# UnlimitedOcr ## Resumen El modelo UnlimitedOcr fue propuesto en [Unlimited OCR Works](https://huggingface.co/papers/2606.23050) por Youyang Yin, Huanhuan Liu, Qunyi Xie, Chaorun Liu, Shiqi Yang, Shaohua Wang, Zhanlong Liu, Hao Zou, Jinyue Chen, Shu Wei, Jingjing Wu, Mingxin Huang, Zhen Wu, Guibin Wang, Tengyu Du y Lei Jia de Baidu Inc. Es un modelo de 3B parámetros con una longitud de contexto estándar de 32.768 tokens. El resumen del artículo es el siguiente: *Recientemente, los modelos de OCR de extremo a extremo, ejemplificados por DeepSeek OCR, han vuelto a colocar el OCR en el centro de la atención. Una opinión ampliamente compartida es que emplear un modelo de lenguaje grande (LLM) como decodificador permite al modelo aprovechar la distribución previa del lenguaje, lo que conduce a un mejor rendimiento en OCR. Sin embargo, el inconveniente es igualmente evidente: a medida que la secuencia de salida se alarga, la caché KV acumulada aumenta el consumo de memoria y ralentiza progresivamente la generación. Esto contrasta marcadamente con los humanos, que no muestran tal disminución de eficiencia durante tareas de copia de larga duración. En este informe técnico, proponemos Unlimited OCR, un modelo diseñado para emular la memoria de trabajo de análisis humano. Tomando DeepSeek OCR como línea base, reemplazamos todas las capas de atención en el decodificador con nuestra propuesta de Reference Sliding Window Attention (R-SWA), que reduce los costos de cálculo de atención manteniendo una caché KV constante durante todo el proceso de decodificación. Al combinar la alta tasa de compresión del codificador de DeepSeek OCR con nuestro diseño de caché KV constante, Unlimited OCR puede transcribir decenas de páginas de documentos en una sola pasada hacia adelante bajo una longitud máxima estándar de 32K. Más importante aún, R-SWA es un mecanismo de atención de análisis de uso general: más allá del OCR, es igualmente aplicable a tareas como ASR, traducción, etc. El código y los pesos del modelo están disponibles públicamente en http://github.com/baidu/Unlimited-OCR* Unlimited-OCR admite dos configuraciones de inferencia: el modo predeterminado "gundam" utiliza mosaicos de 640x640 con recorte dinámico para documentos de alta resolución, y el modo "base" utiliza una vista global única de 1024x1024 para entradas de resolución estándar. Para habilitar el modo base, establezca `crop_to_patches=False` en el procesador, o páselo a través de `processor_kwargs` al usar [apply_chat_template()](/docs/transformers/main/es/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.apply_chat_template). La torre de visión sigue el enfoque de dos etapas de [DeepSeek-OCR-2](./deepseek_ocr2): un codificador SAM ViT-B alimenta a un codificador CLIP ViT. A diferencia de DeepSeek-OCR-2, las características de CLIP se concatenan adicionalmente con las características de SAM para obtener los tokens de imagen finales. Unlimited-OCR también omite las consultas de parche aprendibles de DeepSeek-OCR-2. El modelo de texto es idéntico a DeepSeek-OCR-2 con la atención adicional de ventana deslizante de referencia (Reference Sliding Window Attention, R-SWA). R-SWA se aplica solo a los tokens generados. Todos los tokens de imagen y de prompt permanecen completamente visibles durante todo el decodificado, por lo que los documentos largos no pierden el contexto de las páginas anteriores. Este modelo fue aportado por [guarin](https://huggingface.co/guarin). El código original se puede encontrar [aquí](https://github.com/baidu/Unlimited-OCR). > [!TIP] > La implementación original ejecuta el modelo con [torch.autocast](https://pytorch.org/docs/stable/amp.html#torch.autocast) en bfloat16. Envuelve las llamadas forward y generate en un contexto de autocast para reproducir sus salidas. > > ```python > with torch.autocast(device_type=model.device.type, dtype=torch.bfloat16): > output = model.generate(**inputs) > ``` ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR") image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg" messages = [ { "role": "user", "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "document parsing."}], } ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt" ).to(model.device, model.dtype) output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512) processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) # image [383, 87, 497, 171]\ntext [333, 201, 558, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM... # All bounding boxes are in (x1, y1, x2, y2) format with coordinates normalized to [0, 999] ``` ### Procesamiento por lotes Para el procesamiento por lotes, pase una lista de mensajes. Establezca `padding=True` para el procesador si las imágenes tienen diferentes tamaños. ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR") image1 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg" image2 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_receipt.jpeg" messages = [ [ { "role": "user", "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "document parsing."}], } ] for image in [image1, image2] ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", processor_kwargs={"padding": True}, ).to(model.device, model.dtype) output = model.generate(**inputs) processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) # image [383, 87, 497, 171]\ntext [333, 201, 558, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM... # All bounding boxes are in (x1, y1, x2, y2) format with coordinates normalized to [0, 999] ``` ### Detecciones de regiones Establezca `skip_special_tokens=False` para envolver todas las detecciones y tipos de región en marcadores `<|det|>...