Mistral3

概述

在 Mistral Small 3 (2501) 的基础上，Mistral Small 3.1 (2503) 增加了最先进的视觉理解能力，并将长上下文能力提升至 128k 词元，同时不影响文本性能。该模型拥有 240 亿个参数，在文本和视觉任务中均达到了顶尖水平。

它适用于

快速响应的对话代理。
低延迟函数调用。
通过微调实现主题专家功能。
针对爱好者和处理敏感数据的组织进行本地推理。
编程和数学推理。
长文档理解。
视觉理解。

此模型由 cyrilvallez 和 yonigozlan 贡献。

原始代码可在此处和此处找到。

使用示例

使用 Pipeline 进行推理

以下是如何使用 image-text-to-text pipeline，仅需几行代码即可对 Mistral3 模型进行推理：

>>> from transformers import pipeline

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {
...                 "type": "image",
...                 "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg",
...             },
...             {"type": "text", "text": "Describe this image."},
...         ],
...     },
... ]

>>> pipe = pipeline("image-text-to-text", model="mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> outputs = pipe(text=messages, max_new_tokens=50, return_full_text=False)
>>> outputs[0]["generated_text"]
'The image depicts a vibrant and lush garden scene featuring a variety of wildflowers and plants. The central focus is on a large, pinkish-purple flower, likely a Greater Celandine (Chelidonium majus), with a'

对单张图像进行推理

此示例演示了如何使用聊天模板对 Mistral3 模型进行单张图像推理。

>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
>>> import torch

>>> torch_device = "cuda"
>>> model_checkpoint = "mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, device_map=torch_device, torch_dtype=torch.bfloat16)

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {"type": "image", "url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"},
...             {"type": "text", "text": "Describe this image"},
...         ],
...     }
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device, dtype=torch.bfloat16)

>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
>>> decoded_output = processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True)

>>> decoded_output
"The image depicts two cats lying on a pink blanket. The larger cat, which appears to be an"...

仅文本生成

此示例展示了如何在不提供任何图像输入的情况下，使用 Mistral3 模型生成文本。

>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
>>> import torch

>>> torch_device = "cuda"
>>> model_checkpoint = ".mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, device_map=torch_device, torch_dtype=torch.bfloat16)

>>> SYSTEM_PROMPT = "You are a conversational agent that always answers straight to the point, always end your accurate response with an ASCII drawing of a cat."
>>> user_prompt = "Give me 5 non-formal ways to say 'See you later' in French."

>>> messages = [
...    {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
...    {"role": "user", "content": user_prompt},
... ]

>>> text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
>>> inputs = processor(text=text, return_tensors="pt").to(0, dtype=torch.float16)
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, do_sample=False)
>>> decoded_output = processor.batch_decode(generate_ids[:, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True)[0]

>>> print(decoded_output)
"1. À plus tard!
2. Salut, à plus!
3. À toute!
4. À la prochaine!
5. Je me casse, à plus!

```
 /\_/\
( o.o )
 > ^ <
```"

批量图像和文本输入

Mistral3 模型还支持批量图像和文本输入。

>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
>>> import torch

>>> torch_device = "cuda"
>>> model_checkpoint = "mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, device_map=torch_device, torch_dtype=torch.bfloat16)

>>> messages = [
...     [
...         {
...             "role": "user",
...             "content": [
...                 {"type": "image", "url": "https://llava-vl.github.io/static/images/view.jpg"},
...                 {"type": "text", "text": "Write a haiku for this image"},
...             ],
...         },
...     ],
...     [
...         {
...             "role": "user",
...             "content": [
...                 {"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
...                 {"type": "text", "text": "Describe this image"},
...             ],
...         },
...     ],
... ]


>>> inputs = processor.apply_chat_template(messages, padding=True, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device, dtype=torch.bfloat16)

>>> output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=25)

>>> decoded_outputs = processor.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)
>>> decoded_outputs
["Write a haiku for this imageCalm waters reflect\nWhispers of the forest's breath\nPeace on wooden path"
, "Describe this imageThe image depicts a vibrant street scene in what appears to be a Chinatown district. The focal point is a traditional Chinese"]

