# Aya Vision

[Aya Vision](https://huggingface.co/papers/2505.08751)은 Cohere Labs의 오픈 웨이트 멀티모달 비전-언어 모델 계열입니다. 고품질 다국어 이미지 캡션을 생성하는 합성 주석 프레임워크로 학습되어 Aya Vision의 생성 응답 품질을 향상시킵니다. 또한, 비전 기능을 추가한 후에도 텍스트 기능을 유지하기 위해 크로스모달 모델 병합 기법을 사용합니다. 이 모델은 CommandR-7B 언어 모델과 SigLIP 비전 인코더를 결합합니다.

모든 Aya Vision 원본 체크포인트는 [Aya Vision](https://huggingface.co/collections/CohereLabs/cohere-labs-aya-vision-67c4ccd395ca064308ee1484) 컬렉션에서 찾을 수 있습니다.

> [!TIP]
> 이 모델은 [saurabhdash](https://huggingface.co/saurabhdash)와 [yonigozlan](https://huggingface.co/yonigozlan)에 의해 기여되었습니다.
>
> Aya Vision를 다양한 이미지-텍스트 작업에 적용하는 방법에 대한 추가 예제는 오른쪽 사이드바의 Aya Vision 모델에 클릭하여 확인하세요.

아래 예제는 [Pipeline](/docs/transformers/main/ko/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) 또는 [AutoModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel) 클래스를 사용하여 이미지 기반으로 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(model="CohereLabs/aya-vision-8b", task="image-text-to-text", device_map="auto")

# Format message with the aya-vision chat template
messages = [
    {"role": "user",
     "content": [
       {"type": "image", "url": "https://media.istockphoto.com/id/458012057/photo/istanbul-turkey.jpg?s=612x612&w=0&k=20&c=qogAOVvkpfUyqLUMr_XJQyq-HkACXyYUSZbKhBlPrxo="},
        {"type": "text", "text": "Bu resimde hangi anıt gösterilmektedir?"},
    ]},
    ]
outputs = pipe(text=messages, max_new_tokens=300, return_full_text=False)

print(outputs)
```

```python
# pip install 'git+https://github.com/huggingface/transformers.git@v4.49.0-Aya Vision'
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_id = "CohereLabs/aya-vision-8b"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
)

# Format message with the aya-vision chat template
messages = [
    {"role": "user",
     "content": [
       {"type": "image", "url": "https://pbs.twimg.com/media/Fx7YvfQWYAIp6rZ?format=jpg&name=medium"},
        {"type": "text", "text": "चित्र में लिखा पाठ क्या कहता है?"},
    ]},
    ]

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

gen_tokens = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=300,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
)

print(processor.tokenizer.decode(gen_tokens[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))
```

Quantization은 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 사용량을 줄입니다. 지원되는 백엔드에 대한 자세한 내용은 [Quantization](../quantization/overview) 개요를 참고하세요.

아래 예제는 [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes)를 사용하여 가중치만 4-bit로 양자화합니다.

```python
import torch

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor, BitsAndBytesConfig

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bit_use_double_quant=True
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereLabs/aya-vision-32b", use_fast=True)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "CohereLabs/aya-vision-32b",
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto"
)

inputs = processor.apply_chat_template(
    [
    {"role": "user", "content": [
        {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/roschmid/dog-races/resolve/main/images/Border_Collie.jpg"},
        {"type": "text",  "text":"Describe what you see."}
    ]}
    ],
    padding=True,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