<|/det|>`. Esto es útil para el posterior procesamiento de la salida, por ejemplo, para trazar las cajas delimitadoras detectadas en la imagen. Cada detección se envuelve como `<|det|>region_type [x1, y1, x2, y2]<|/det|>text...` con coordenadas normalizadas en un rango de `[0, 999]`. Establezca `return_detections=True` para obtener una lista adicional de diccionarios con todas las detecciones analizadas como `{"region_type": region_type, "box": [x1, y1, x2, y2], "text": "..."}`. ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR") image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg" messages = [ { "role": "user", "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "document parsing."}], } ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt" ).to(model.device, model.dtype) output = model.generate(**inputs) decoded, detections = processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=False, return_detections=True) # <|det|>image [383, 87, 497, 171]<|/det|>\n<|det|>text [333, 201, 558, 230]<|/det|>R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM... # Visualization import random import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches from transformers.image_utils import load_image image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg") width, height = image.size figure, axis = plt.subplots(figsize=(10, 12)) axis.imshow(image) for detection in detections: region_type = detection["region_type"] x1, y1, x2, y2 = detection["box"] x1, y1, x2, y2 = int(x1) / 999 * width, int(y1) / 999 * height, int(x2) / 999 * width, int(y2) / 999 * height color = (random.random(), random.random(), random.random()) rectangle = patches.Rectangle((x1, y1), x2 - x1, y2 - y1, linewidth=1.5, edgecolor=color, facecolor="none") axis.add_patch(rectangle) axis.text(x1, y1, region_type, color="white", fontsize=8, backgroundcolor=color, verticalalignment="top") axis.axis("off") plt.show() ``` Los documentos de varias páginas se pueden analizar conjuntamente en una sola pasada hacia adelante pasando todas las imágenes de las páginas juntas. Añada un bloque de imagen por página al mensaje para que el modelo procese todas las páginas como un documento continuo. ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR") page1 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg" page2 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_receipt.jpeg" messages = [ { "role": "user", "content": [{"type": "image", "url": page} for page in [page1, page2]] + [{"type": "text", "text": "Multi page parsing."}], } ] inputs = processor.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", processor_kwargs={"crop_to_patches": False}, ).to(model.device, model.dtype) output = model.generate( **inputs, no_repeat_ngram_window_size=1024, # default: 128, larger window size recommended for long documents ) processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) # image [382, 87, 489, 174]\ntitle [333, 201, 556, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SCLUTION FORM... # All bounding boxes are in (x1, y1, x2, y2) format with coordinates normalized to [0, 999] ``` ## UnlimitedOcrConfig[[transformers.UnlimitedOcrConfig]] #### transformers.UnlimitedOcrConfig[[transformers.UnlimitedOcrConfig]] ```python transformers.UnlimitedOcrConfig(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, image_token_id: int = 128815, tie_word_embeddings: bool = False) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L262) **Parámetros:** vision_config (`dict` o `UnlimitedOcrVisionConfig`, *opcional*) : Configuración para los codificadores visuales. El valor predeterminado es `UnlimitedOcrVisionConfig()`. text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opcional*) : El objeto de configuración o el diccionario del backbone de texto. image_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `128815`) : El índice del token de imagen utilizado como marcador de posición para las imágenes de entrada. tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Si se deben vincular las incrustaciones de pesos según el mapeo `tied_weights_keys` del modelo. Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un UnlimitedOcrModel. Se utiliza para instanciar un modelo Unlimited Ocr según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. Ejemplo: ```python >>> from transformers import UnlimitedOcrConfig, UnlimitedOcrModel >>> configuration = UnlimitedOcrConfig() >>> model = UnlimitedOcrModel(configuration) >>> configuration = model.config ``` ## UnlimitedOcrTextConfig[[transformers.UnlimitedOcrTextConfig]] #### transformers.UnlimitedOcrTextConfig[[transformers.UnlimitedOcrTextConfig]] ```python transformers.UnlimitedOcrTextConfig(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 = 129280, hidden_size: int = 1280, intermediate_size: int = 6848, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 10, num_key_value_heads: int | None = 10, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 32768, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | None = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int | None = None, n_group: int | None = 1, n_routed_experts: int = 64, output_router_logits: bool = False, n_shared_experts: int = 2, routed_scaling_factor: float = 1.0, topk_group: int | None = 1, topk_method: str | None = 