批量多图像输入和使用 BitsAndBytes 进行量化

此 Mistral3 模型的实现支持带有不同图像数量的批量文本图像输入。此示例还展示了如何使用 BitsAndBytes 加载 4 位量化模型。

>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText, BitsAndBytesConfig
>>> import torch

>>> torch_device = "cuda"
>>> model_checkpoint = "mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
>>> quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
...     model_checkpoint, quantization_config=quantization_config
... )

>>> messages = [
...     [
...         {
...             "role": "user",
...             "content": [
...                 {"type": "image", "url": "https://llava-vl.github.io/static/images/view.jpg"},
...                 {"type": "text", "text": "Write a haiku for this image"},
...             ],
...         },
...     ],
...     [
...         {
...             "role": "user",
...             "content": [
...                 {"type": "image", "url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg"},
...                 {"type": "image", "url": "https://thumbs.dreamstime.com/b/golden-gate-bridge-san-francisco-purple-flowers-california-echium-candicans-36805947.jpg"},
...                 {"type": "text", "text": "These images depict two different landmarks. Can you identify them?"},
...             ],
...         },
...     ],
>>> ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(messages, padding=True, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device, dtype=torch.bfloat16)

>>> output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=25)

>>> decoded_outputs = processor.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)
>>> decoded_outputs
["Write a haiku for this imageSure, here is a haiku inspired by the image:\n\nCalm lake's wooden path\nSilent forest stands guard\n", "These images depict two different landmarks. Can you identify them? Certainly! The images depict two iconic landmarks:\n\n1. The first image shows the Statue of Liberty in New York City."]

Mistral3Config

class transformers.Mistral3Config

< 源 >

( vision_config = None text_config = None image_token_index = 10 projector_hidden_act = 'gelu' vision_feature_layer = -1 multimodal_projector_bias = False spatial_merge_size = 2 **kwargs )

参数

vision_config (Union[AutoConfig, dict], 可选, 默认为 PixtralVisionConfig) — 视觉骨干网络的配置对象或字典。
text_config (Union[AutoConfig, dict], 可选, 默认为 MistralConfig) — 文本骨干网络的配置对象或字典。
image_token_index (int, 可选, 默认为 10) — 用于编码图像提示的图像词元索引。
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_layer (Union[int, list[int]], 可选, 默认为 -1) — 选择视觉特征的层索引。如果提供多个索引，则相应索引的视觉特征将连接起来形成视觉特征。
multimodal_projector_bias (bool, 可选, 默认为 False) — 是否在多模态投影器中使用偏差。
spatial_merge_size (int, 可选, 默认为 2) — 空间合并操作的下采样因子。

这是用于存储 Mistral3ForConditionalGeneration 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 Mistral3 模型，定义模型架构。使用默认配置实例化将产生与 mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 类似的配置。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PretrainedConfig 的文档。

示例

>>> from transformers import Mistral3ForConditionalGeneration, Mistral3Config, PixtralVisionConfig, MistralConfig

>>> # Initializing a Pixtral-vision config
>>> vision_config = PixtralVisionConfig()

>>> # Initializing a Mistral config
>>> text_config = MistralConfig()

>>> # Initializing a Mistral3 configuration
>>> configuration = Mistral3Config(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the mistral3.1 configuration
>>> model = Mistral3ForConditionalGeneration(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

Mistral3Model

class transformers.Mistral3Model

< 源 >

( config: Mistral3Config )

参数

config (Mistral3Config) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

Mistral3 模型由视觉骨干网络和语言模型组成，不包含语言建模头。

此模型继承自 PreTrainedModel。查阅超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）

此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档以获取所有与通用用法和行为相关的事项。

正向

< 源 >

( input_ids: LongTensor = None pixel_values: FloatTensor = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None vision_feature_layer: typing.Union[int, list[int], NoneType] = 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 image_sizes: Tensor = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs] ) → transformers.models.mistral3.modeling_mistral3.Mistral3ModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor, 形状为 (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列词元的索引。默认情况下会忽略填充。

