Hugging Face's logo

Transformers documentation

DeepSeek-V2

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

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Эта модель была опубликована в HF papers 07.05.2024 и добавлена в Hugging Face Transformers 09.07.2025.

DeepSeek-V2

Обзор

Модель DeepSeek-V2 была предложена командой DeepSeek-AI в статье DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model.

Аннотация из статьи приведена ниже: Мы представляем DeepSeek-V2 — мощную языковую модель Mixture-of-Experts (MoE), отличающуюся экономичным обучением и эффективным инференсом. Она содержит 236B параметров в общей сложности, из которых 21B активируются для каждого токена, и поддерживает длину контекста 128K токенов. DeepSeek-V2 использует инновационные архитектуры, включая Multi-head Latent Attention (MLA) и DeepSeekMoE. MLA обеспечивает эффективный инференс за счет значительного сжатия кэша Key-Value (KV) в латентный вектор, а DeepSeekMoE позволяет обучать мощные модели с экономичными затратами благодаря разреженным вычислениям. По сравнению с DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 демонстрирует значительно более высокую производительность, при этом сокращая затраты на обучение на 42,5%, уменьшая кэш KV на 93,3% и увеличивая максимальную пропускную способность генерации в 5,76 раза. Мы обучаем DeepSeek-V2 на высококачественном корпусе из множества источников, состоящем из 8,1T токенов, а затем выполняем Supervised Fine-Tuning (SFT) и Reinforcement Learning (RL), чтобы полностью раскрыть его потенциал. Результаты оценки показывают, что даже с активированными параметрами всего 21B DeepSeek-V2 и его чат-версии по-прежнему достигают топовой производительности среди моделей с открытым исходным кодом.

Эта модель была предоставлена VladOS95-cyber. Исходный код можно найти здесь.

Советы по использованию

Модель использует архитектуры Multi-head Latent Attention (MLA) и DeepSeekMoE для эффективного инференса и экономичного обучения. Она применяет стратегию балансировки нагрузки без вспомогательной функции потерь и цель обучения с предсказанием нескольких токенов. Модель может использоваться для различных языковых задач после предварительного обучения на 14,8 триллиона токенов и прохождения этапов Supervised Fine-Tuning и Reinforcement Learning.

DeepseekV2Config

класс transformers.DeepseekV2Config

< >

( 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 = Nonefirst_k_dense_replace: int = 0kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int | None = 1536n_group: int | None = Nonen_routed_experts: int = 64output_router_logits: bool = Falsen_shared_experts: int = 2qk_nope_head_dim: int = 128qk_rope_head_dim: int = 64routed_scaling_factor: float = 1.0topk_group: int | None = Nonetopk_method: str | None = 'greedy'norm_topk_prob: bool | None = Falsev_head_dim: int = 128num_experts_per_tok: int | None = Nonemoe_intermediate_size: int = 1407 )