generated = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(processor.tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True))
```

## The input is a single word "Notes".

참고

- 이미지는 채팅 템플릿에서 `<image>` 태그로 표현됩니다.

- 입력을 올바르게 포맷하려면 [apply_chat_template()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.apply_chat_template) 메서드를 사용하세요.

- 아래 예제는 여러 이미지로 추론을 수행하는 방법을 보여줍니다.
  
    ```py
    import torch
    from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
        
    processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b")
    model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
        "CohereForAI/aya-vision-8b", device_map="auto"
    )
    
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg",
                },
                {
                    "type": "image",
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg",
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "These images depict two different landmarks. Can you identify them?",
                },
            ],
        },
    ]
    
    inputs = processor.apply_chat_template(
        messages, padding=True, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
    ).to(model.device)
    
    gen_tokens = model.generate(
        **inputs, 
        max_new_tokens=300, 
        do_sample=True, 
        temperature=0.3,
    )
    
    gen_text = processor.tokenizer.decode(gen_tokens[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
    print(gen_text)
    ```

- 아래 예시는 배치된 입력을 사용한 추론을 보여줍니다.
  
    ```py
    import torch
    from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
        
    processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
    model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
        "CohereForAI/aya-vision-8b", device_map="auto"
    )
    
    batch_messages = [
        [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/llava_view.jpg"},
                    {"type": "text", "text": "Write a haiku for this image"},
                ],
            },
        ],
        [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image",
                        "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg",
                    },
                    {
                        "type": "image",
                        "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg",
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "These images depict two different landmarks. Can you identify them?",
                    },
                ],
            },
        ],
    ]
    
    batch_inputs = processor.apply_chat_template(
        batch_messages, 
        padding=True, 
        add_generation_prompt=True, 
        tokenize=True, 
        return_dict=True, 
        return_tensors="pt"
    ).to(model.device)
    
    batch_outputs = model.generate(
        **batch_inputs,
        max_new_tokens=300,
        do_sample=True,
        temperature=0.3,
    )
    
    for i, output in enumerate(batch_outputs):
        response = processor.tokenizer.decode(
            output[batch_inputs.input_ids.shape[1]:], 
            skip_special_tokens=True
        )
        print(f"Response {i+1}:\n{response}\n")
    ```

## AyaVisionProcessor[[transformers.AyaVisionProcessor]]

#### transformers.AyaVisionProcessor[[transformers.AyaVisionProcessor]]

```python
transformers.AyaVisionProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, patch_size: int = 28, img_size: int = 364, image_token = '<image>', downsample_factor: int = 1, start_of_img_token = '<|START_OF_IMG|>', end_of_img_token = '<|END_OF_IMG|>', img_patch_token = '<|IMG_PATCH|>', img_line_break_token = '<|IMG_LINE_BREAK|>', tile_token = 'TILE', tile_global_token = 'TILE_GLOBAL', chat_template = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/processing_aya_vision.py#L34)

**매개변수:**

image_processor (`GotOcr2ImageProcessor`) : 이미지 프로세서가 필수 입력입니다.

tokenizer (`CohereTokenizer`) : 토크나이저는 필수 입력입니다.

patch_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 28) : 토큰화를 위한 이미지 패치의 크기입니다.

img_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 364) : 토큰화할 이미지의 크기입니다. 이미지 프로세서에 전달된 크기와 일치해야 합니다.

image_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"<image>"`) : 텍스트에서 이미지를 나타내는 데 사용되는 토큰입니다.

downsample_factor (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : 패치 크기를 스케일링할 계수입니다.

start_of_img_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"<|START_OF_IMG|>"`) : 텍스트에서 이미지의 시작을 나타내는 데 사용되는 토큰입니다.

end_of_img_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"<|END_OF_IMG|>"`) : 텍스트에서 이미지의 끝을 나타내는 데 사용되는 토큰입니다.

img_patch_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"<|IMG_PATCH|>"`) : 텍스트에서 이미지 패치를 나타내는 데 사용되는 토큰입니다.

img_line_break_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"<|IMG_LINE_BREAK|>"`) : 텍스트에서 줄바꿈을 나타내는 데 사용되는 토큰입니다.

tile_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"TILE"`) : 텍스트에서 이미지 패치를 나타내는 데 사용되는 토큰입니다.

tile_global_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"TILE_GLOBAL"`) : 텍스트에서 커버 이미지를 나타내는 데 사용되는 토큰입니다.

chat_template (`str`) : 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다.