索引可以使用 AutoTokenizer 获取。详情请参见 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

什么是输入 ID？
pixel_values (torch.FloatTensor, 形状为 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 对应输入图像的张量。像素值可以使用 {image_processor_class} 获取。详情请参见 {image_processor_class}.__call__（{processor_class} 使用 {image_processor_class} 进行图像处理）。
attention_mask (torch.Tensor, 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 掩码，避免对填充词元索引执行注意力。掩码值选择在 [0, 1] 之间：
- 1 表示未被掩盖的词元，
- 0 表示被掩盖的词元。
什么是注意力掩码？
position_ids (torch.LongTensor, 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。选择范围为 [0, config.n_positions - 1]。

什么是位置 ID？
past_key_values (list[torch.FloatTensor], 可选) — 预计算的隐藏状态（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。这通常包括模型在解码上一阶段返回的 past_key_values，当 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时。

允许两种格式：
- 一个 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为 config.n_layers 的 tuple(torch.FloatTensor) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量）。这也被称为传统缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递 past_key_values，则将返回传统缓存格式。

如果使用 past_key_values，用户可以选择仅输入形状为 (batch_size, 1) 的最新 input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的），而不是所有形状为 (batch_size, sequence_length) 的 input_ids。
inputs_embeds (torch.FloatTensor, 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，您可以使用嵌入表示直接传递，而不是传递 input_ids。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制，而不是模型内部的嵌入查找矩阵，这将非常有用。
vision_feature_layer (Union[int, list[int], NoneType]) — 选择视觉特征的层索引。如果提供多个索引，则相应索引的视觉特征将连接起来形成视觉特征。
use_cache (bool, 可选) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关详细信息，请参见返回张量中的 attentions。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关详细信息，请参见返回张量中的 hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 对象而不是纯元组。
cache_position (torch.LongTensor, 形状为 (sequence_length), 可选) — 表示输入序列词元在序列中位置的索引。与 position_ids 相反，此张量不受填充影响。它用于在正确位置更新缓存并推断完整的序列长度。
image_sizes (torch.Tensor, 形状为 (batch_size, 2)) — 批量图像的大小，每张图像为 (高度, 宽度)。

transformers.models.mistral3.modeling_mistral3.Mistral3ModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.mistral3.modeling_mistral3.Mistral3ModelOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含根据配置（Mistral3Config）和输入的不同元素。

last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor, 可选) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
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(torch.FloatTensor) 元组，每个元组包含两个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。

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, ...], 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入层的输出，加上一个用于每个层的输出）。

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, ...], 可选, 当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每个层一个）。

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。
image_hidden_states (torch.FloatTensor, 可选) — 形状为 (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor。由视觉编码器生成并投影最后一个隐藏状态后的模型 image_hidden_states。

Mistral3Model 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传播的实现需要在该函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理运行预处理和后处理步骤，而后者会静默忽略它们。

get_image_features

< 源 >

( pixel_values: FloatTensor image_sizes: Tensor vision_feature_layer: typing.Union[int, list[int], NoneType] = None **kwargs ) → image_features (torch.Tensor)

参数

pixel_values (torch.FloatTensor]，形状为 (batch_size, channels, height, width)) — 对应输入图像的张量。
vision_feature_layer (Union[int, list[int]], 可选) — 选择视觉特征的层索引。如果提供多个索引，则相应索引的视觉特征将被连接以形成视觉特征。
image_sizes (torch.Tensor, 可选) — 包含由处理器返回的图像尺寸的张量。

image_features (torch.Tensor)

形状为 (num_images, image_length, embed_dim) 的图像特征张量。

从视觉塔获取图像最后隐藏状态并应用多模态投影。

Mistral3ForConditionalGeneration

class transformers.Mistral3ForConditionalGeneration

< 源 >

( config: Mistral3Config )

