Transformers documentation
Step3p7 (Step-3.7-Flash)
该模型于 2026-08-16 贡献至 Hugging Face Transformers。
Step3p7 (Step-3.7-Flash)
概述
Step-3.7-Flash 由 StepFun 在 Step 3.7 Flash 中提出。它是一个拥有 198B 参数的稀疏 Mixture-of-Experts 视觉语言模型，将 196B 参数的 MoE 语言主干与 1.8B 参数的视觉编码器相结合，以实现原生的图像理解能力。
架构
StepFun 尚未发布 Step-3.7-Flash 的技术报告，因此以下细节是根据已发布的检查点配置得出的，而非来自论文。
- 稀疏 MoE 解码器：除前 3 层解码器层外，其余层均通过一个包含 288 个路由专家（每个 token 选择 top-8）以及单个共享专家的 MoE 块进行路由。路由器使用 sigmoid 和可学习的逐专家偏置来对专家进行评分，而非使用辅助负载均衡损失，该策略与 DeepSeek-V3 相同。
- 门控注意力：每个注意力层都会增加一个额外的投影，其 sigmoid 输出在输出投影之前按头对注意力输出进行门控——这与 Qwen3-Next 中使用的 Gated Attention 机制相同。部分层使用更少的头数以及滑动窗口，而非全注意力。
- 多 token 预测：部分检查点附带了为多 token 预测而训练的额外解码器层，generate() 可通过
use_mtp=True利用这些层进行推测解码。 - 视觉编码器：一种 SigLIP 风格的 ViT，采用 2-D 旋转位置编码，并在注意力和 MLP 分支上引入了可学习的逐层缩放。其输出先经过两个步长为 2 的卷积进行 4 倍下采样，随后由线性投影器映射到文本模型的隐藏维度。
- 动态图像分块：不再使用固定的分块网格，图像处理器会根据每张图像自身的宽高比来选择分块窗口，从而为每张图像生成一个降采样的全局视图以及零个或多个局部高分辨率裁剪区域。
使用示例
import torch
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
"stepfun-ai/Step-3.7-Flash", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/Step-3.7-Flash")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"},
{"type": "text", "text": "Describe this image briefly."},
],
}
]
inputs = processor.apply_chat_template(
messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=32, do_sample=False)
print(processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0])Step3p7Config
类 transformers.Step3p7Config
< 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 = Noneprojector_bias: bool = Falseimage_token_id: int = 151679 )
这是用于存储 Step3p7Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Step3P7 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 stepfun-ai/Step-3.7-Flash 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
Step3p7VisionConfig
class transformers.Step3p7VisionConfig
< 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 = 1536intermediate_size: int = 3072num_hidden_layers: int = 47num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3image_size: int = 728patch_size: int = 14hidden_act: str = 'quick_gelu'layer_norm_eps: float = 1e-05attention_dropout: float | int = 0.0mlp_ratio: float = 5.833333333333333layer_scale_init_value: float = 0.1rope_parameters: dict | None = Nonemax_position_embeddings: int = 2704 )
参数
- hidden_size (
int，可选，默认为1536) — 隐藏表示的维度。 - intermediate_size (
int，可选，默认为3072) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int，可选，默认为47) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为16) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_channels (
int，可选，默认为3) — 输入通道的数量。 - image_size (
int，可选，默认为728) — 每张图片的尺寸（分辨率）。 - patch_size (
int，可选，默认为14) — 每个 patch 的大小（分辨率）。 - hidden_act (
str，可选，默认为quick_gelu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - layer_norm_eps (
float，可选，默认为1e-05) — 层归一化层所使用的 epsilon 值。 - attention_dropout (
Union[float, int]，可选，默认为0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。 - mlp_ratio (
float，可选，默认为5.833333333333333) — MLP 隐藏层维度与嵌入维度的比值。 - layer_scale_init_value (
float，可选，默认为0.1) — 自注意力层中使用的缩放值。基础模型使用 0.1，大型模型使用 1e-6。设置为 0 可禁用层缩放。 - rope_parameters (
dict, 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。 - max_position_embeddings (
int，可选，默认为2704) — 该模型可能使用的最大序列长度。
这是用于存储 Step3p7Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Step3P7 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 stepfun-ai/Step-3.7-Flash 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
示例：
>>> from transformers import Step3p7VisionConfig, Step3p7VisionModel
>>> # Initializing a Step3p7VisionConfig with google/step3p7-base-patch16-224 style configuration
>>> configuration = Step3p7VisionConfig()
>>> # Initializing a Step3p7VisionModel (with random weights) from the google/step3p7-base-patch16-224 style configuration
>>> model = Step3p7VisionModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configStep3p7TextConfig
class transformers.Step3p7TextConfig
< 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 = 128815hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 11264num_hidden_layers: int = 45num_attention_heads: int = 64num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 128000initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int = 1bos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonetie_word_embeddings: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0num_experts_per_tok: int = 8num_local_experts: int = 128output_router_logits: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonemlp_layer_types: list[str] | None = Nonelayer_types: list[str] | None = Nonemoe_intermediate_size: int = 1280n_routed_experts: int = 288share_expert_dim: int = 1280sliding_window: int | None = Nonenum_sliding_attention_heads: int | None = Noneattention_bias: bool = Falsequery_pre_attn_scalar: int | float | None = Nonemoe_router_scaling_factor: float = 1.0mlp_bias: bool = Falseswiglu_limits: list[float | int | None] | None = Noneswiglu_limits_shared: list[float | int | None] | None = Nonemtp_layer_types: list[str] | None = Nonemtp_mlp_layer_types: list[str] | None = None )
