Hugging Face's logo

Transformers documentation

QianfanOCR

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Mô hình này được công bố trên HF papers vào ngày 11-03-2026 và được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 17-04-2026.

QianfanOCR

Tổng quan

Qianfan-OCR là mô hình trí tuệ tài liệu end-to-end với 4B tham số do nhóm Baidu Qianfan phát triển. Mô hình này được đề xuất trong Qianfan-OCR: A Unified End-to-End Model for Document Intelligence bởi Daxiang Dong và cộng sự.

Khác với các pipeline OCR đa giai đoạn truyền thống, Qianfan-OCR thực hiện chuyển đổi trực tiếp từ ảnh sang văn bản và hỗ trợ một phạm vi rộng các tác vụ điều khiển bằng prompt — từ phân tích tài liệu có cấu trúc, trích xuất bảng biểu đến hiểu biểu đồ, trả lời câu hỏi về tài liệu và trích xuất thông tin chính — tất cả trong một mô hình duy nhất.

Mô hình áp dụng kiến trúc cầu nối đa phương thức bao gồm ba thành phần:

  • Mã hóa thị giác: Qianfan-ViT với thiết kế AnyResolution (tối đa 4K), 256 token thị giác cho mỗi ô 448×448, tối đa 4.096 token cho mỗi ảnh
  • Mô hình ngôn ngữ: Qwen3-4B với ngữ cảnh 32K (có thể mở rộng lên 131K)
  • Adapter liên phương thức: MLP 2 lớp với kích hoạt GELU

Một đổi mới quan trọng là Layout-as-Thought: một giai đoạn suy nghĩ tùy chọn được kích hoạt bởi các token <think>, trong đó mô hình tạo ra các biểu diễn bố cục có cấu trúc (hộp bao, loại phần tử, thứ tự đọc) trước khi tạo ra đầu ra cuối cùng. Điều này đặc biệt hữu ích cho các trang không đồng nhất với các loại phần tử hỗn hợp (đề thi, báo cáo kỹ thuật, báo chí).

Mô hình đạt được kết quả tiên tiến nhất trên một số bộ chuẩn:

  • #1 mô hình end-to-end trên OmniDocBench v1.5 với tổng điểm là 93.12
  • #1 mô hình end-to-end trên OlmOCR Bench với điểm số 79.8
  • #1 về Trích xuất Thông tin Chính với điểm trung bình 87,9 trên năm bộ chuẩn đánh giá KIE công khai

Mô hình này được đóng góp bởi Đội ngũ Baidu Qianfan.

Ví dụ sử dụng

Phân tích tài liệu

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor


model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Qianfan-OCR", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Qianfan-OCR")

image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/image_ocr.jpg"
messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "Parse this document to Markdown."}]}]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt").to(model.device)

generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)

Layout-as-Thought (chế độ suy nghĩ)

Đối với các tài liệu có bố cục phức tạp, các yếu tố lộn xộn hoặc thứ tự đọc không chuẩn, hãy bật chế độ suy nghĩ bằng cách đặt enable_thinking=True trong apply_chat_template. Mô hình sẽ đầu tiên tạo ra phân tích bố cục có cấu trúc (hộp bao, loại phần tử, thứ tự đọc), sau đó tạo ra kết quả đầu ra cuối cùng.

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor


model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Qianfan-OCR", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Qianfan-OCR")

image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/image_ocr.jpg"
messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "Parse this document to Markdown."}]}]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt", enable_thinking=True).to(model.device)

generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)

Suy luận theo lô

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor


model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Qianfan-OCR", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Qianfan-OCR")

image1 = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/image_ocr.jpg"
image2 = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/multi_box.png"
messages = [
    [{"role": "user", "content": [{"type": "image", "url": image1}, {"type": "text", "text": "Parse this document to Markdown."}]}],
    [{"role": "user", "content": [{"type": "image", "url": image2}, {"type": "text", "text": "OCR the text in the image."}]}],
]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt", padding=True).to(model.device)

generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
processor.batch_decode(generate_ids[:, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)

QianfanOCRConfig

lớp transformers.QianfanOCRConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 151667image_seq_length: int = 256downsample_ratio: float = 0.5projector_hidden_act: str = 'gelu'vision_feature_layer: int | list[int] = -1vision_feature_select_strategy: str = 'default'tie_word_embeddings: bool = False )

