Transformers documentation
DeepSeek-OCR-2
Ce modèle a été publié dans HF papers le 28/01/2026 et contribué à Hugging Face Transformers le 01/06/2026.
DeepSeek-OCR-2
Aperçu
Le modèle DeepSeek-OCR-2 a été proposé dans Visual Causal Flow: A Novel Approach to OCR-Specialized Vision-Language Models par l'équipe DeepSeek.
DeepSeek-OCR-2 est un modèle de vision-langage spécialisé dans l'OCR, construit sur une architecture distinctive : un encodeur visuel SAM ViT-B alimente un encodeur d'attention hybride Qwen2, qui est connecté via un projecteur MLP à un modèle de langage DeepSeek-V2 Mixture-of-Experts (MoE). Une caractéristique clé du modèle est son mécanisme d'attention hybride, qui applique une attention bidirectionnelle sur les jetons d'image et une attention causale sur les jetons de requête, permettant une compréhension des documents à la fois efficace et précise.
DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow. Ce modèle a été contribué par thisisiron.
Exemple d'utilisation
OCR simple
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
"deepseek-community/DeepSeek-OCR-2", device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")
image = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_got_ocr/resolve/main/image_ocr.jpg"
inputs = processor(images=image, text="<image>\nFree OCR.", return_tensors="pt").to(model.device, dtype=model.dtype)
generate_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256)
processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True)
# "R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM\nName/Phone Ext. : (...)"Grounding avec conversion en markdown
Le jeton <|grounding|> permet une sortie consciente des coordonnées avec les balises <|ref|> et <|det|>.
inputs = processor(
images=image,
text="<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown.",
return_tensors="pt",
).to(model.device, dtype=model.dtype)
generate_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256)
processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=False)
# "<|ref|>title<|/ref|><|det|>[[330, 198, 558, 230]]<|/det|>\n# R&D QUALITY (...)"DeepseekOcr2Config
classe transformers.DeepseekOcr2Config
< source >( 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 = 128815tie_word_embeddings: bool = False )
Paramètres
- vision_config (
dictouDeepseekOcr2VisionConfig, facultatif) — Configuration des encodeurs visuels. Par défaut,DeepseekOcr2VisionConfig(). - text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de texte. - image_token_id (
int, facultatif, par défaut128815) — L’index du jeton d’image utilisé comme espace réservé pour les images d’entrée. - tie_word_embeddings (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondancetied_weights_keysdu modèle.
Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un DeepseekOcr2Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Deepseek Ocr2 en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de deepseek-community/DeepSeek-OCR-2
Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.
DeepseekOcr2VisionConfig
classe transformers.DeepseekOcr2VisionConfig
< source >( 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 = Nonesam_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneencoder_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None )
Paramètres
- sam_config (
dictouDeepseekOcr2SamVisionConfig, facultatif) — Configuration pour l'encodeur visuel SAM. Par défaut,DeepseekOcr2SamVisionConfig(). - encoder_config (
dictouDeepseekOcr2VisionEncoderConfig, facultatif) — Configuration de l'encodeur visuel de DeepSeek-OCR-2. Par défaut,DeepseekOcr2VisionEncoderConfig().
Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un DeepseekOcr2Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Deepseek Ocr2 en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de deepseek-community/DeepSeek-OCR-2
Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.