Параметры

  • vocab_size (int, необязательный, по умолчанию 102400) — Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в input_ids.
  • hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 4096) — Размерность скрытых представлений.
  • intermediate_size (int, необязательный, по умолчанию 11008) — Размерность представлений MLP.
  • num_hidden_layers (int, необязательный, по умолчанию 32) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer.
  • num_attention_heads (int, необязательный, по умолчанию 32) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer.
  • num_key_value_heads (int, необязательный) — Количество ключевых и value-голов, используемых для реализации Grouped Query Attention. Если num_key_value_heads=num_attention_heads, модель использует Multi Head Attention (MHA); если num_key_value_heads=1 — Multi Query Attention (MQA); в остальных случаях применяется GQA. При конвертации мультиголовного чекпоинта в GQA-чекпоинт каждая групповая ключевая и value-голова должна построиться путём усреднения (meanpooling) всех исходных голов в этой группе. Дополнительные сведения см. в этой статье. Если параметр не задан, по умолчанию используется num_attention_heads.
  • hidden_act (str, необязательный, по умолчанию silu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, "gelu", "relu", "silu" и т. д.
  • max_position_embeddings (int, необязательный, по умолчанию 2048) — Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта модель.
  • initializer_range (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов.
  • rms_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-06) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации rms.
  • use_cache (bool, необязательный, по умолчанию True) — Указывает, должен ли модель возвращать последние ключи/значения внимания (не используется во всех моделях). Актуально только если config.is_decoder=True или если модель является генеративной моделью только с декодером.
  • pad_token_id (int, необязательный) — Идентификатор токена, используемого для выравнивания в словаре.
  • bos_token_id (int, необязательный, по умолчанию 1) — Идентификатор токена, используемого для обозначения начала потока в словаре.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], необязательный, по умолчанию 2) — Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.
  • pretraining_tp (int, необязательный, по умолчанию 1) — Экспериментальная функция. Ранг тензорного параллелизма, использованный во время предварительного обучения. Подробнее об этом см. в этом документе. Это значение необходимо для обеспечения точной воспроизводимости результатов предварительного обучения. См. также этот вопрос.
  • tie_word_embeddings (bool, необязательный, по умолчанию False) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингу tied_weights_keys модели.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], необязательный) — Словарь, содержащий параметры конфигурации для эмбеддингов RoPE. Словарь должен содержать значение для rope_theta и, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длинными max_position_embeddings.
  • attention_bias (bool, необязательный, по умолчанию False) — Использовать ли смещение (bias) в слоях проекции query, key, value и output при само-внимании.
  • attention_dropout (float, необязательный, по умолчанию 0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания.
  • mlp_bias (bool, необязательный, по умолчанию False) — Использовать ли смещение (bias) в слоях up_proj, down_proj и gate_proj внутри MLP-слоёв.
  • head_dim (int, необязательный) — Размер измерения головы внимания. Если значение равно None, по умолчанию используется hidden_size // num_attention_heads
  • first_k_dense_replace (int, необязательный, по умолчанию 0) — Количество плотных (dense) слоёв в начальных слоях перед переходом к MoE-слоям.
  • kv_lora_rank (int, необязательный, по умолчанию 512) — Ранг матриц LoRA для проекций ключей и значений.
  • q_lora_rank (int, необязательный, по умолчанию 1536) — Ранг матриц LoRA для проекций запросов.
  • n_group (int, необязательный) — Количество групп для маршрутизируемых экспертов.
  • n_routed_experts (int, необязательный, по умолчанию 64) — Количество маршрутизируемых экспертов.
  • output_router_logits (bool, необязательный, по умолчанию False) — Определяет, следует ли модели возвращать логиты роутера. Включение этого параметра также позволит модели выводить вспомогательную потерю, включая потерю балансировки нагрузки и z-потерю роутера.
  • n_shared_experts (int, необязательный, по умолчанию 2) — Количество общих экспертов.
  • qk_nope_head_dim (int, необязательный, по умолчанию 128) — Размерность заголовков запроса/ключа, для которых не используются вращающиеся позиционные эмбеддинги.
  • qk_rope_head_dim (int, необязательный, по умолчанию 64) — Размерность заголовков запроса/ключа, для которых используются вращающиеся позиционные эмбеддинги.
  • routed_scaling_factor (float, необязательный, по умолчанию 1.0) — Коэффициент масштабирования для маршрутизированных экспертов.
  • topk_group (int, необязательный) — Количество выбранных групп для каждого токена (для каждого токена, чтобы выбранные эксперты находились только в пределах topk_group групп).
  • topk_method (str, необязательный, по умолчанию "greedy") — Метод, используемый для выбора топ-k экспертов в механизме маршрутизируемого гейта.
  • norm_topk_prob (bool, необязательный, по умолчанию False) — Нормализовать ли веса маршрутизированных экспертов.
  • v_head_dim (int, необязательный, по умолчанию 128) — Размерность value-голов.
  • num_experts_per_tok (int, необязательный) — Количество экспертов, к которым маршрутизируется каждый токен. Это значение top-k для маршрутизации по выбору токена.
  • moe_intermediate_size (int, необязательный, по умолчанию 1407) — Промежуточный размер MLP маршрутизированных экспертов.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели DeepseekV2Model. Он используется для создания модели Deepseek V2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Пример:

>>> from transformers import DeepseekV2Model, DeepseekV2Config
>>> # Initializing a DeepSeek-V2 style configuration
>>> configuration = DeepseekV2Config()
>>> # Accessing the model configuration
>>> model = DeepseekV2Model(configuration)
>>> print(model.config)

DeepseekV2Model

класс transformers.DeepseekV2Model

< >

( config: DeepseekV2Config )

Параметры

  • config (DeepseekV2Config) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация по файлу конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Модель Deepseek V2 без дополнительных компонентов, выводящая необработанные скрытые состояния без какого-либо специализированного слоя.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( 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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.

