# Glmga ## Ikhtisar Detail paper dan penulis untuk model Glmga belum tersedia. Abstrak dari makalah tersebut adalah sebagai berikut: Tips: Detail kontribusi model dan repositori kode aslinya belum tersedia. ## Contoh penggunaan Glmga menggunakan kembali pemodelan dan prosesor [GLM-4.6V](./glm46v); hanya konfigurasi serta prosesor gambar/video-nya yang spesifik model. Muat dengan kelas `Auto*` (misalnya `AutoModelForImageTextToText`, `AutoProcessor`), yang akan dipecahkan ke implementasi GLM-4.6V. ## GlmgaConfig[[transformers.GlmgaConfig]] #### transformers.GlmgaConfig[[transformers.GlmgaConfig]] ```python transformers.GlmgaConfig(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, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 151343, video_token_id: int = 151344, image_start_token_id: int = 151339, image_end_token_id: int = 151340, video_start_token_id: int = 151361, video_end_token_id: int = 151362, tie_word_embeddings: bool = False) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/configuration_glmga.py#L30) **Parameter:** text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opsional*) : Objek config atau dictionary dari text backbone. vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opsional*) : Objek config atau dictionary dari vision backbone. image_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `151343`) : Indeks token gambar yang digunakan sebagai placeholder untuk gambar input. video_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `151344`) : Indeks token video yang digunakan sebagai placeholder untuk video input. image_start_token_id (`int`, *opsional*, default 151339) : Indeks token awal gambar untuk mengodekan awal gambar. image_end_token_id (`int`, *opsional*, default 151340) : Indeks token akhir gambar untuk mengkodekan akhir gambar. video_start_token_id (`int`, *opsional*, default 151361) : Indeks token awal video untuk mengodekan awal video. video_end_token_id (`int`, *opsional*, default 151362) : Indeks token akhir video untuk mengkodekan akhir video. tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model. Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Glm46VModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Glmga sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking](https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking) Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut. ```python >>> from transformers import AutoModelForImageTextToText, GlmgaConfig >>> # Initializing a Glmga style configuration >>> configuration = GlmgaConfig() >>> # Initializing a model (reusing the GLM-4.6V implementation) from that configuration >>> model = AutoModelForImageTextToText.from_config(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## GlmgaImageProcessor[[transformers.GlmgaImageProcessor]] #### transformers.GlmgaImageProcessor[[transformers.GlmgaImageProcessor]] ```python transformers.GlmgaImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_glmga.py#L89) **Parameter:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'shortest_edge' : 12544, 'longest_edge': 11760000}`): Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, jika size berupa int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, defaultnya `3`) : Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berdampak jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `0.00392156862745098`) : Faktor rescale untuk melakukan rescale pada gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran dalam `{"height": int, "width" int}` untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan center crop pada gambar. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Hanya `ChannelDimension.FIRST` yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak disetel, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari: - `"channels_first"` atau `ChannelDimension.FIRST`: gambar dalam format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` atau `ChannelDimension.LAST`: gambar dalam format (height, width, num_channels). - `"none"` atau `ChannelDimension.NONE`: gambar dalam format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Mengembalikan tensor yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. -- Membangun pemroses gambar GlmgaImageProcessor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*): Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*): Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. #### get_number_of_image_patches[[transformers.GlmgaImageProcessor.get_number_of_image_patches]] ```python get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_glmga.py#L237) **Parameter:** height (`int`) : Tinggi gambar input. width (`int`) : Lebar gambar input. images_kwargs (`dict`, *opsional*) : Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari pemroses gambar. **Mengembalikan:** `int` Jumlah patch gambar per gambar. Utilitas yang mengembalikan jumlah patch gambar untuk ukuran gambar tertentu. #### patchify[[transformers.GlmgaImageProcessor.patchify]] ```python patchify(images: torch.Tensor, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_glmga.py#L140) Membuat patch untuk setiap gambar menjadi tata letak datar dengan bentuk (`seq_len`, `patch_dim`) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis. #### preprocess[[transformers.GlmgaImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_glmga.py#L107) **Parameter:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika memasukkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, jika size berupa int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filter resampling yang digunakan saat mengubah ukuran gambar. Nilai ini dapat berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berpengaruh jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*) : Faktor penskalaan ulang untuk menskalakan ulang gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran dalam `{"height": int, "width" int}` untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan center crop pada gambar. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Hanya `ChannelDimension.FIRST` yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak disetel, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari: - `"channels_first"` atau `ChannelDimension.FIRST`: gambar dalam format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` atau `ChannelDimension.LAST`: gambar dalam format (height, width, num_channels). - `"none"` atau `ChannelDimension.NONE`: gambar dalam format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Mengembalikan tensor yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. patch_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, default 14) : Ukuran patch spasial dari encoder visual. temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya 2) : Ukuran patch temporal dari encoder visual. merge_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya 2) : Ukuran penggabungan dari encoder visual ke encoder llm. patch_expand_factor (`int`, *kwargs*, *opsional*, default 1) : patch_expand_factor dari vision encoder ke llm encoder. **Mengembalikan:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionary berisi list/array/tensor yang dikembalikan oleh metode __call__ ('pixel_values', dll.