DeepseekOcr2SamVisionConfig
classe transformers.DeepseekOcr2SamVisionConfig
< source >( 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 = 768output_channels: int = 256num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12num_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-06attention_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 1e-10qkv_bias: bool = Truemlp_ratio: float = 4.0use_abs_pos: bool = Trueuse_rel_pos: bool = Truewindow_size: int = 14global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11)mlp_dim: int | None = Nonedownsample_channels: list[int] | None = None )
Paramètres
- hidden_size (
int, facultatif, par défaut768) — Dimension des représentations cachées. - output_channels (
int, facultatif, par défaut 256) — Le nombre de canaux de sortie dans le cou de SAM. - num_hidden_layers (
int, facultatif, par défaut12) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. - num_attention_heads (
int, facultatif, valeur par défaut12) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. - num_channels (
int, facultatif, par défaut3) — Le nombre de canaux d'entrée. - image_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut1024) — La taille (résolution) de chaque image. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut16) — La taille (résolution) de chaque patch. - hidden_act (
str, facultatif, par défautgelu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple,"gelu","relu","silu", etc. - layer_norm_eps (
float, facultatif, valeur par défaut1e-06) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation de couche. - attention_dropout (
Union[float, int], facultatif, valeur par défaut0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. - initializer_range (
float, facultatif, par défaut1e-10) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids. - qkv_bias (
bool, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut ajouter un biais aux requêtes, clés et valeurs. - mlp_ratio (
float, facultatif, par défaut4.0) — Ratio de la dimension cachée du MLP par rapport à la dimension d'embedding. - use_abs_pos (
bool, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser des embeddings de position absolue. - use_rel_pos (
bool, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser un biais de position relative dans les couches d'auto-attention. - window_size (
int, facultatif, valeur par défaut 14) — Taille de la fenêtre pour les couches d'attention à fenêtre. - global_attn_indexes (
list[int], facultatif, par défaut[2, 5, 8, 11]) — Indices des couches de l'encodeur qui utilisent une attention globale (non fenêtrée). - mlp_dim (
int, facultatif) — Dimension de la couche MLP dans chaque bloc de l'encodeur visuel. Par défaut,hidden_size * mlp_ratio. - downsample_channels (
list[int], facultatif) — Les dimensions des canaux pour les couches du cou de downsampling multi-échelle. La valeur par défaut est[512, 896].
Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un DeepseekOcr2Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Deepseek Ocr2 en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de deepseek-community/DeepSeek-OCR-2
Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.
DeepseekOcr2VisionEncoderConfig
classe transformers.DeepseekOcr2VisionEncoderConfig
< source >( 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 = Nonevocab_size: int = 151936hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 22016num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = 32hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 32768initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneuse_sliding_window: bool = Falsesliding_window: int | None = 4096max_window_layers: int = 28layer_types: list[str] | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0pad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )
Paramètres
- vocab_size (
int, facultatif, par défaut151936) — Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés parinput_ids. - hidden_size (
int, facultatif, par défaut4096) — Dimension des représentations cachées. - intermediate_size (
int, facultatif, par défaut22016) — Dimension des représentations du MLP. - num_hidden_layers (
int, facultatif, par défaut32) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. - num_attention_heads (
int, facultatif, valeur par défaut32) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. - num_key_value_heads (
int, facultatif, valeur par défaut32) — Ceci est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Sinum_key_value_heads=num_attention_heads, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA), sinum_key_value_heads=1le modèle utilisera l'attention Multi Query (MQA), sinon l'attention GQA est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine au sein de ce groupe. Pour plus de détails, consultez ce papier. S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut seranum_attention_heads. - hidden_act (
str, facultatif, par défautsilu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple,"gelu","relu","silu", etc. - max_position_embeddings (
int, facultatif, par défaut32768) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé. - initializer_range (
float, facultatif, par défaut0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids. - rms_norm_eps (
float, facultatif, valeur par défaut1e-06) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms. - use_cache (
bool, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). N’est pertinent que siconfig.is_decoder=Trueou si le modèle est un modèle génératif uniquement décodeur. - tie_word_embeddings (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondancetied_weights_keysdu modèle. - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pourrope_thetaet, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l’échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec desmax_position_embeddingsplus longs. - use_sliding_window (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut utiliser l'attention par fenêtre glissante. - sliding_window (
int, facultatif, par défaut4096) — Taille de la fenêtre d'attention glissante. SiNone, aucune fenêtre glissante n'est appliquée. - max_window_layers (
int, facultatif, valeur par défaut28) — Le nombre de couches utilisant l'attention complète. Lesmax_window_layerspremières couches utiliseront l'attention complète, tandis que toute couche supplémentaire ultérieure utilisera le SWA (Sliding Window Attention). - layer_types (
list[str], facultatif) — Une liste qui associe explicitement chaque index de couche à son type de couche. S'il n'est pas fourni, il sera généré automatiquement en fonction des valeurs de configuration. - attention_dropout (
Union[float, int], facultatif, valeur par défaut0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. - pad_token_id (
int, facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire. - bos_token_id (
int, facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.
Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un DeepseekOcr2Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Deepseek Ocr2 en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de deepseek-community/DeepSeek-OCR-2
Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.
DeepseekOcr2TextConfig
classe transformers.DeepseekOcr2TextConfig
< source >( 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 = Nonevocab_size: int = 102400hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 11008num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2pretraining_tp: int | None = 1tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | None = 0.0mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int | None = Nonen_group: int | None = Nonen_routed_experts: int = 64output_router_logits: bool = Falsen_shared_experts: int = 2routed_scaling_factor: float = 1.0topk_group: int | None = Nonetopk_method: str | None = 'greedy'num_experts_per_tok: int | None = Nonemoe_intermediate_size: int = 1407mlp_layer_types: list[str] | None = None )
Paramètres
- vocab_size (
int, facultatif, par défaut102400) — Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés parinput_ids. - hidden_size (
int, facultatif, par défaut4096) — Dimension des représentations cachées. - intermediate_size (
int, facultatif, par défaut11008) — Dimension des représentations du MLP. - num_hidden_layers (
int, facultatif, par défaut32) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. - num_attention_heads (
int, facultatif, valeur par défaut32) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. - num_key_value_heads (
int, facultatif) — Ceci est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter la Grouped Query Attention. Sinum_key_value_heads=num_attention_heads, le modèle utilisera la Multi Head Attention (MHA), sinum_key_value_heads=1le modèle utilisera la Multi Query Attention (MQA), sinon la GQA est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite par moyennage (meanpooling) de toutes les têtes d'origine au sein de ce groupe. Pour plus de détails, consultez ce papier. S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut estnum_attention_heads. - hidden_act (
str, facultatif, par défautsilu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple,"gelu","relu","silu", etc. - max_position_embeddings (
int, facultatif, par défaut2048) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé. - initializer_range (
float, facultatif, par défaut0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids. - rms_norm_eps (
float, facultatif, valeur par défaut1e-06) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms. - use_cache (
bool, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). N’est pertinent que siconfig.is_decoder=Trueou si le modèle est un modèle génératif uniquement décodeur. - pad_token_id (
int, facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire. - bos_token_id (
int, facultatif, par défaut1) — Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], facultatif, par défaut2) — Identifiant du jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire. - pretraining_tp (
int, facultatif, valeur par défaut1) — Fonctionnalité expérimentale. Rang de parallélisme de tenseurs utilisé lors du pré-entraînement. Veuillez consulter ce document pour en savoir plus. Cette valeur est nécessaire pour garantir la reproductibilité exacte des résultats du pré-entraînement. Veuillez consulter cette question. - tie_word_embeddings (
bool, facultatif, valeur par défautFalse) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondancetied_weights_keysdu modèle. - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pourrope_thetaet, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l’échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec desmax_position_embeddingsplus longs. - attention_bias (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention. - attention_dropout (
float, facultatif, valeur par défaut0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. - mlp_bias (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches up_proj, down_proj et gate_proj des couches MLP. - head_dim (
int, facultatif) — La dimension des têtes d'attention. Si None, elle est par défaut égale à hidden_size // num_attention_heads - n_group (
int, facultatif) — Nombre de groupes pour le routage d'experts top-k groupé. - n_routed_experts (
int, facultatif, par défaut64) — Nombre d'experts routés. - output_router_logits (
bool, facultatif, par défautFalse) — Indique si les logits du routeur doivent être renvoyés par le modèle. L’activation de cette option permet également au modèle de renvoyer la perte auxiliaire, incluant la perte d’équilibrage de charge et la perte z du routeur. - n_shared_experts (
int, facultatif, par défaut2) — Nombre d'experts partagés. - routed_scaling_factor (
float, facultatif, par défaut1.0) — Facteur d'échelle des experts routés. - topk_group (
int, facultatif) — Nombre de groupes sélectionnés pour chaque jeton (pour chaque jeton, garantissant que les experts sélectionnés ne se trouvent que danstopk_groupgroupes). - topk_method (
str, facultatif, par défaut"greedy") — Méthode de sélection des experts top-k dans les couches MoE. - num_experts_per_tok (
int, facultatif) — Nombre d’experts auxquels chaque jeton doit être routé. Il s’agit de la valeur top-k pour le routage par choix de jeton. - moe_intermediate_size (
int, facultatif, par défaut1407) — Taille intermédiaire des MLP des experts routés. - mlp_layer_types (
list[str], facultatif) — Type de MLP ("dense"ou"sparse") pour chaque couche du décodeur, par exemple["dense", "sparse", "sparse", ...].
Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un DeepseekOcr2Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Deepseek Ocr2 en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de deepseek-community/DeepSeek-OCR-2
Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.
DeepseekOcr2ImageProcessor
classe transformers.DeepseekOcr2ImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.deepseek_ocr2.image_processing_deepseek_ocr2.DeepseekOcr2ImageProcessorKwargs'> )
Paramètres
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB. - do_resize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut redimensionner l'image. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut{'height' -- 1024, 'width': 1024}) : Définit les dimensions d'entrée maximales pour le modèle. - default_to_square (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si la taille est un entier. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application decenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut3) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enumPILImageResampling. N’a un effet que sido_resizeest défini surTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut rééchelonner l'image. - rescale_factor (
float, kwargs, facultatif, valeur par défaut0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image sido_rescaleest défini surTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut normaliser l'image. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.5, 0.5, 0.5]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.5, 0.5, 0.5]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - do_pad (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format{"height": int, "width" int}à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Sipad_sizen'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsquedo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — SeulChannelDimension.FIRSTest pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :"channels_first"ouChannelDimension.FIRST: image au format (num_channels, height, width)."channels_last"ouChannelDimension.LAST: image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux)."none"ouChannelDimension.NONE: image au format (hauteur, largeur).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. - crop_to_patches (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautself.crop_to_patches) — Indique s'il faut recadrer l'image en patches. Peut être remplacé par le paramètrecrop_to_patchesde la méthodepreprocess. - min_patches (
int, kwargs, facultatif, valeur par défautself.min_patches) — Le nombre minimal de patches à extraire de l'image. N'a un effet que sicrop_to_patchesest défini surTrue. Peut être remplacé par le paramètremin_patchesde la méthodepreprocess. - max_patches (
int, kwargs, facultatif, valeur par défautself.max_patches) — Le nombre maximal de patches à extraire de l'image. N'a un effet que sicrop_to_patchesest défini surTrue. Peut être remplacé par le paramètremax_patchesde la méthodepreprocess. - tile_size (
int, kwargs, facultatif, valeur par défaut768) — La taille de chaque tuile locale. Doit correspondre à la taille de l’embedding de requête du modèle. - background_color (
list[int], kwargs, facultatif, valeur par défaut[127, 127, 127]) — La couleur de fond pour le bourrage.
Construit un processeur d’image DeepseekOcr2ImageProcessor.
crop_image_to_patches
< source >( images: torch.Tensormin_patches: intmax_patches: inttile_size: intresample: PIL.Image.Resampling | None = None ) → tuple[torch.Tensor, int]
Paramètres
- images (
torch.Tensor) — Les images à recadrer, de forme(batch, channels, height, width). - min_patches (
int) — Nombre minimal de patches. - max_patches (
int) — Nombre maximal de patches. - tile_size (
int) — La taille de chaque tuile. - resample (
PILImageResampling, facultatif) — Filtre de rééchantillonnage pour le redimensionnement.
Retourne
tuple[torch.Tensor, int]
Patches empilés (batch, num_patches, channels, tile_size, tile_size)
et nombre de patches par image.
Recouper les images par lots en tuiles selon un pavage optimal.