이미지 프로세서와 토크나이저를 단일 프로세서로 래핑하는 AyaVisionProcessor를 생성합니다.

[AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor)는 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)와 [CohereTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/cohere#transformers.CohereTokenizer)의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)와 [~CohereTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/cohere#transformers.CohereTokenizer)를 참고하세요.

#### __call__[[transformers.AyaVisionProcessor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L659)

**매개변수:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *선택*) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *선택*) : 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정하세요.

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *선택*) : 전처리할 비디오입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위를 가지는 단일 비디오 또는 비디오 배치(batch)를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위를 가지는 비디오를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *선택 사항*) : 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다.

return_tensors (`str` 또는 [TensorType](/docs/transformers/main/ko/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` 객체를 반환합니다. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` 객체를 반환합니다.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.

## AyaVisionConfig[[transformers.AyaVisionConfig]]

#### transformers.AyaVisionConfig[[transformers.AyaVisionConfig]]

```python
transformers.AyaVisionConfig(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, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_feature_select_strategy: str = 'full', vision_feature_layer: int | list[int] = -1, downsample_factor: int = 2, adapter_layer_norm_eps: float = 1e-06, image_token_index: int = 255036, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/configuration_aya_vision.py#L25)

**매개변수:**

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 비전 백본의 config 객체 또는 사전 정의된 config 딕셔너리입니다.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

vision_feature_select_strategy (`str`, *선택 사항*, 기본값 `full`) : 비전 백본에서 비전 특징을 선택하는 데 사용되는 특징 선택 전략입니다.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *선택 사항*, 기본값 `-1`) : 시각 특징을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특징이 연결되어 시각 특징을 형성합니다.

downsample_factor (`int`, *선택 사항*, 기본값 2) : 시각 특징에 적용할 다운샘플링 팩터입니다.

adapter_layer_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 1e-06) : 어댑터의 레이어 정규화에 사용되는 epsilon 값입니다.

image_token_index (`int`, *선택 사항*, 기본값 `255036`) : 입력 이미지의 자리표시자로 사용되는 이미지 토큰 인덱스입니다.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 AyaVisionModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Aya Vision 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [CohereForAI/aya-vision-8b](https://huggingface.co/CohereForAI/aya-vision-8b)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

## AyaVisionModel[[transformers.AyaVisionModel]]

#### transformers.AyaVisionModel[[transformers.AyaVisionModel]]

```python
transformers.AyaVisionModel(config: AyaVisionConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L160)

**매개변수:**

config ([AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델과 관련된 가중치가 로드되지 않고 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

언어 모델링 헤드가 없는 비전 백본과 언어 모델로 구성된 AyaVision 모델

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.AyaVisionModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L232)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용하여 픽셀 값을 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor)는 이미지 처리에 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용합니다).

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *선택 사항*) : 시각 특징을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특징이 연결되어 시각 특징을 형성합니다.

vision_feature_select_strategy (`str`, *선택 사항*) : 비전 백본에서 비전 특징을 선택하는 데 사용되는 특징 선택 전략입니다. `"default"` 또는 `"full"` 중 하나여야 합니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *선택 사항*) : 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 Dict입니다. 각 인코딩된 출력은 (`pooler_output`, *선택 사항*: `last_hidden_states`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`)의 튜플로 구성되며, `pooler_output`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)입니다. 이는 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩으로 병합한 시퀀스입니다.

**반환값:** `AyaVisionModelOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`AyaVisionModelOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor` 튜플(`return_dict=False`이 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[AyaVisionModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  `past_key_values`가 사용되면, `(batch_size, 1, hidden_size)` 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택 사항*) -- 크기가 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`. 비전 인코더가 생성한 모델의 image_hidden_states로, 마지막 hidden state를 투영한 후의 값입니다.

#### get_image_features[[transformers.AyaVisionModel.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L169)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor)는 이미지 처리에 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용합니다).

