# Jamba

[Jamba](https://huggingface.co/papers/2403.19887) es un modelo de lenguaje híbrido Transformer-Mamba de mezcla de expertos (MoE) que abarca desde 52B hasta 398B parámetros totales. Este modelo busca combinar las ventajas de ambas familias de modelos: el rendimiento de los modelos transformer y la eficiencia y el contexto más largo (256K tokens) de los modelos de espacio de estado (SSM) como Mamba.

La arquitectura de Jamba presenta un enfoque de bloques y capas que permite a Jamba integrar con éxito las arquitecturas Transformer y Mamba. Cada bloque de Jamba contiene una capa de atención o una capa Mamba, seguida de un perceptrón multicapa (MLP), lo que produce una proporción global de una capa Transformer por cada ocho capas en total. Se incorporan capas MoE para aumentar la capacidad del modelo.

Puedes encontrar todos los puntos de control originales de Jamba bajo la organización [AI21](https://huggingface.co/ai21labs).

> [!TIP]
> Haz clic en los modelos Jamba en la barra lateral derecha para ver más ejemplos de cómo aplicar Jamba a diferentes tareas de lenguaje.

El siguiente ejemplo demuestra cómo generar texto con [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoModel) y desde la línea de comandos.

```python
# install optimized Mamba implementations
# !pip install mamba-ssm causal-conv1d>=1.2.0
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="text-generation",
    model="ai21labs/AI21-Jamba-Mini-1.6",
    device=0
)
pipeline("Plants create energy through a process known as")
```

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "ai21labs/AI21-Jamba-Large-1.6",
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ai21labs/AI21-Jamba-Large-1.6",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

La cuantización reduce la carga de memoria de los modelos grandes al representar los pesos con una precisión inferior. Consulte el resumen de [Cuantización](../quantization/overview) para conocer más backends de cuantización disponibles.

El ejemplo siguiente utiliza [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) para cuantizar únicamente los pesos a 8 bits.

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True,
                                         llm_int8_skip_modules=["mamba"])

# a device map to distribute the model evenly across 8 GPUs
device_map = {'model.embed_tokens': 0, 'model.layers.0': 0, 'model.layers.1': 0, 'model.layers.2': 0, 'model.layers.3': 0, 'model.layers.4': 0, 'model.layers.5': 0, 'model.layers.6': 0, 'model.layers.7': 0, 'model.layers.8': 0, 'model.layers.9': 1, 'model.layers.10': 1, 'model.layers.11': 1, 'model.layers.12': 1, 'model.layers.13': 1, 'model.layers.14': 1, 'model.layers.15': 1, 'model.layers.16': 1, 'model.layers.17': 1, 'model.layers.18': 2, 'model.layers.19': 2, 'model.layers.20': 2, 'model.layers.21': 2, 'model.layers.22': 2, 'model.layers.23': 2, 'model.layers.24': 2, 'model.layers.25': 2, 'model.layers.26': 2, 'model.layers.27': 3, 'model.layers.28': 3, 'model.layers.29': 3, 'model.layers.30': 3, 'model.layers.31': 3, 'model.layers.32': 3, 'model.layers.33': 3, 'model.layers.34': 3, 'model.layers.35': 3, 'model.layers.36': 4, 'model.layers.37': 4, 'model.layers.38': 4, 'model.layers.39': 4, 'model.layers.40': 4, 'model.layers.41': 4, 'model.layers.42': 4, 'model.layers.43': 4, 'model.layers.44': 4, 'model.layers.45': 5, 'model.layers.46': 5, 'model.layers.47': 5, 'model.layers.48': 5, 'model.layers.49': 5, 'model.layers.50': 5, 'model.layers.51': 5, 'model.layers.52': 5, 'model.layers.53': 5, 'model.layers.54': 6, 'model.layers.55': 6, 'model.layers.56': 6, 'model.layers.57': 6, 'model.layers.58': 6, 'model.layers.59': 6, 'model.layers.60': 6, 'model.layers.61': 6, 'model.layers.62': 6, 'model.layers.63': 7, 'model.layers.64': 7, 'model.layers.65': 7, 'model.layers.66': 7, 'model.layers.67': 7, 'model.layers.68': 7, 'model.layers.69': 7, 'model.layers.70': 7, 'model.layers.71': 7, 'model.final_layernorm': 7, 'lm_head': 7}
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ai21labs/AI21-Jamba-Large-1.6",
                                                             attn_implementation="flash_attention_2",
                                             quantization_config=quantization_config,
                                             device_map=device_map)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ai21labs/AI21-Jamba-Large-1.6")

messages = [
   {"role": "system", "content": "You are an ancient oracle who speaks in cryptic but wise phrases, always hinting at deeper meanings."},
   {"role": "user", "content": "Hello!"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors='pt').to(model.device)

outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=216)

