# Gemma2 [Gemma 2](https://huggingface.co/papers/2408.00118) est une famille de modèles de langage avec des variantes pré-entraînées et ajustées par instructions, disponibles en 2B, 9B et 27B paramètres. L’architecture est similaire à celle de la version précédente de Gemma, à l’exception de l’attention locale entrelacée (4096 jetons) et de l’attention globale (8192 jetons), ainsi que de l’attention à requêtes groupées (GQA) pour améliorer les performances d’inférence. Les modèles 2B et 9B sont entraînés par distillation de connaissances, et la variante ajustée par instructions a été post-entraînée par fine-tuning supervisé et apprentissage par renforcement. Vous pouvez trouver tous les points de contrôle originaux de Gemma 2 dans la collection [Gemma 2](https://huggingface.co/collections/google/gemma-2-release-667d6600fd5220e7b967f315). > [!TIP] > Cliquez sur les modèles Gemma 2 dans la barre latérale droite pour plus d'exemples sur la façon d'appliquer Gemma à différentes tâches de langage. L'exemple ci-dessous montre comment discuter avec le modèle à l'aide de [Pipeline](/docs/transformers/main/fr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) ou de la classe [AutoModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoModel), ainsi que depuis la ligne de commande. ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline( task="text-generation", model="google/gemma-2-9b", device_map="auto", ) pipe("Explain quantum computing simply. ", max_new_tokens=50) ``` ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-9b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "google/gemma-2-9b", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) input_text = "Explain quantum computing simply." input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=32, cache_implementation="static") print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` La quantification réduit la charge mémoire des grands modèles en représentant les poids avec une précision inférieure. Reportez-vous à l'aperçu de la [Quantization](../quantization/overview) pour plus d'informations sur les backends de quantification disponibles. L'exemple ci-dessous utilise [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) pour quantiser uniquement les poids en int4. ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-27b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "google/gemma-2-27b", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) input_text = "Explain quantum computing simply." input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=32, cache_implementation="static") print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` Utilisez le [AttentionMaskVisualizer](https://github.com/huggingface/transformers/blob/beb9b5b02246b9b7ee81ddf938f93f44cfeaad19/src/transformers/utils/attention_visualizer.py#L139) pour mieux comprendre les jetons auxquels le modèle peut ou non prêter attention. ```python from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer visualizer = AttentionMaskVisualizer("google/gemma-2b") visualizer("You are an assistant. Make sure you print me") ``` ## Gemma2Config[[transformers.Gemma2Config]] #### transformers.Gemma2Config[[transformers.Gemma2Config]] ```python transformers.Gemma2Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 256000, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, num_hidden_layers: int = 26, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int = 4, head_dim: int = 256, hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh', max_position_embeddings: int = 8192, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, bos_token_id: int | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, query_pre_attn_scalar: int = 256, sliding_window: int | None = 4096, layer_types: list[str] | None = None, final_logit_softcapping: float | None = 30.0, attn_logit_softcapping: float | None = 50.0, use_bidirectional_attention: bool | None = None) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma2/configuration_gemma2.py#L30) **Paramètres :** vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `256000`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`. hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2304`) : Dimension des représentations cachées. intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `9216`) : Dimension des représentations MLP. num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `26`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. num_key_value_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `4`) : C'est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA) ; si `num_key_value_heads=1`, il utilisera l'attention Multi Query (MQA) ; sinon, c'est l'attention GQA qui est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes vers un checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite en effectuant la moyenne (meanpooling) de toutes les têtes d'origine appartenant à ce groupe. Pour plus de détails, consultez [cet article](https://huggingface.co/papers/2305.13245). S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut est `num_attention_heads`. head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `256`) : La dimension des têtes d'attention. Si None, elle prendra par défaut la valeur hidden_size // num_attention_heads hidden_activation (`str`, *facultatif*, par défaut `gelu_pytorch_tanh`) : Fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8192`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé. initializer_range (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.02`) : L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour l'initialisation de toutes les matrices de poids. rms_norm_eps (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1e-06`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms. use_cache (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). Pertinent uniquement si `config.is_decoder=True` ou si le modèle est un modèle génératif de type décodeur uniquement. pad_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Identifiant de jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire. bos_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2`) : Identifiant de jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire. tie_word_embeddings (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance `tied_weights_keys` du 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 pour `rope_theta` et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l'échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des `max_position_embeddings` plus longs. attention_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection de requête, de clé, de valeur et de sortie lors de l'auto-attention. attention_dropout (`Union[int, float]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. query_pre_attn_scalar (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 256) : facteur d'échelle appliqué aux scores d'attention sliding_window (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `4096`) : Taille de la fenêtre de l'attention à fenêtre glissante. Si `None`, aucune fenêtre glissante n'est appliquée. 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. final_logit_softcapping (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 30.0) : facteur d'échelle appliqué lors de l'utilisation du softcapping tanh sur les logits. attn_logit_softcapping (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 50.0) : facteur d'échelle appliqué lors de l'utilisation du softcapping tanh sur les scores d'attention. use_bidirectional_attention (`bool`, *facultatif*) : Si True, le modèle prendra en compte tous les jetons de texte au lieu d'utiliser un masque causal. Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Gemma2Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Gemma2 en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [google/gemma2-7b](https://huggingface.co/google/gemma2-7b) Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations. ```python >>> from transformers import Gemma2Model, Gemma2Config >>> # Initializing a Gemma2 gemma2-7b style configuration >>> configuration = Gemma2Config() >>> # Initializing a model from the gemma2-7b style configuration >>> model = Gemma2Model(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## Gemma2Model[[transformers.Gemma2Model]] #### transformers.Gemma2Model[[transformers.Gemma2Model]] ```python transformers.Gemma2Model(config: Gemma2Config) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma2/modeling_gemma2.py#L373) **Paramètres :** config ([Gemma2Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2Config)) : 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()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle Gemma2 brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.