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *선택 사항*) : 시각 특징을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특징이 연결되어 시각 특징을 형성합니다.

vision_feature_select_strategy (`str`, *선택 사항*) : 비전 백본에서 비전 특징을 선택하는 데 사용되는 특징 선택 전략입니다. `"default"` 또는 `"full"` 중 하나여야 합니다.

**반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

비전 타워에서 이미지 마지막 hidden states를 가져와서 멀티모달 프로젝션을 적용합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

#### get_placeholder_mask[[transformers.AyaVisionModel.get_placeholder_mask]]

```python
get_placeholder_mask(input_ids: LongTensor, inputs_embeds: Tensor, image_features: Tensor)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L208)

`input_ids` 또는 `inputs_embeds`에서 멀티모달 플레이스홀더 마스크를 가져오고, 플레이스홀더 토큰 수가 멀티모달 특징의 길이와 같은지 확인합니다. 길이가 다르면 오류가 발생합니다.

## AyaVisionForConditionalGeneration[[transformers.AyaVisionForConditionalGeneration]]

#### transformers.AyaVisionForConditionalGeneration[[transformers.AyaVisionForConditionalGeneration]]

```python
transformers.AyaVisionForConditionalGeneration(config: AyaVisionConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L297)

**매개변수:**

config ([AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델과 관련된 가중치가 로드되지 않고 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

비전 백본과 언어 모델로 구성된 AYA_VISION 모델

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.AyaVisionForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L325)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용하여 픽셀 값을 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor)는 이미지 처리에 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용합니다).

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *선택 사항*) : 시각 특징을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특징이 연결되어 시각 특징을 형성합니다.

vision_feature_select_strategy (`str`, *선택 사항*) : 비전 백본에서 비전 특징을 선택하는 데 사용되는 특징 선택 전략입니다. `"default"` 또는 `"full"` 중 하나여야 합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위 내이거나 -100이어야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

image_sizes (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, 2)`, *선택 사항*) : 배치 내 각 이미지의 크기입니다. 각 이미지에 대해 (height, width) 형식입니다.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *선택 사항*) : 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 Dict입니다. 각 인코딩된 출력은 (`pooler_output`, *선택 사항*: `last_hidden_states`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`)의 튜플로 구성되며, `pooler_output`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)입니다. 이는 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩으로 병합한 시퀀스입니다.

**반환값:** `AyaVisionCausalLMOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`AyaVisionCausalLMOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor` 튜플(`return_dict=False`이 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[AyaVisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionForConditionalGeneration)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력용 1개 + 각 레이어의 출력용 1개)로, 모양은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택 사항*) -- 크기가 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`. 비전 인코더가 생성한 모델의 image_hidden_states로, 마지막 hidden state를 투영한 후의 값입니다.

예:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, AyaVisionForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> torch_device = "cuda:0"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b", use_fast=True)
>>> model = AyaVisionForConditionalGeneration.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b", device_map=torch_device)

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {
...                 "type": "image",
...                 "url": "https://pbs.twimg.com/media/Fx7YvfQWYAIp6rZ?format=jpg&name=medium",
...             },
...             {"type": "text", "text": "चित्र में लिखा पाठ क्या कहता है?"},
...         ],
...     }
... ]

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

>>> gen_tokens = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300, do_sample=True, temperature=0.3)
>>> processor.tokenizer.decode(gen_tokens[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
```

#### get_image_features[[transformers.AyaVisionForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L310)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor)는 이미지 처리에 [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor)를 사용합니다).

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *선택 사항*) : 시각 특징을 선택할 레이어의 인덱스입니다. 여러 인덱스가 제공되면 해당 인덱스에 해당하는 시각 특징이 연결되어 시각 특징을 형성합니다.

vision_feature_select_strategy (`str`, *선택 사항*) : 비전 백본에서 비전 특징을 선택하는 데 사용되는 특징 선택 전략입니다. `"default"` 또는 `"full"` 중 하나여야 합니다.

**반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, AyaVisionForConditionalGeneration

>>> model = AyaVisionForConditionalGeneration.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b")

>>> 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]
```