Tham số

  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung thị giác.
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung văn bản.
  • image_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 151667) — Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.
  • image_seq_length (int, tùy chọn, mặc định là 256) — Chiều dài chuỗi của một embedding ảnh.
  • downsample_ratio (float, tùy chọn, mặc định là 0.5) — Hệ số để giảm mẫu hình ảnh.
  • projector_hidden_act (str, tùy chọn, mặc định là gelu) — Hàm kích hoạt được sử dụng bởi bộ chiếu đa phương thức.
  • vision_feature_layer (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là -1) — Chỉ số của lớp để chọn đặc trưng thị giác. Nếu cung cấp nhiều chỉ số, đặc trưng thị giác của các chỉ số tương ứng sẽ được nối lại với nhau để tạo thành các đặc trưng thị giác.
  • vision_feature_select_strategy (str, tùy chọn, mặc định là default) — Chiến lược chọn đặc trưng được sử dụng để chọn đặc trưng thị giác từ bộ khung thị giác.
  • tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một QianfanOCRModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Qianfan Ocr theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của baidu/Qianfan-OCR

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> # Initializing a QianfanOCR style configuration
>>> configuration = QianfanOCRConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = QianfanOCRForConditionalGeneration(configuration)

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

QianfanOCRVisionConfig

lớp transformers.QianfanOCRVisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1024num_hidden_layers: int = 24num_attention_heads: int = 16attention_bias: bool = Trueuse_qk_norm: bool = Falseintermediate_size: int = 4096hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int = 0.0attention_dropout: float | int = 0.0projection_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02norm_type: str = 'layer_norm'layer_norm_eps: float = 1e-06image_size: int | list[int] | tuple[int, ...] = (448, 448)patch_size: int | list[int] | tuple[int, ...] = (14, 14)num_channels: int = 3use_mask_token: bool = Falseuse_absolute_position_embeddings: bool = Truelayer_scale_init_value: float = 0.1use_mean_pooling: bool = Truedrop_path_rate: float = 0.1 )

Tham số

  • hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 1024) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
  • num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 24) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
  • num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 16) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer.
  • attention_bias (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình self-attention hay không.
  • use_qk_norm (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng chuẩn hóa query-key trong cơ chế chú ý hay không.
  • intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 4096) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
  • hidden_act (str, tùy chọn, mặc định là gelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Xác suất dropout cho tất cả các lớp fully connected trong embeddings, encoder và pooler.
  • attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
  • projection_dropout (float, tùy chọn, mặc định là 0.0) — Xác suất dropout cho lớp projection.
  • initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
  • norm_type (str, tùy chọn, mặc định là "layer_norm") — Loại chuẩn hóa được sử dụng trong bộ mã hóa. Có thể là "layer_norm" hoặc "rms_norm".
  • layer_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, ...]], tuỳ chọn, mặc định là (448, 448)) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi hình ảnh.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, ...]], tuỳ chọn, mặc định là (14, 14)) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch.
  • num_channels (int, tùy chọn, mặc định là 3) — Số lượng kênh đầu vào.
  • use_mask_token (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng token mask cho việc mô hình hóa ảnh có mask hay không.
  • use_absolute_position_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có sử dụng position embeddings tuyệt đối hay không.
  • layer_scale_init_value (float, tùy chọn, mặc định là 0.1) — Hệ số tỷ lệ sử dụng trong các lớp self-attention. 0.1 cho base, 1e-6 cho large. Đặt 0 để vô hiệu hóa layer scale.
  • use_mean_pooling (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên lấy trung bình các trạng thái ẩn cuối cùng của các patch thay vì sử dụng trạng thái ẩn cuối cùng của token CLS, trước khi áp dụng đầu phân loại hay không.
  • drop_path_rate (float, tùy chọn, mặc định là 0.1) — Tỷ lệ dropout cho stochastic depth.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một QianfanOCRModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Qianfan Ocr theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của baidu/Qianfan-OCR

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> # Initializing a QianfanOCR vision style configuration
>>> configuration = QianfanOCRVisionConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = QianfanOCRVisionModel(configuration)

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

QianfanOCRProcessor

lớp transformers.QianfanOCRProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Noneimage_seq_length: int = 256chat_template = Noneimage_placeholder_token: str = '<image>'**kwargs )