Retourne le nombre de patches d'image pour une taille d'image donnée (1 patch global + patches locaux).
pad_to_square
< source >( images: torch.Tensorbackground_color: int | tuple[int, int, int] = 0 ) → torch.Tensor
Paramètres
- images (
torch.Tensor) — Les images à compléter. Forme : (batch_size, num_channels, height, width) ou (num_channels, height, width). - background_color (
intoutuple[int, int, int], facultatif, valeur par défaut 0) — La couleur à utiliser pour le bourrage. Peut être un entier pour un canal unique ou un tuplet d'entiers représentant les images multi-canaux. S'il est passé en entier en mode multi-canaux, il se fixera à0pour les canaux suivants.
Retourne
torch.Tensor
Les images remplies.
Remplit une image en carré en fonction du côté le plus long.
DeepseekOcr2ImageProcessorPil
classe transformers.DeepseekOcr2ImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.deepseek_ocr2.image_processing_pil_deepseek_ocr2.DeepseekOcr2ImageProcessorKwargs'> )
Paramètres
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB. - do_resize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut redimensionner l'image. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut{'height' -- 1024, 'width': 1024}) : Définit les dimensions d'entrée maximales pour le modèle. - default_to_square (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si la taille est un entier. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application decenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut3) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enumPILImageResampling. N’a un effet que sido_resizeest défini surTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut rééchelonner l'image. - rescale_factor (
float, kwargs, facultatif, valeur par défaut0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image sido_rescaleest défini surTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut normaliser l'image. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.5, 0.5, 0.5]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.5, 0.5, 0.5]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - do_pad (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format{"height": int, "width" int}à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Sipad_sizen'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsquedo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — SeulChannelDimension.FIRSTest pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :"channels_first"ouChannelDimension.FIRST: image au format (num_channels, height, width)."channels_last"ouChannelDimension.LAST: image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux)."none"ouChannelDimension.NONE: image au format (hauteur, largeur).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. - crop_to_patches (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautself.crop_to_patches) — Indique s'il faut recadrer l'image en patches. Peut être remplacé par le paramètrecrop_to_patchesde la méthodepreprocess. - min_patches (
int, kwargs, facultatif, valeur par défautself.min_patches) — Le nombre minimal de patches à extraire de l'image. N'a un effet que sicrop_to_patchesest défini surTrue. Peut être remplacé par le paramètremin_patchesde la méthodepreprocess. - max_patches (
int, kwargs, facultatif, valeur par défautself.max_patches) — Le nombre maximal de patches à extraire de l'image. N'a un effet que sicrop_to_patchesest défini surTrue. Peut être remplacé par le paramètremax_patchesde la méthodepreprocess. - tile_size (
int, kwargs, facultatif, valeur par défaut768) — La taille de chaque tuile locale. Doit correspondre à la taille de l’embedding de requête du modèle. - background_color (
list[int], kwargs, facultatif, valeur par défaut[127, 127, 127]) — La couleur de fond pour le bourrage.
Construit un processeur d’image DeepseekOcr2ImageProcessor.
crop_image_to_patches
< source >( image: ndarraymin_patches: intmax_patches: inttile_size: intresample: PILImageResampling | int | None = None )
Recouper l'image en tuiles et renvoyer une liste d'images recoupées.
get_number_of_image_patches
< source >( height: intwidth: intimages_kwargs: dict | None = None ) → int
Un utilitaire qui renvoie le nombre de patches pour une taille d'image donnée.
pad_to_square
< source >( image: ndarraybackground_color: int | tuple[int, int, int] = 0 ) → np.ndarray
Remplit une image en carré en fonction du côté le plus long.
DeepseekOcr2Processor
classe transformers.DeepseekOcr2Processor
< source >( image_processor = Nonetokenizer = Nonechat_template = Nonepatch_size = 16downsample_ratio = 4**kwargs )
Paramètres
- image_processor (
DeepseekOcr2ImageProcessor) — Le processeur d’images est une entrée obligatoire. - tokenizer (
tokenizer_class) — Le tokenizer est une entrée obligatoire. - chat_template (
str) — Un modèle Jinja pour convertir des listes de messages d'une conversation en une chaîne tokenisable. - patch_size (
int, facultatif, par défaut16) — La taille des patches utilisée par l'encodeur visuel (taille de l'embedding de patch du ViT de SAM). - downsample_ratio (
int, facultatif, valeur par défaut4) — Le ratio de sous-échantillonnage appliqué après l’encodeur visuel.