'greedy', num_experts_per_tok: int | None = 6, moe_intermediate_size: int = 896, mlp_layer_types: list[str] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, sliding_window: int | None = 128) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L141) **Parámetros:** vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `129280`) : Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante `input_ids`. hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1280`) : Dimensión de las representaciones ocultas. intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `6848`) : Dimensión de las representaciones de MLP. num_hidden_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12`) : Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer. num_attention_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `10`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer. num_key_value_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `10`) : Este es el número de cabezas de key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si `num_key_value_heads=1`, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint de multi-head a un checkpoint de GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante el promediado (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta [este artículo](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Si no se especifica, el valor predeterminado será `num_attention_heads`. hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `silu`) : La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. max_position_embeddings (`int`, *opcional*, valor predeterminado `32768`) : La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo. initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.02`) : La desviación estándar de truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos. rms_norm_eps (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-06`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización rms. use_cache (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si el modelo debe devolver las últimas atenciones de claves/valores (no se utiliza en todos los modelos). Solo es relevante si `config.is_decoder=True` o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador. pad_token_id (`int`, *opcional*) : Id de token utilizado para el relleno en el vocabulario. bos_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Id de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, valor predeterminado `1`) : Id del token utilizado para el fin de la secuencia en el vocabulario. pretraining_tp (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1`) : Función experimental. Rango de paralelismo de tensores utilizado durante el preentrenamiento. Consulte [este documento](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) para obtener más información al respecto. Este valor es necesario para garantizar la reproducibilidad exacta de los resultados del preentrenamiento. Consulte [esta incidencia](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232). tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Si se deben vincular las incrustaciones de pesos según el mapeo `tied_weights_keys` del modelo. rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opcional*) : Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para `rope_theta` y, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con `max_position_embeddings` más largas. attention_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención. attention_dropout (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La proporción de dropout para las probabilidades de atención. mlp_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe usar un sesgo en las capas up_proj, down_proj y gate_proj de las capas MLP. head_dim (`int`, *opcional*) : La dimensión de la cabeza de atención. Si es None, se establecerá en hidden_size // num_attention_heads n_group (`int`, *opcional*) : Número de grupos para el enrutamiento top-k de expertos agrupados. n_routed_experts (`int`, *opcional*, valor predeterminado `64`) : Número de expertos enrutados. output_router_logits (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Si se habilita, el modelo también podrá generar la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrado de carga y la pérdida z del router. n_shared_experts (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Número de expertos compartidos. routed_scaling_factor (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Factor de escala o expertos enrutados. topk_group (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1`) : Número de grupos seleccionados para cada token (para cada token, garantizando que los expertos seleccionados estén solo dentro de `topk_group` grupos). topk_method (`str`, *opcional*, valor predeterminado `"greedy"`) : Método para seleccionar los expertos top-k en las capas MoE. num_experts_per_tok (`int`, *opcional*, valor predeterminado `6`) : Número de expertos a los que se enruta cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de tokens. moe_intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `896`) : Tamaño intermedio de los MLP de expertos enrutados. mlp_layer_types (`list[str]`, *opcional*) : tipo de MLP (`"dense"` o `"sparse"`) para cada capa del decodificador, p. ej. `["dense", "sparse", "sparse", ...]