参数

config (Mistral3Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法加载模型权重。

MISTRAL3 模型，由视觉骨干和语言模型组成。

此模型继承自 PreTrainedModel。查阅超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）

此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档以获取所有与通用用法和行为相关的事项。

正向

< 源 >

( input_ids: LongTensor = None pixel_values: FloatTensor = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = 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 image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.models.mistral3.modeling_mistral3.KwargsForCausalLM] ) → transformers.models.mistral3.modeling_mistral3.Mistral3CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 token 的索引。默认情况下会忽略填充。

可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

什么是 input ID？
pixel_values (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 对应输入图像的张量。像素值可以使用 {image_processor_class} 获取。有关详细信息，请参阅 {image_processor_class}.__call__（{processor_class} 使用 {image_processor_class} 处理图像）。
attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 掩码，用于避免在填充 token 索引上执行注意力。掩码值选择在 [0, 1] 中：
- 1 表示 未被掩盖 的 token，
- 0 表示 被掩盖 的 token。
什么是注意力掩码？
position_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。选择范围为 [0, config.n_positions - 1]。

什么是位置 ID？
past_key_values (list[torch.FloatTensor], 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。这通常由模型在解码前一阶段返回的 past_key_values 组成，当 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时。

允许两种格式：
- Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为 config.n_layers 的 tuple(torch.FloatTensor) 元组，每个元组包含两个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。这也被称为传统缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递 past_key_values，将返回传统缓存格式。

如果使用 past_key_values，用户可以选择只输入形状为 (batch_size, 1) 的最后一个 input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的 token），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，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 input_ids。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制，而不是模型内部的嵌入查找矩阵，这会很有用。
labels (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言模型损失的标签。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（被掩盖），损失仅针对标签在 [0, ..., config.vocab_size] 中的 token 计算。
use_cache (bool, 可选) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（请参阅 past_key_values）。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。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。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 而不是纯元组。
cache_position (torch.LongTensor，形状为 (sequence_length)，可选) — 表示输入序列 token 在序列中位置的索引。与 position_ids 不同，此张量不受填充影响。它用于在正确位置更新缓存并推断完整的序列长度。
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 默认为 0) — 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）。生成时只需要最后一个 token 的 logits，只计算该 token 可以节省内存，这对于长序列或大词汇量来说非常重要。如果是 torch.Tensor，则必须是 1D，对应于在序列长度维度中要保留的索引。这在使用打包张量格式（批次和序列长度的单一维度）时很有用。
image_sizes (torch.Tensor，形状为 (batch_size, 2)，可选) — 批次中图像的大小张量，每个图像为 (height, width)。

transformers.models.mistral3.modeling_mistral3.Mistral3CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.mistral3.modeling_mistral3.Mistral3CausalLMOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含根据配置（Mistral3Config）和输入的不同元素。

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 (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(torch.FloatTensor) 元组，每个元组包含两个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。

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], 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入层的输出，加上一个用于每个层的输出）。

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], 可选, 当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每个层一个）。

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。
image_hidden_states (torch.FloatTensor, 可选) — 形状为 (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor。由视觉编码器生成并投影最后一个隐藏状态后的模型 image_hidden_states。

Mistral3ForConditionalGeneration 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

示例

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, Mistral3ForConditionalGeneration

>>> model = Mistral3ForConditionalGeneration.from_pretrained("mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503")

>>> prompt = "<s>[INST][IMG]What is the image?[/INST]"
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.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_new_tokens=15)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"What is the image?The image depicts two cats lying on a pink blanket."

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Transformers

Mistral3

概述

使用示例

使用 Pipeline 进行推理

对单张图像进行推理

仅文本生成

批量图像和文本输入

批量多图像输入和使用 BitsAndBytes 进行量化

Mistral3Config

class transformers.Mistral3Config

Mistral3Model

class transformers.Mistral3Model

正向

get_image_features

Mistral3ForConditionalGeneration

class transformers.Mistral3ForConditionalGeneration

正向