Construit un DeepseekOcr2Processor qui encapsule un processeur d’images et un tokeniseur en un seul processeur.
DeepseekOcr2Processor offre toutes les fonctionnalités de DeepseekOcr2ImageProcessor et de tokenizer_class. Consultez ~DeepseekOcr2ImageProcessor et ~tokenizer_class pour plus d’informations.
DeepseekOcr2TextModel
classe transformers.DeepseekOcr2TextModel
< source >( config: DeepseekOcr2TextConfig )
Paramètres
- config (DeepseekOcr2TextConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
Le modèle de texte Deepseek Ocr2 brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.
Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)
Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Paramètres
- input_ids (
torch.LongTensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.
- attention_mask (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans[0, 1]:- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
- position_ids (
torch.LongTensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en lapast_key_valuesretournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsqueuse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun
past_key_valuesn'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.
Si
past_key_valuessont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement lesinput_idsnon traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme(batch_size, unprocessed_length)au lieu de tous lesinput_idsde forme(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passerinput_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indicesinput_idsen vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle. - use_cache (
bool, facultatif) — Si défini surTrue, les états clé-valeurpast_key_valuessont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voirpast_key_values).
Retourne
MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)
Un MoeModelOutputWithPast ou un tuple de
torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (DeepseekOcr2Config) et des entrées.
La méthode forward du modèle DeepseekOcr2TextModel redéfinit la méthode spéciale __call__.
Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance
Moduleplutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.
last_hidden_state (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.past_key_values (
Cache, facultatif, renvoyé lorsqueuse_cache=Trueest passé ou lorsqueconfig.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si
config.is_encoder_decoder=True, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entréepast_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.Tensor(un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme(batch_size, sequence_length, hidden_size).États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_attentions=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_attentions=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
router_logits (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_router_probs=Trueetconfig.add_router_probs=Truesont passés ou lorsqueconfig.output_router_probs=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, sequence_length, num_experts).Logits bruts du routeur (après softmax) calculés par les routeurs MoE, ces termes sont utilisés pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.
DeepseekOcr2VisionModel
classe transformers.DeepseekOcr2VisionModel
< source >( config: DeepseekOcr2VisionConfig )
Paramètres
- config (DeepseekOcr2VisionConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
Pipeline de vision : SAM ViT-B (avec cou)
Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)
Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutput or tuple(torch.Tensor)
Paramètres
- pixel_values (
torch.Tensorde forme(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l'aide de DeepseekOcr2ImageProcessor. Voir DeepseekOcr2ImageProcessor.call() pour plus de détails (DeepseekOcr2Processor utilise DeepseekOcr2ImageProcessor pour le traitement des images).
Retourne
BaseModelOutput ou tuple(torch.Tensor)
Un BaseModelOutput ou un tuple de
torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (DeepseekOcr2Config) et des entrées.
La méthode forward du modèle DeepseekOcr2VisionModel redéfinit la méthode spéciale __call__.
Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance
Moduleplutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.
last_hidden_state (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.Tensor(un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme(batch_size, sequence_length, hidden_size).États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_attentions=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_attentions=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
DeepseekOcr2Model
classe transformers.DeepseekOcr2Model
< source >( config: DeepseekOcr2Config )
Paramètres
- config (DeepseekOcr2Config) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
Le modèle Llava-Next, qui se compose d'un backbone visuel et d'un modèle de langage sans tête de modélisation du langage.
Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)
Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenum_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = 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] = Noneuse_cache: bool | None = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → DeepseekOcr2ModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Paramètres
- input_ids (
torch.LongTensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.
- pixel_values (
torch.Tensorde forme(batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de DeepseekOcr2ImageProcessor. Voir DeepseekOcr2ImageProcessor.call() pour plus de détails (DeepseekOcr2Processor utilise DeepseekOcr2ImageProcessor pour le traitement des images). - pixel_values_local (
torch.Tensor, facultatif) — Valeurs de pixels des patches locaux de forme(total_patches, 3, H, W). - num_local_patches (
list[int]outorch.Tensor, facultatif) — Nombre de patches locaux par image dans le lot. - attention_mask (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans[0, 1]:- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
- position_ids (
torch.LongTensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en lapast_key_valuesretournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsqueuse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun
past_key_valuesn'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.