Tham số

  • image_processor (GotOcr2ImageProcessor) — Bộ xử lý ảnh là một đầu vào bắt buộc.
  • tokenizer (Qwen2Tokenizer) — Tokenizer là đầu vào bắt buộc.
  • image_seq_length (int, optional, mặc định là 256) — Số lượng token hình ảnh được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
  • chat_template (str) — Một mẫu Jinja để chuyển đổi các danh sách tin nhắn trong một cuộc trò chuyện thành chuỗi có thể token hóa.
  • image_placeholder_token (str, optional, mặc định là ””) — Token do chat template phát ra để đánh dấu vị trí của hình ảnh. Nó được thay thế bằng chuỗi <img><IMG_CONTEXT>...<IMG_CONTEXT></img> đầy đủ trong quá trình xử lý.

Tạo một QianfanOCRProcessor, đóng gói một bộ xử lý ảnh và một tokenizer thành một bộ xử lý duy nhất.

[QianfanOCRProcessor] cung cấp đầy đủ các chức năng của [GotOcr2ImageProcessor] và [Qwen2Tokenizer]. Xem [~GotOcr2ImageProcessor] và [~Qwen2Tokenizer] để biết thêm thông tin.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.models.qianfan_ocr.processing_qianfan_ocr.QianfanOCRProcessorKwargs'> ) → BatchFeature

Tham số

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], tuỳ chọn) — Hình ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một hình ảnh đơn lẻ hoặc một lô hình ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các hình ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
  • text (Union[str, list[str], list[list[str]]], tùy chọn) — Chuỗi hoặc lô các chuỗi cần được mã hóa. Mỗi chuỗi có thể là một chuỗi ký tự hoặc một danh sách các chuỗi ký tự (chuỗi đã được tách token trước). Nếu bạn truyền vào dữ liệu đầu vào đã được tách token trước, hãy đặt is_split_into_words=True để tránh nhầm lẫn với các đầu vào dạng lô.
  • return_tensors (str hoặc TensorType, tùy chọn) — Nếu được đặt, sẽ trả về tensor của một framework cụ thể. Các giá trị chấp nhận được là:
    • 'pt': Trả về các đối tượng torch.Tensor của PyTorch.
    • 'np': Trả về các đối tượng np.ndarray của NumPy.
  • **kwargs (ProcessingKwargs, optional) — Các tùy chọn xử lý bổ sung cho từng modality (text, images, videos, audio). Các tham số cụ thể của model được liệt kê ở trên; xem lớp TypedDict để biết danh sách đầy đủ các đối số được hỗ trợ.

Trả về

BatchFeature

Một BatchFeature với các trường sau:

  • input_ids — Danh sách các token id để đưa vào mô hình. Được trả về khi text không phải None.
  • attention_mask — Danh sách các chỉ số chỉ định những token nào nên được mô hình chú ý đến (khi return_attention_mask=True hoặc nếu “attention_mask” nằm trong self.model_input_names và nếu text không phải là None).
  • pixel_values — Giá trị pixel để đưa vào mô hình. Được trả về khi images không phải None.

QianfanOCRVisionModel

lớp transformers.QianfanOCRVisionModel

< >

( config: QianfanOCRVisionConfig )

Tham số

  • config (QianfanOCRVisionConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.

Mô hình Qianfan Ocr cơ bản, xuất ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( pixel_values: Tensorbool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → QianfanOCRVisionModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng GotOcr2ImageProcessor. Xem GotOcr2ImageProcessor.call() để biết chi tiết (QianfanOCRProcessor sử dụng GotOcr2ImageProcessor để xử lý hình ảnh).
  • bool_masked_pos (torch.BoolTensor có shape (batch_size, num_patches), tuỳ chọn) — Các vị trí bị mask dạng Boolean. Chỉ ra những patch nào bị mask (1) và những patch nào không bị mask (0).

Trả về

QianfanOCRVisionModelOutputWithPooling hoặc tuple(torch.Tensor)

Một QianfanOCRVisionModelOutputWithPooling hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (QianfanOCRConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của QianfanOCRVisionModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • pooler_output (torch.Tensor có shape (batch_size, hidden_size)) — Trung bình của các hidden states lớp cuối cùng của các patch tokens (không bao gồm token [CLS]) nếu config.use_mean_pooling được đặt thành True. Nếu đặt thành False, hidden state cuối cùng của token [CLS] sẽ được trả về.