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, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Gemma2Model.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma2/modeling_gemma2.py#L392) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de 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](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de 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 qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de 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]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_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 indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). **Retourne :** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Gemma2Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2Config)) et les entrées. La méthode forward de [Gemma2Model](/docs/transformers/main/fr/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2Model) 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 `Module` plutôt 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.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle. Si `past_key_values` est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme `(batch_size, 1, hidden_size)` est renvoyée. - **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). 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'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.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 lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. ## Gemma2ForCausalLM[[transformers.Gemma2ForCausalLM]] #### transformers.Gemma2ForCausalLM[[transformers.Gemma2ForCausalLM]] ```python transformers.Gemma2ForCausalLM(config: Gemma2Config) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma2/modeling_gemma2.py#L458) **Paramètres :** config ([Gemma2Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2Config)) : 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()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle Gemma2 pour la modélisation causale de langage. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.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, l'élagage des têtes, etc.). Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Gemma2ForCausalLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma2/modeling_gemma2.py#L473) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de 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](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de 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 qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de 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]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_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 indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être compris dans `[0, ..., config.vocab_size]` ou égaux à -100 (voir la docstring de `input_ids`). Les jetons dont l'indice est défini sur `-100` sont ignorés (masqués) ; la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est comprise dans `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Si c'est un `int`, calcule les logits pour les `logits_to_keep` derniers jetons. Si c'est `0`, calcule les logits pour tous les `input_ids` (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut faire économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un `torch.Tensor`, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. C'est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence). **Retourne :** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)` Un [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Gemma2Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2Config)) et les entrées. La méthode forward de [Gemma2ForCausalLM](/docs/transformers/main/fr/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2ForCausalLM) 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 `Module` plutôt 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.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant). - **logits** (`torch.Tensor` de 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 lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). 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 lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.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 lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention. Exemple : ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, Gemma2ForCausalLM >>> model = Gemma2ForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-2-9b") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-9b") >>> prompt = "What is your favorite condiment?" >>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30) >>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "What is your favorite condiment?" ``` ## Gemma2ForSequenceClassification[[transformers.Gemma2ForSequenceClassification]] #### transformers.Gemma2ForSequenceClassification[[transformers.Gemma2ForSequenceClassification]] ```python transformers.Gemma2ForSequenceClassification(config) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma2/modeling_gemma2.py#L536) #### forward[[transformers.Gemma2ForSequenceClassification.forward]] ```python forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs]) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L128) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de 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](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de 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 qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de 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]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`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. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, consultez notre [guide du cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux dont les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_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 indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de classification/régression de séquence. Les indices doivent être dans `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Si `config.num_labels == 1`, une perte de régression est calculée (perte du carré moyen). Si `config.num_labels > 1`, une perte de classification est calculée (entropie croisée). use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). **Retourne :** `SequenceClassifierOutputWithPast` La méthode forward de `GenericForSequenceClassification` 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 `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement. ## Gemma2ForTokenClassification[[transformers.Gemma2ForTokenClassification]] #### transformers.Gemma2ForTokenClassification[[transformers.Gemma2ForTokenClassification]] ```python transformers.Gemma2ForTokenClassification(config) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma2/modeling_gemma2.py#L540) #### forward[[transformers.Gemma2ForTokenClassification.forward]] ```python forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs]) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L275) **Paramètres :** input_ids (`torch.LongTensor` de 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](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de 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 qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de 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]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids) past_key_values (`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. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, consultez notre [guide du cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut. Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée. Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux dont les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_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 indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de classification de jetons. Les indices doivent être dans `[0, ..., config.num_labels - 1]`. use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`). **Retourne :** `TokenClassifierOutput` La méthode forward de `GenericForTokenClassification` 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 `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.