# Decode the output
conversation = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Split the conversation to get only the assistant's response
assistant_response = conversation.split(messages[-1]['content'])[1].strip()
print(assistant_response)
# Output: Seek and you shall find. The path is winding, but the journey is enlightening. What wisdom do you seek from the ancient echoes?
```

## Notas

- No cuantice los bloques Mamba para evitar la degradación del rendimiento del modelo.
- Los kernels optimizados de Mamba se utilizan automáticamente cuando están disponibles (los kernels de Hub al cargar con `use_kernels=True`, o de lo contrario los paquetes `mamba-ssm` y `causal-conv1d` si están instalados). En caso contrario, el modelo recurre a la implementación de PyTorch, lo que resulta en latencias significativamente más altas.
- Use padding izquierdo para la generación por lotes. Consulte [Lado de relleno](../llm_tutorial#padding-side).

## JambaConfig[[transformers.JambaConfig]]

#### transformers.JambaConfig[[transformers.JambaConfig]]

```python
transformers.JambaConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = 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: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 65536, tie_word_embeddings: bool = False, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 14336, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 8, hidden_act: str = 'silu', initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.001, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, max_position_embeddings: int = 262144, attention_dropout: float | int = 0.0, num_experts_per_tok: int = 2, num_experts: int = 16, expert_layer_period: int = 2, expert_layer_offset: int = 1, attn_layer_period: int = 8, attn_layer_offset: int = 4, use_mamba_kernels: bool = True, mamba_d_state: int = 16, mamba_d_conv: int = 4, mamba_expand: int = 2, mamba_dt_rank: int | str = 'auto', mamba_conv_bias: bool = True, mamba_proj_bias: bool = False, use_mambapy: bool = False, use_associative_scan: bool = True)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/jamba/configuration_jamba.py#L26)

**Parámetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `65536`) : Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante `input_ids`.

tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Si se deben vincular las incrustaciones de pesos según el mapeo `tied_weights_keys` del modelo.

hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `4096`) : Dimensión de las representaciones ocultas.

intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `14336`) : Dimensión de las representaciones del MLP.

num_hidden_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `32`) : Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `32`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador del Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `8`) : Este es el número de cabezas de key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si `num_key_value_heads=1`, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head a un checkpoint GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante el promediado (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta [este artículo](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Si no se especifica, el valor predeterminado será `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `silu`) : La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.02`) : La desviación estándar de truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.

rms_norm_eps (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-06`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización rms.

use_cache (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si el modelo debe devolver las últimas atenciones de claves/valores (no se utiliza en todos los modelos). Solo es relevante si `config.is_decoder=True` o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.

output_router_logits (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Si se habilita, el modelo también podrá generar la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrado de carga y la pérdida z del router.

router_aux_loss_coef (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.001`) : Coeficiente de la pérdida auxiliar de equilibrado de carga. Se utiliza para penalizar el enrutamiento desigual de expertos en modelos MoE.

pad_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Id de token utilizado para el relleno en el vocabulario.

bos_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1`) : Identificador de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Identificador de token utilizado para el fin de la secuencia en el vocabulario.

max_position_embeddings (`int`, *opcional*, valor predeterminado `262144`) : La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La proporción de dropout para las probabilidades de atención.

num_experts_per_tok (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Número de expertos a los que se enruta cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de token.

num_experts (`int`, *opcional*, valor predeterminado `16`) : Número de expertos enrutados en las capas MoE.

expert_layer_period (`int`, *opcional*, valor predeterminado 2) : Una vez cada este número de capas, tendremos una capa de experto

expert_layer_offset (`int`, *opcional*, valor predeterminado 1) : El índice de la primera capa que contiene una capa mlp de experto

attn_layer_period (`int`, *opcional*, valor predeterminado 8) : Una vez cada este número de capas, se incluirá una capa de atención estándar

attn_layer_offset (`int`, *opcional*, valor predeterminado: 4) : El índice de la primera capa que contiene una capa mlp de atención estándar

use_mamba_kernels (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Obsoleto y sin efecto. Los kernels rápidos de Mamba se utilizan automáticamente cuando están disponibles.

mamba_d_state (`int`, *opcional*, valor predeterminado `16`) : Tamaño del estado SSM (dimensión del estado latente) en las capas Mamba.

mamba_d_conv (`int`, *opcional*, valor predeterminado `4`) : El tamaño del kernel de convolución de mamba

mamba_expand (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Factor de expansión (relativo a hidden_size) utilizado para determinar el tamaño intermedio de mamba

mamba_dt_rank (`Union[int,str]`, *opcional*, valor predeterminado `"auto"`) : Rango de la matriz de proyección de discretización de mamba. `"auto"` significa que se usará `math.ceil(self.hidden_size / 16)` de forma predeterminada.