QianfanOCRModel

lớp transformers.QianfanOCRModel

< >

( config: QianfanOCRConfig )

Tham số

  • config (QianfanOCRConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.

Mô hình QianfanOCR bao gồm một bộ khung thị giác và một mô hình ngôn ngữ, không có đầu mô hình hóa ngôn ngữ.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevision_feature_layer: int | list[int] | None = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → QianfanOCRModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng GotOcr2ImageProcessor. Xem GotOcr2ImageProcessor.call() để biết chi tiết (QianfanOCRProcessor sử dụng GotOcr2ImageProcessor để xử lý hình ảnh).
  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • vision_feature_layer (Union[int, list[int]], tùy chọn) — Chỉ số của lớp để chọn đặc trưng thị giác. Nếu cung cấp nhiều chỉ số, đặc trưng thị giác của các chỉ số tương ứng sẽ được nối lại với nhau để tạo thành các đặc trưng thị giác.
  • vision_feature_select_strategy (str, tùy chọn) — Chiến lược chọn đặc trưng được sử dụng để chọn đặc trưng thị giác từ bộ khung thị giác. Có thể là "default" hoặc "full".
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], tùy chọn) — Dict trong đó các khóa là các chế độ (modality) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple gồm (pooler_output, tùy chọn: last_hidden_states, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) pooler_output có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các đặc trưng đa phương tiện của bộ mã hóa đã được hợp nhất vào các nhúng văn bản.

Trả về

QianfanOCRModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một QianfanOCRModelOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (QianfanOCRConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của QianfanOCRModel ghi đè phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.

    Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape (batch_size, 1, hidden_size) được xuất ra.

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu config.is_encoder_decoder=True trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, tuỳ chọn) — Một torch.Tensor có kích thước (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra và sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng.

QianfanOCRForConditionalGeneration

lớp transformers.QianfanOCRForConditionalGeneration

< >

( config: QianfanOCRConfig )

Tham số

  • config (QianfanOCRConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.

Mô hình QIANFAN_OCR bao gồm một bộ khung thị giác và một mô hình ngôn ngữ.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevision_feature_layer: int | list[int] | None = Nonevision_feature_select_strategy: str | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → QianfanOCRCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng GotOcr2ImageProcessor. Xem GotOcr2ImageProcessor.call() để biết chi tiết (QianfanOCRProcessor sử dụng GotOcr2ImageProcessor để xử lý hình ảnh).
  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • vision_feature_layer (Union[int, list[int]], tùy chọn) — Chỉ số của lớp để chọn đặc trưng thị giác. Nếu cung cấp nhiều chỉ số, đặc trưng thị giác của các chỉ số tương ứng sẽ được nối lại với nhau để tạo thành các đặc trưng thị giác.
  • vision_feature_select_strategy (str, tùy chọn) — Chiến lược chọn đặc trưng được sử dụng để chọn đặc trưng thị giác từ bộ khung thị giác. Có thể là "default" hoặc "full".
  • labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.vocab_size] hoặc -100 (xem docstring của input_ids). Các token có chỉ số được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong [0, ..., config.vocab_size].
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).
  • image_sizes (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, 2), tùy chọn) — Kích thước của các hình ảnh trong batch, là (chiều cao, chiều rộng) cho mỗi hình ảnh.
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], tùy chọn) — Dict trong đó các khóa là các chế độ (modality) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple gồm (pooler_output, tùy chọn: last_hidden_states, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) pooler_output có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các đặc trưng đa phương tiện của bộ mã hóa đã được hợp nhất vào các nhúng văn bản.

Trả về

QianfanOCRCausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một QianfanOCRCausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (QianfanOCRConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của QianfanOCRForConditionalGeneration ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).

  • logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

  • image_hidden_states (torch.Tensor, tuỳ chọn) — Một torch.Tensor có kích thước (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states của mô hình do bộ mã hóa thị giác tạo ra và sau khi chiếu trạng thái ẩn cuối cùng.

Ví dụ:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
>>> torch_device = "cuda"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Qianfan-OCR")
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
...     "baidu/Qianfan-OCR", dtype=torch.bfloat16, device_map=torch_device
... )
>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://example.com/image.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(torch_device)
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
>>> print(processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True))
Update on GitHub

←PPLCNetV4 Qwen2.5-Omni→