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opsional*) -- Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi. #### resize[[transformers.GlmgaImageProcessor.resize]] ```python resize(images: torch.Tensor, size: SizeDict, resample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None, factor: int, temporal_factor: int, **kwargs) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_glmga.py#L111) Ukurkan secara dinamis berdasarkan rasio aspek gambar input. ## GlmgaVideoProcessor[[transformers.GlmgaVideoProcessor]] #### transformers.GlmgaVideoProcessor[[transformers.GlmgaVideoProcessor]] ```python transformers.GlmgaVideoProcessor(**kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/video_processing_glmga.py#L103) **Parameter:** - ****kwargs** (`GlmgaVideoProcessorInitKwargs`, *opsional*) : Opsi pemrosesan tambahan untuk setiap modalitas (teks, gambar, video, audio). Parameter spesifik model tercantum di atas; lihat kelas TypedDict untuk daftar lengkap argumen yang didukung. Membangun pemroses video GlmgaVideoProcessor. #### get_num_of_video_patches[[transformers.GlmgaVideoProcessor.get_num_of_video_patches]] ```python get_num_of_video_patches(num_frames: int, height: int, width: int, videos_kwargs = None) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/video_processing_glmga.py#L224) **Parameter:** num_frames (`int`) : Jumlah frame dalam video input. height (`int`) : Tinggi video input. width (`int`) : Lebar video input. videos_kwargs (`dict`, *opsional*) : Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari video processor. **Mengembalikan:** `int` Jumlah patch video per video. Utilitas yang mengembalikan jumlah patch video untuk ukuran video tertentu. #### patchify[[transformers.GlmgaVideoProcessor.patchify]] ```python patchify(videos: torch.Tensor, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/video_processing_glmga.py#L260) Membuat patch untuk setiap video menjadi tata letak datar dengan bentuk (`seq_len`, `patch_dim`) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis. #### resize[[transformers.GlmgaVideoProcessor.resize]] ```python resize(videos: torch.Tensor, size: SizeDict, resample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None, factor: int, temporal_factor: int, **kwargs) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/video_processing_glmga.py#L195) Ukuran ulang secara dinamis berdasarkan rasio aspek video input. #### sample_frames[[transformers.GlmgaVideoProcessor.sample_frames]] ```python sample_frames(metadata: VideoMetadata, fps: int | float | None = None, **kwargs) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/video_processing_glmga.py#L129) **Parameter:** metadata (`VideoMetadata`) : Metadata dari video yang berisi informasi tentang durasi total, fps, dan jumlah total frame. fps (`int` atau `float`, *opsional*) : Frame target yang akan disampel per detik. Bawaan adalah `self.fps`. **Mengembalikan:** `np.ndarray` Indeks untuk mengambil sampel bingkai video. ## GlmgaImageProcessorPil[[transformers.GlmgaImageProcessorPil]] #### transformers.GlmgaImageProcessorPil[[transformers.GlmgaImageProcessorPil]] ```python transformers.GlmgaImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_pil_glmga.py#L87) **Parameter:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'shortest_edge' : 12544, 'longest_edge': 11760000}`): Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, jika size berupa int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, defaultnya `3`) : Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berdampak jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `0.00392156862745098`) : Faktor rescale untuk melakukan rescale pada gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran dalam `{"height": int, "width" int}` untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan center crop pada gambar. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Hanya `ChannelDimension.FIRST` yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak disetel, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari: - `"channels_first"` atau `ChannelDimension.FIRST`: gambar dalam format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` atau `ChannelDimension.LAST`: gambar dalam format (height, width, num_channels). - `"none"` atau `ChannelDimension.NONE`: gambar dalam format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Mengembalikan tensor yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. -- Membangun pemroses gambar GlmgaImageProcessor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*): Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*): Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. #### get_number_of_image_patches[[transformers.GlmgaImageProcessorPil.get_number_of_image_patches]] ```python get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_pil_glmga.py#L234) **Parameter:** height (`int`) : Tinggi gambar input. width (`int`) : Lebar gambar input. images_kwargs (`dict`, *opsional*) : Argumen apa pun untuk menimpa nilai bawaan dari pemroses gambar. **Mengembalikan:** `int` Jumlah patch gambar per gambar. Utilitas yang mengembalikan jumlah patch gambar untuk ukuran gambar tertentu. #### patchify[[transformers.GlmgaImageProcessorPil.patchify]] ```python patchify(image: ndarray, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_pil_glmga.py#L138) Membuat patch untuk setiap gambar menjadi tata letak datar dengan bentuk (`seq_len`, `patch_dim`) sehingga kita dapat menggabungkan piksel yang bentuknya dinamis. #### preprocess[[transformers.GlmgaImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_pil_glmga.py#L105) **Parameter:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika memasukkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur `do_rescale=False`. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, jika size berupa int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filter resampling yang digunakan saat mengubah ukuran gambar. Nilai ini dapat berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berpengaruh jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*) : Faktor penskalaan ulang untuk menskalakan ulang gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran dalam `{"height": int, "width" int}` untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan center crop pada gambar. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Hanya `ChannelDimension.FIRST` yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak disetel, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari: - `"channels_first"` atau `ChannelDimension.FIRST`: gambar dalam format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` atau `ChannelDimension.LAST`: gambar dalam format (height, width, num_channels). - `"none"` atau `ChannelDimension.NONE`: gambar dalam format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Mengembalikan tensor yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. patch_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, default 14) : Ukuran patch spasial dari encoder visual. temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya 2) : Ukuran patch temporal dari encoder visual. merge_size (`int`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya 2) : Ukuran penggabungan dari encoder visual ke encoder llm. patch_expand_factor (`int`, *kwargs*, *opsional*, default 1) : patch_expand_factor dari vision encoder ke llm encoder. **Mengembalikan:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionary berisi list/array/tensor yang dikembalikan oleh metode __call__ ('pixel_values', dll.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opsional*) -- Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi. #### resize[[transformers.GlmgaImageProcessorPil.resize]] ```python resize(image: ndarray, size: SizeDict, resample: PILImageResampling | int | None, factor: int, temporal_factor: int, **kwargs) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmga/image_processing_pil_glmga.py#L109) Ukurkan secara dinamis berdasarkan rasio aspek gambar input.