 表示 token 被掩盖。
索引可以使用 AutoTokenizer 获得。有关详细信息,请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用
past_key_values
,则可以选择仅输入最后的decoder_input_ids
(请参阅past_key_values
)。如果您想更改填充行为,您应该阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask
并根据您的需要进行修改。有关默认策略的更多信息,请参阅 论文 中的图 1。- 1 表示 head 未被掩盖,
- 0 表示 head 被掩盖。
- position_ids (
torch.LongTensor
, 形状为(batch_size, sequence_length)
, *可选*) — 位置嵌入中每个输入序列 token 的位置索引。在范围[0, config.n_positions - 1]
中选择。 什么是位置 ID? - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, *可选*, 当传递use_cache=True
或当config.use_cache=True
时返回) — 长度为config.n_layers
的tuple(tuple(torch.FloatTensor))
元组,每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
的张量和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
的附加张量。包含预先计算的隐藏状态(自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值),可以用于(请参阅
past_key_values
输入)加速顺序解码。如果使用
past_key_values
,用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids
(那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的),形状为(batch_size, 1)
,而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)
的decoder_input_ids
。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, *可选*) — 可选地,您可以选择直接传递嵌入表示,而不是传递input_ids
。如果您想比模型的内部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,这将非常有用。 - vision_feature_layer (
Union[int, List[int]]
, *可选*, 默认为 -2) — 用于选择视觉特征的层索引。如果提供多个索引,则会将相应索引的视觉特征连接起来以形成视觉特征。 - vision_feature_select_strategy (
str
, *可选*, 默认为"default"
) — 用于从视觉 backbone 中选择视觉特征的特征选择策略。可以是"default"
或"full"
之一。如果为"default"
,则从视觉特征中移除 CLS token。如果为"full"
,则使用完整的视觉特征。 - 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(请参阅past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, *可选*) — 是否返回所有 attention 层的 attentions 张量。 有关更多详细信息,请参阅返回张量下的attentions
。 - output_hidden_states (
bool
, *可选*) — 是否返回所有层的隐藏状态。 有关更多详细信息,请参阅返回张量下的hidden_states
。 - return_dict (
bool
, *可选*) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - cache_position (
torch.LongTensor
, 形状为(sequence_length)
, *可选*) — 描述输入序列 token 在序列中位置的索引。与position_ids
相反,此张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。 - 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。索引应为[0, ..., config.vocab_size]
或 -100(请参阅input_ids
文档字符串)。索引设置为-100
的 token 将被忽略(掩码),损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]
中的 token 计算。 - logits_to_keep (
int
或torch.Tensor
, *可选*) — 如果是int
,则计算最后logits_to_keep
个 token 的 logits。 如果是0
,则计算所有input_ids
的 logits(特殊情况)。 只需要最后一个 token logits 用于生成,并且仅为该 token 计算它们可以节省内存,这对于长序列或大词汇量大小而言变得非常重要。 如果是torch.Tensor
,则必须是与序列长度维度中要保留的索引相对应的 1D 张量。 这在使用打包张量格式(批次和序列长度的单个维度)时很有用。
返回
transformers.models.llava_next.modeling_llava_next.LlavaNextCausalLMOutputWithPast
或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.models.llava_next.modeling_llava_next.LlavaNextCausalLMOutputWithPast
或 torch.FloatTensor
的元组 (如果传递 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时) ,包含各种元素,具体取决于配置 (LlavaNextConfig) 和输入。
-
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 (
torch.FloatTensor
, 形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)
) — 语言建模 head 的预测分数(SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数)。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, *可选*, 当传递use_cache=True
或当config.use_cache=True
时返回) — 长度为config.n_layers
的tuple(tuple(torch.FloatTensor))
元组,每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
的张量)包含预先计算的隐藏状态(自注意力模块中的键和值),可以用于(请参阅
past_key_values
输入)加速顺序解码。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
, *可选*, 当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) —torch.FloatTensor
的元组(如果模型具有嵌入层,则为嵌入输出一个,+ 每个层的输出一个),形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每一层输出端的隐藏状态,加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
, *可选*, 当传递output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) —torch.FloatTensor
的元组(每层一个),形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。attention softmax 之后的 Attention 权重,用于计算自注意力 head 中的加权平均值。
-
image_hidden_states (
torch.FloatTensor
, *可选*) — 大小为 (batch_size * num_patches, num_images, sequence_length, hidden_size)` 的torch.FloatTensor
。视觉编码器生成并在投影最后一个隐藏状态之后的模型的 image_hidden_states。
LlavaNextForConditionalGeneration forward 方法,覆盖了 __call__
特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数中定义,但应该在此之后调用 Module
实例,而不是调用此函数,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者则会默默地忽略它们。
示例
>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, LlavaNextForConditionalGeneration
>>> model = LlavaNextForConditionalGeneration.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-v1.6-mistral-7b-hf")
>>> prompt = "[INST] <image>\nWhat is shown in this image? [/INST]"
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=30)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"[INST] \nWhat is shown in this image? [/INST] The image appears to be a radar chart, which is a type of multi-dimensional plot (...)"