参数
- vocab_size (
int，可选，默认为128815) — 模型的词汇表大小。定义了input_ids可以表示的不同 token 数量。 - hidden_size (
int，可选，默认为4096) — 隐藏表示的维度。 - intermediate_size (
int，可选，默认为11264) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为45) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为64) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_key_value_heads (
int, 可选，默认为8) — 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数。如果num_key_value_heads=num_attention_heads，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果num_key_value_heads=1，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行 meanpooling 来构建。更多详情请参阅 这篇论文。如果未指定，则默认为num_attention_heads。 - head_dim (
int，可选，默认为128) — 注意力头维度。如果为 None，则默认为 hidden_size // num_attention_heads - hidden_act (
str，可选，默认为silu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - max_position_embeddings (
int，可选，默认为128000) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - rms_norm_eps (
float，可选，默认为1e-05) — RMS 归一化层使用的 epsilon 值。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 模型是否应返回最后一次键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当config.is_decoder=True或模型为仅解码器生成式模型时相关。 - pad_token_id (
int，可选，默认为1) — 词表中用于填充的 token id。 - bos_token_id (
int, 可选) — 词汇表中用于表示流起始的 Token id。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 可选) — 词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 token id。 - tie_word_embeddings (
bool，可选，默认为False) — 是否根据模型的tied_weights_keys映射来绑定权重嵌入。 - attention_dropout (
Union[float, int]，可选，默认为0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。 - num_experts_per_tok (
int，可选，默认为8) — 每个 token 路由到的专家数量。这是 token 选择路由的 top-k 值。 - num_local_experts (
int，可选，默认为128) — 每个设备上的本地专家数量。num_experts应能被num_local_experts整除。 - output_router_logits (
bool，可选，默认为False) — 是否由模型返回路由器 logits。启用此选项后，模型还将输出辅助损失，包括负载均衡损失和路由器 z-loss。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。 - mlp_layer_types (
list[str], 可选) — 逐层 MLP 类型："sparse"（MoE）或"dense"。如果未提供，则从旧版moe_layers_enumhub-config 关键字参数（逗号分隔的字符串或 MoE 层索引列表）推导， 默认从索引 3 开始的所有层均为 MoE。 - layer_types (
list[str], 可选) — 一个列表，用于显式地将每个层索引映射到其层类型。如果未提供，将根据 config 值自动生成。 - moe_intermediate_size (
int，可选，默认为1280) — 路由专家 MLP 的中间层大小。 - n_routed_experts (
int，可选，默认为 288) — 路由专家的总数。可通过attribute_map作为num_local_experts访问。 - share_expert_dim (
int，可选，默认为 1280) — 始终激活的共享专家的中间层大小。 - sliding_window (
int, 可选) — 滑动窗口注意力的窗口大小。如果为None，则不应用滑动窗口。 - num_sliding_attention_heads (
int, 可选) —"sliding_attention"层的注意力头数量，若与num_attention_heads不同。 默认使用旧版attention_other_settinghub 配置关键字参数中的num_attention_heads项。 通过per_layer_config覆盖应用（参见PreTrainedConfig），而非逐层列表字段。 - attention_bias (
bool，可选，默认为False) — 在自注意力机制中，是否在 query、key、value 和 output 投影层中使用偏置。 - query_pre_attn_scalar（
int或float，可选）—Step3p7Attention.__init__的钩子点：默认值为head_dim，从而实现标准的head_dim ** -0.5缩放；可根据发布的检查点变体进行覆盖。 - moe_router_scaling_factor (
float，可选，默认值为 1.0) — 应用于 MoE 块中路由专家输出的缩放因子（即Step3p7SparseMoeBlock中的routed_scaling_factor）。 - mlp_bias (
bool，可选，默认为False) — 是否在 MLP 层的 up_proj、down_proj 和 gate_proj 层中使用偏置。 - swiglu_limits (
list[float | None]，可选) — 每层的 gate/up 截断边界；None表示不进行截断。 - swiglu_limits_shared (
list[float | int | None]，可选) — 始终激活的共享专家中，每层 gate/up 的截断边界；None表示不进行截断。 - mtp_layer_types (
list[str], 可选) — 每个 MTP 层的注意力类型；将layer_types中遗留的尾部填充拆分出来，而不是直接丢弃，以便Step3p7Config.get_mtp_config()能够为generate(use_mtp=True)构建 MTP 层。 - mtp_mlp_layer_types (
list[str], 可选) — 每个 MTP 层的 MLP 类型，类似于mlp_layer_types的mtp_layer_types。
这是用于存储 Step3p7Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Step3P7 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 stepfun-ai/Step-3.7-Flash 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
Step3p7ImageProcessor
类 transformers.Step3p7ImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
参数
- do_convert_rgb (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否将图像转换为 RGB。 - do_resize (
bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为{'height' -- 728, 'width': 728})： 描述输入到模型的最大尺寸。 - default_to_square (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用center_crop后输出图像的尺寸。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为2) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举PILImageResampling中的一个值。仅当do_resize设置为True时才会生效。 - do_rescale (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行重新缩放。 - rescale_factor (
float，kwargs，可选，默认为0.00392156862745098) — 当do_rescale设置为True时，用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize设置为True时生效。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选，默认为[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize设置为True时生效。 - do_pad (
bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的{"height": int, "width" int}尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在do_pad=True.时应用。 - do_center_crop (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。"none"或ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。 - Returns 如果设置为
'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 —
构建一个 Step3p7ImageProcessor 图像处理器。
disable_grouping (bool, kwargs, 可选)：
是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。
如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详情见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, 可选)：
输入中每张图像所使用的图像 token 数量。
为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。
返回给定尺寸图像的本地 patch 数量。
预处理
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.step3p7.image_processing_step3p7.Step3p7ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
参数
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置do_rescale=False。 - do_convert_rgb (
bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。 - do_resize (
bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 描述模型的最大输入维度。 - default_to_square (
bool, kwargs, 可选) — 当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用center_crop后输出图像的尺寸。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。可以是枚举PILImageResampling中的一个值。仅当do_resize设置为True时生效。 - do_rescale (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行重新缩放。 - rescale_factor (
float, kwargs, 可选) — 如果do_rescale设置为True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize设置为True时生效。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize设置为True时生效。 - do_pad (
bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的{"height": int, "width" int}尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在do_pad=True.时应用。 - do_center_crop (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。"none"或ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。 - patch_size (
int，kwargs，可选，默认值为 504) — 每个局部 patch 裁剪的目标尺寸（高度 = 宽度）。 - max_image_size (
int，kwargs，可选，默认值为 3024) — 长边超过此值的图像将在规划 patch 之前按比例统一缩小。
返回值
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — 由 call 方法返回的列表/数组/张量字典（如 ‘pixel_values’ 等）。 - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], 可选) — 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。
Step3p7Processor
class transformers.Step3p7Processor
< source >( image_processortokenizer = Nonechat_template = None**kwargs )
构建一个 Step3p7Processor，它将图像处理器和分词器封装为单一处理器。
Step3p7Processor 提供了 Step3p7ImageProcessor 和 tokenizer_class 的所有功能。有关更多信息，请参阅 ~Step3p7ImageProcessor 和 ~tokenizer_class。
返回图像 image_idx 的扩展 token 字符串（包含 patches 和全局视图）。
Step3p7VisionModel
class transformers.Step3p7VisionModel
< source >( config: Step3p7VisionConfig )
参数
- config (Step3p7VisionConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
未添加任何特定头部的裸 Step3P7 模型，直接输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- pixel_values（形状为
(batch_size, num_channels, image_size, image_size)的torch.Tensor）— 对应输入图像的张量。可以使用 Step3p7ImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 Step3p7ImageProcessor.call()（Step3p7Processor 使用 Step3p7ImageProcessor 来处理图像）。
返回值
BaseModelOutput 或 tuple(torch.Tensor)
一个 BaseModelOutput 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（Step3p7Config）和输入。
Step3p7VisionModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
Step3p7TextModel
class transformers.Step3p7TextModel
< source >( config: Step3p7TextConfig )
参数
- config (Step3p7TextConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
未添加任何特定头部的裸 Step3P7 文本模型，直接输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
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)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回值
MoeModelOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
MoeModelOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（Step3p7Config）和输入。
Step3p7TextModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