Si
past_key_valuessont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement lesinput_idsnon traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme(batch_size, unprocessed_length)au lieu de tous lesinput_idsde forme(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passerinput_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indicesinput_idsen vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle. - use_cache (
bool, facultatif) — Si défini surTrue, les états clé-valeurpast_key_valuessont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voirpast_key_values). - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], facultatif) — Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (pooler_output, facultatif :last_hidden_states, facultatif :hidden_states, facultatif :attentions)pooler_outputde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) est une séquence de fonctions multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte.
Retourne
DeepseekOcr2ModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)
Un DeepseekOcr2ModelOutputWithPast ou un tuple de
torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (DeepseekOcr2Config) et des entrées.
La méthode forward du modèle DeepseekOcr2Model redéfinit la méthode spéciale __call__.
Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance
Moduleplutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.
last_hidden_state (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.Si
past_key_valuesest utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme(batch_size, 1, hidden_size)est renvoyée.past_key_values (
Cache, facultatif, renvoyé lorsqueuse_cache=Trueest passé ou lorsqueconfig.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée
past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.Tensor(un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme(batch_size, sequence_length, hidden_size).États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_attentions=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_attentions=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
image_hidden_states (
torch.Tensor, facultatif) — Untorch.Tensorde taille(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states du modèle produit par l’encodeur visuel et après projection de l’état caché final.router_logits (
tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsqueoutput_router_logits=Trueest passé ou lorsqueconfig.add_router_probs=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, sequence_length, num_experts).Logits du routeur du modèle, utiles pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.
get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorpixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenum_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
Paramètres
- pixel_values (
torch.Tensorde forme(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l'aide de DeepseekOcr2ImageProcessor. Voir DeepseekOcr2ImageProcessor.call() pour plus de détails (DeepseekOcr2Processor utilise DeepseekOcr2ImageProcessor pour le traitement des images). - pixel_values_local (
torch.Tensorde forme(total_patches, 3, height, width), facultatif) — Tous les patches locaux aplatis sur le lot, ouNones'il n'y a pas de vues locales. - num_local_patches (
list[int]outorch.Tensor, facultatif) — Nombre de patches locaux par image, par exemple[6, 0, 4].
Retourne
BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)
Un BaseModelOutputWithPooling ou un tuple de
torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (DeepseekOcr2Config) et des entrées.
last_hidden_state (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.pooler_output (
torch.Tensorde forme(batch_size, hidden_size)) — État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.Tensor(un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme(batch_size, sequence_length, hidden_size).États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_attentions=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_attentions=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
get_placeholder_mask
< source >( input_ids: LongTensorinputs_embeds: Tensorimage_features: Tensor )
Obtient le masque de jetons multimodaux à partir de input_ids ou de inputs_embeds, et vérifie que le nombre de jetons correspond à la longueur des fonctionnalités multimodales. Si les longueurs diffèrent, une erreur est levée.
DeepseekOcr2ForConditionalGeneration
classe transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration
< source >( config: DeepseekOcr2Config )
Paramètres
- config (DeepseekOcr2Config) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
Le modèle Deepseek Ocr2 pour la génération de jetons conditionnée sur d'autres modalités (par exemple, la génération texte-image-vers-texte).
Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)
Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenum_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = 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] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → DeepseekOcr2CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Paramètres
- input_ids (
torch.LongTensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.
- pixel_values (
torch.Tensorde forme(batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de DeepseekOcr2ImageProcessor. Voir DeepseekOcr2ImageProcessor.call() pour plus de détails (DeepseekOcr2Processor utilise DeepseekOcr2ImageProcessor pour le traitement des images). - pixel_values_local (
torch.Tensor, facultatif) — Valeurs de pixels des patches locaux de forme(total_patches, 3, H, W). - num_local_patches (
list[int]outorch.Tensor, facultatif) — Nombre de patches locaux par image dans le lot. - attention_mask (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans[0, 1]:- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
- position_ids (
torch.LongTensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en lapast_key_valuesretournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsqueuse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun
past_key_valuesn'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.