`. layer_types (`list[str]`, *opcional*) : Tipo de atención para cada capa del decodificador. El valor predeterminado es `"reference_sliding_attention"` en todas las capas. sliding_window (`int`, *opcional*, valor predeterminado `128`) : Tamaño de la ventana deslizante para la atención de ventana deslizante de referencia. Si se establece, cada token atiende a los últimos `sliding_window` y a todos los tokens de imagen y de prompt. Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un UnlimitedOcrModel. Se utiliza para instanciar un modelo Unlimited Ocr según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. Ejemplo: ```python >>> from transformers import UnlimitedOcrTextConfig, UnlimitedOcrTextModel >>> configuration = UnlimitedOcrTextConfig() >>> model = UnlimitedOcrTextModel(configuration) >>> configuration = model.config ``` ## UnlimitedOcrVisionConfig[[transformers.UnlimitedOcrVisionConfig]] #### transformers.UnlimitedOcrVisionConfig[[transformers.UnlimitedOcrVisionConfig]] ```python transformers.UnlimitedOcrVisionConfig(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, sam_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, encoder_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L112) **Parámetros:** sam_config (`dict` o `UnlimitedOcrSamVisionConfig`, *opcional*) : Configuración para el codificador de visión de SAM. El valor predeterminado es `UnlimitedOcrSamVisionConfig()`. encoder_config (`dict` o `UnlimitedOcrVisionEncoderConfig`, *opcional*) : Configuración del codificador de visión. El valor predeterminado es `UnlimitedOcrVisionEncoderConfig()`. Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un UnlimitedOcrModel. Se utiliza para instanciar un modelo Unlimited Ocr según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. Ejemplo: ```python >>> from transformers import UnlimitedOcrVisionConfig, UnlimitedOcrVisionModel >>> configuration = UnlimitedOcrVisionConfig() >>> model = UnlimitedOcrVisionModel(configuration) >>> configuration = model.config ``` ## UnlimitedOcrVisionEncoderConfig[[transformers.UnlimitedOcrVisionEncoderConfig]] #### transformers.UnlimitedOcrVisionEncoderConfig[[transformers.UnlimitedOcrVisionEncoderConfig]] ```python transformers.UnlimitedOcrVisionEncoderConfig(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, hidden_size: int = 1024, intermediate_size: int = 4096, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 14, hidden_act: str = 'quick_gelu', layer_norm_eps: float = 1e-05, attention_dropout: int | float | None = 0.0, initializer_range: float = 0.02, initializer_factor: float = 1.0) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L74) **Parámetros:** hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1024`) : Dimensión de las representaciones ocultas. intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `4096`) : Dimensión de las representaciones MLP. num_hidden_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `24`) : Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer. num_attention_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `16`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador del Transformer. num_channels (`int`, *opcional*, valor predeterminado `3`) : El número de canales de entrada. image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, valor predeterminado `224`) : El tamaño (resolución) de cada imagen. patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, valor predeterminado `14`) : El tamaño (resolución) de cada parche. hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `quick_gelu`) : La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. layer_norm_eps (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-05`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización de capas. attention_dropout (`Union[int, float]`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La proporción de dropout para las probabilidades de atención. initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.02`) : La desviación estándar de truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos. initializer_factor (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Un factor para inicializar todas las matrices de pesos (debe mantenerse en 1, se usa internamente para pruebas de inicialización). Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un UnlimitedOcrModel. Se utiliza para instanciar un modelo Unlimited Ocr según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. Ejemplo: ```python >>> from transformers import UnlimitedOcrVisionEncoderConfig, UnlimitedOcrVisionEncoder >>> configuration = UnlimitedOcrVisionEncoderConfig() >>> model = UnlimitedOcrVisionEncoder(configuration) >>> configuration = model.config ``` ## UnlimitedOcrSamVisionConfig[[transformers.UnlimitedOcrSamVisionConfig]] #### transformers.UnlimitedOcrSamVisionConfig[[transformers.UnlimitedOcrSamVisionConfig]] ```python transformers.UnlimitedOcrSamVisionConfig(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, hidden_size: int = 768, output_channels: int = 256, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 1e-10, qkv_bias: bool = True, use_abs_pos: bool = True, use_rel_pos: bool = True, window_size: int = 14, global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11), mlp_dim: int = 3072, downsample_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 1024)) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/configuration_unlimited_ocr.py#L29) **Parámetros:** hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `768`) : Dimensión de las representaciones ocultas. output_channels (`int`, *opcional*, valor predeterminado 256) : Dimensionalidad de los canales de salida