router_logits (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_router_probs=True且config.add_router_probs=True，或当config.output_router_probs=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)。由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits（softmax 之后），这些术语用于计算混合专家模型的辅助损失。
Step3p7Model
class transformers.Step3p7Model
< source >( config: Step3p7Config )
参数
- config (Step3p7Config) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Llava-Next 模型由视觉骨干网络和语言模型组成，不包含语言建模头。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
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'> ) → Step3p7ModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 与输入图像对应的张量。可以使用 Step3p7ImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 Step3p7ImageProcessor.call()（Step3p7Processor 使用 Step3p7ImageProcessor 来处理图像）。 - pixel_values_local (
torch.Tensor, 可选) — 形状为(total_patches, 3, H, W)的局部图像块像素值。 - num_local_patches (
list[int]或torch.Tensor，可选) — 批次中每张图片的局部 patch 数量。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 可选) — 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (pooler_output、可选：last_hidden_states、可选：hidden_states、可选：attentions)pooler_output，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) 组成，它是编码器融合到文本嵌入中的多模态特征序列。
返回值
Step3p7ModelOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
Step3p7ModelOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（Step3p7Config）和输入。
Step3p7Model 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则仅输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
image_hidden_states (
torch.Tensor，可选) — 一个尺寸为(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor。 由视觉编码器生成的模型 image_hidden_states，并在投影最后一个隐藏状态之后得到。router_logits (
tuple[torch.Tensor]，可选，在传入output_router_logits=True或config.add_router_probs=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)。模型的 Router logits，可用于计算混合专家（Mixture of Experts）模型的辅助损失。
Step3p7ForConditionalGeneration
类 transformers.Step3p7ForConditionalGeneration
< source >( config: Step3p7Config )
参数
- config (Step3p7Config) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
用于基于其他模态（例如图像-文本到文本生成）进行 token 生成的 Step3P7 模型。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
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'> ) → Step3p7CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 与输入图像对应的张量。可以使用 Step3p7ImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 Step3p7ImageProcessor.call()（Step3p7Processor 使用 Step3p7ImageProcessor 来处理图像）。 - pixel_values_local (
torch.Tensor, 可选) — 形状为(total_patches, 3, H, W)的局部图像块像素值。 - num_local_patches (
list[int]或torch.Tensor，可选) — 批次中每张图片的局部 patch 数量。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引值应在[0, ..., config.vocab_size]范围内，或为 -100（参见input_ids的文档字符串）。索引值设为-100的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签位于[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 进行计算。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 可选，默认为0) — 如果为int，则计算最后logits_to_keep个 token 的 logits。如果为0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当显著。 如果为torch.Tensor，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。 这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 可选) — 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (pooler_output、可选：last_hidden_states、可选：hidden_states、可选：attentions)pooler_output，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) 组成，它是编码器融合到文本嵌入中的多模态特征序列。
返回值
Step3p7CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
Step3p7CausalLMOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（Step3p7Config）和输入。
Step3p7ForConditionalGeneration 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple[torch.Tensor]，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple[torch.Tensor]，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
image_hidden_states (
torch.Tensor，可选) — 大小为 (batch_size * num_patches, num_images, sequence_length, hidden_size)` 的torch.Tensor。 由视觉编码器生成的模型 image_hidden_states，并在投影最后一个隐藏状态之后得到。router_logits (
tuple[torch.Tensor]，可选，在传入output_router_logits=True或config.add_router_probs=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)。模型的 Router logits，可用于计算混合专家（Mixture of Experts）模型的辅助损失。
示例：
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Step3p7ForConditionalGeneration
>>> model = Step3p7ForConditionalGeneration.from_pretrained("stepfun-ai/Step-3.7-Flash")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/Step-3.7-Flash")
>>> 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]