Si
past_key_valuessont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement lesinput_idsnon traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme(batch_size, unprocessed_length)au lieu de tous lesinput_idsde forme(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passerinput_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indicesinput_idsen vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle. - labels (
torch.LongTensorde forme(batch_size, sequence_length), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être dans[0, ..., config.vocab_size]ou -100 (voir la docstring deinput_ids). Les jetons dont l'indice est défini sur-100sont ignorés (masqués), la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est dans[0, ..., config.vocab_size]. - use_cache (
bool, facultatif) — Si défini surTrue, les états clé-valeurpast_key_valuessont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voirpast_key_values). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], facultatif, valeur par défaut0) — Si c'est unint, calcule les logits pour leslogits_to_keepderniers jetons. Si0, calcule les logits pour tous lesinput_ids(cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est untorch.Tensor, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. Cela est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence). - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], facultatif) — Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (pooler_output, facultatif :last_hidden_states, facultatif :hidden_states, facultatif :attentions)pooler_outputde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) est une séquence de fonctions multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte.
Retourne
DeepseekOcr2CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)
Un DeepseekOcr2CausalLMOutputWithPast ou un tuple de
torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (DeepseekOcr2Config) et des entrées.
La méthode forward de DeepseekOcr2ForConditionalGeneration redéfinit la méthode spéciale __call__.
Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance
Moduleplutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.
loss (
torch.Tensorde forme(1,), facultatif, renvoyé lorsquelabelsest fourni) — Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).logits (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).past_key_values (
Cache, facultatif, renvoyé lorsqueuse_cache=Trueest passé ou lorsqueconfig.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée
past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.hidden_states (
tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.Tensor(un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme(batch_size, sequence_length, hidden_size).États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (
tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsqueoutput_attentions=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_attentions=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
image_hidden_states (
torch.Tensor, facultatif) — Untorch.Tensorde taille (batch_size * num_patches, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states du modèle produit par l’encodeur visuel et après projection de l’état caché final.router_logits (
tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsqueoutput_router_logits=Trueest passé ou lorsqueconfig.add_router_probs=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, sequence_length, num_experts).Logits du routeur du modèle, utiles pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.
Exemple :
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, DeepseekOcr2ForConditionalGeneration
>>> model = DeepseekOcr2ForConditionalGeneration.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")
>>> messages = [
... {
... "role": "user", "content": [
... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
... ]
... },
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
... messages,
... tokenize=True,
... return_dict=True,
... return_tensors="pt",
... add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorpixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenum_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
Paramètres
- pixel_values (
torch.Tensorde forme(batch_size, 3, height, width)) — Les tenseurs correspondant aux images d'entrée de la vue globale. - pixel_values_local (
torch.Tensorde forme(total_patches, 3, height, width), facultatif) — Tous les patches locaux aplatis sur le lot, ouNones'il n'y a pas de vues locales. - num_local_patches (
list[int]outorch.Tensor, facultatif) — Nombre de patches locaux par image, par exemple[6, 0, 4].
Retourne
BaseModelOutputWithPooling ou tuple(torch.Tensor)
Un BaseModelOutputWithPooling ou un tuple de
torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (DeepseekOcr2Config) et des entrées.
last_hidden_state (
torch.Tensorde forme(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.pooler_output (
torch.Tensorde forme(batch_size, hidden_size)) — État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.Tensor(un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme(batch_size, sequence_length, hidden_size).États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_attentions=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_attentions=True) — Tuple detorch.Tensor(un par couche) de forme(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
Exemple :
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, DeepseekOcr2ForConditionalGeneration
>>> model = DeepseekOcr2ForConditionalGeneration.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/DeepSeek-OCR-2")
>>> messages = [
... {
... "role": "user", "content": [
... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
... ]
... },
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
... messages,
... tokenize=True,
... return_dict=True,
... return_tensors="pt",
... add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]