mamba_conv_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe usar sesgo en la capa de convolución del bloque mamba mixer.

mamba_proj_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe usar sesgo en las proyecciones de entrada y salida (["in_proj", "out_proj"]) del bloque mezclador mamba.

use_mambapy (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Determina la estrategia de respaldo durante el entrenamiento si la implementación oficial de Mamba basada en CUDA no está disponible. Si es `True`, se utiliza la implementación de mamba.py. Si es `False`, se utiliza la implementación ingenua y más lenta. Considere cambiar a la versión ingenua si la memoria es limitada.

use_associative_scan (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe utilizar `torch._higher_order_ops.associative_scan` de PyTorch para el escaneo paralelo en lugar de la implementación secuencial simple. El escaneo asociativo solo está activo durante el trazado de `torch.compile` y requiere torch >= 2.9.0. Ambas rutas se han probado para producir resultados numéricamente idénticos (ver `test_associative_scan_matches_sequential`). Establezca `False` para volver al bucle secuencial.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un JambaModel. Se utiliza para instanciar un modelo Jamba según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [ai21labs/Jamba-v0.1](https://huggingface.co/ai21labs/Jamba-v0.1)

Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información.

## JambaModel[[transformers.JambaModel]]

#### transformers.JambaModel[[transformers.JambaModel]]

```python
transformers.JambaModel(config: JambaConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/jamba/modeling_jamba.py#L835)

**Parámetros:**

config ([JambaConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/jamba#transformers.JambaConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Jamba básico que genera estados ocultos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### forward[[transformers.JambaModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/jamba/modeling_jamba.py#L854)

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`.  Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada.  Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`).

**Devuelve:** `MoeModelOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)`

Un `MoeModelOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([JambaConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/jamba#transformers.JambaConfig)) y las entradas.

El método forward de [JambaModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/jamba#transformers.JambaModel) sobrescribe el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si `config.is_encoder_decoder=True`, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada `past_key_values`) para acelerar la decodificación secuencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_probs=True` y `config.add_router_probs=True` o cuando `config.output_router_probs=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.

## JambaForCausalLM[[transformers.JambaForCausalLM]]

#### transformers.JambaForCausalLM[[transformers.JambaForCausalLM]]

```python
transformers.JambaForCausalLM(config: JambaConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/jamba/modeling_jamba.py#L984)

**Parámetros:**

config ([JambaConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/jamba#transformers.JambaConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Jamba para el modelado de lenguaje causal.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### forward[[transformers.JambaForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/jamba/modeling_jamba.py#L1002)

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`.  Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada.  Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en `[0, ..., config.vocab_size]` o ser -100 (consulte la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices fijados en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`).

output_router_logits (`bool`, *opcional*) : Indica si se deben devolver los logits de todos los routers. Son útiles para calcular la pérdida del router y no deben devolverse durante la inferencia.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Si es un `int`, se calculan los logits para los últimos `logits_to_keep` tokens. Si es `0`, se calculan los logits para todos los `input_ids` (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos únicamente para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un `torch.Tensor`, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

**Devuelve:** `MoeCausalLMOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)`

Un `MoeCausalLMOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([JambaConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/jamba#transformers.JambaConfig)) y las entradas.

El método forward de [JambaForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/jamba#transformers.JambaForCausalLM) sobrescribe el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_logits=True` o cuando `config.output_router_logits=True`, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) -- Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelven `None` aquí, aunque siguen devolviendo `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_logits=True` o cuando `config.output_router_logits=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa dispersa) de forma `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se asignan los tokens a los expertos.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada `past_key_values`) para acelerar la decodificación secuencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, JambaForCausalLM

>>> model = JambaForCausalLM.from_pretrained("ai21labs/Jamba-v0.1")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ai21labs/Jamba-v0.1")

>>> 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."
```

## JambaForSequenceClassification[[transformers.JambaForSequenceClassification]]

#### transformers.JambaForSequenceClassification[[transformers.JambaForSequenceClassification]]

```python
transformers.JambaForSequenceClassification(config)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/jamba/modeling_jamba.py#L1081)

#### forward[[transformers.JambaForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L128)

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Normalmente, esto consiste en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`.  Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada; consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada.  Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca únicamente los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de secuencia. Los índices deben estar en `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Si `config.num_labels == 1` se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si `config.num_labels > 1` se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada).

use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`).

**Devuelve:** `SequenceClassifierOutputWithPast`

El método forward de `GenericForSequenceClassification` sobrescribe el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.