    В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

    Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

    Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели.
  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).

Возвращает

MoeModelOutputWithPast или tuple(torch.FloatTensor)

MoeModelOutputWithPast или кортеж torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (DeepseekV2Config) и входных данных.

Метод forward класса DeepseekV2Model переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметр past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.FloatTensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_attentions=True или если config.output_attentions=True) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданы output_router_probs=True и config.add_router_probs=True или если config.output_router_probs=True) — кортеж torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Сырые логиты роутера (после softmax), вычисляемые роутерами MoE; эти значения используются для вычисления вспомогательной функции потерь в моделях Mixture of Experts.

DeepseekV2ForCausalLM

класс transformers.DeepseekV2ForCausalLM

< >

( config: DeepseekV2Config )

Параметры

  • config (DeepseekV2Config) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация по файлу конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Модель Deepseek V2 для каузального языкового моделирования.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( 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.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.

    В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

    Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

    Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели.
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне [0, ..., config.vocab_size] или быть равны -100 (см. docstring input_ids). Токены с индексами, установленными в -100, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], необязательный, по умолчанию 0) — Если передано значение типа int, вычисляет logits для последних logits_to_keep токенов. Если указано 0, logits вычисляются для всех input_ids (особый случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа torch.Tensor, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (один размер для batch и длины последовательности).

Возвращает

MoeCausalLMOutputWithPast или tuple(torch.FloatTensor)

MoeCausalLMOutputWithPast или кортеж из torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (DeepseekV2Config) и входных данных.

Метод forward класса DeepseekV2ForCausalLM переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • loss (torch.FloatTensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери языковой модели (для предсказания следующего токена).

  • logits (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).

  • aux_loss (torch.FloatTensor, необязательный, возвращается при передаче output_router_logits=True или при config.output_router_logits=True, если модель обучает свой роутер с потерей балансировки нагрузки) — вспомогательная потеря балансировки нагрузки для разреженных модулей. Модели, которые балансируют свои эксперты с помощью смещения роутера (DeepSeek-V3 и архитектуры, производные от него), возвращают здесь None, при этом всё равно возвращая router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается при передаче output_router_logits=True или если config.output_router_logits=True) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному для каждого разреженного слоя) формы (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Сырые логиты маршрутизатора, вычисленные маршрутизаторами MoE. Их можно использовать для вычисления потерь сбалансированности нагрузки или для анализа того, как токены распределяются между экспертами.

  • past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

    Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.FloatTensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если передано output_attentions=True или если config.output_attentions=True) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

>>> from transformers import AutoTokenizer, DeepseekV2ForCausalLM

>>> model = DeepseekV2ForCausalLM.from_pretrained("meta-deepseek_v2/DeepseekV2-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-deepseek_v2/DeepseekV2-2-7b-hf")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> 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]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."

DeepseekV2ForSequenceClassification

класс transformers.DeepseekV2ForSequenceClassification

< >

( config )

forward

< >

( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • past_key_values (Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.

    В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

    Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

    Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели.
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size,), необязательный) — Метки для вычисления функции потерь классификации/регрессии последовательности. Индексы должны находиться в диапазоне [0, ..., config.num_labels - 1]. Если config.num_labels == 1, вычисляется функция потерь регрессии (среднеквадратичная ошибка), если config.num_labels > 1, вычисляется функция потерь классификации (кросс-энтропия).
  • use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).

Возвращает

SequenceClassifierOutputWithPast

Метод GenericForSequenceClassification forward переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

Update on GitHub

←DeepSeek-OCR-2 DeepSeek-V3→