en el Patch Encoder. num_hidden_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12`) : Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer. num_attention_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer. num_channels (`int`, *opcional*, valor predeterminado `3`) : El número de canales de entrada. image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, valor predeterminado `1024`) : El tamaño (resolución) de cada imagen. patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, valor predeterminado `16`) : El tamaño (resolución) de cada parche. hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `gelu`) : La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. layer_norm_eps (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-06`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización de capas. attention_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La proporción de dropout para las probabilidades de atención. initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-10`) : La desviación estándar de truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos. qkv_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe añadir un sesgo a las consultas, claves y valores. use_abs_pos (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar la incrustación de posición absoluta. use_rel_pos (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar la incrustación de posición relativa. window_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado 14) : Tamaño de la ventana para la posición relativa. global_attn_indexes (`list[int]`, *opcional*, valor predeterminado `[2, 5, 8, 11]`) : Los índices de las capas de atención global. mlp_dim (`int`, *opcional*, valor predeterminado 3072) : La dimensionalidad de la capa MLP en el codificador Transformer. downsample_channels (`list[int]`, *opcional*, valor predeterminado `(512, 1024)`) : Las dimensiones de los canales para las capas de cuello de muestreo descendente multiescala. Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un UnlimitedOcrModel. Se utiliza para instanciar un modelo Unlimited Ocr según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [baidu/Unlimited-OCR](https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. ## UnlimitedOcrImageProcessor[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor]] #### transformers.UnlimitedOcrImageProcessor[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor]] ```python transformers.UnlimitedOcrImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/image_processing_unlimited_ocr.py#L141) **Parámetros:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe convertir la imagen a RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe redimensionar la imagen. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, por defecto `{'height' : 1024, 'width': 1024}`): Describe las dimensiones máximas de entrada para el modelo. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, cuando el tamaño es un entero. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamaño de la imagen de salida tras aplicar `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, por defecto `3`) : Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración `PILImageResampling`. Solo tiene efecto si `do_resize` está establecido en `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe reescalar la imagen. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `0.00392156862745098`) : Factor de reescalado para reescalar la imagen si `do_rescale` está establecido en `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe normalizar la imagen. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : El tamaño en `{"height": int, "width" int}` al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que el tamaño de cualquier imagen proporcionada para el preprocesamiento. Si no se proporciona `pad_size`, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe recortar la imagen centrada. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Solo se admite `ChannelDimension.FIRST`. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : El formato de la dimensión de canal para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canal se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de: - `"channels_first"` o `ChannelDimension.FIRST`: imagen en formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` o `ChannelDimension.LAST`: imagen en formato (height, width, num_channels). - `"none"` o `ChannelDimension.NONE`: imagen en formato (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : El dispositivo en el que se procesarán los vídeos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los vídeos de entrada. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad con versiones anteriores, pero en los modelos futuros esto debería configurarse como un atributo del procesador. crop_to_patches (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe recortar la imagen en parches. Se puede sobrescribir mediante el parámetro `crop_to_patches` en el método `preprocess`. min_patches (`int`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `2`) : El número mínimo de parches que se deben extraer de la imagen. Solo tiene efecto si `crop_to_patches` está establecido en `True`. Puede ser anulado por el parámetro `min_patches` en el método `preprocess`. max_patches (`int`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `32`) : El número máximo de parches que se extraerán de la imagen. Solo tiene efecto si `crop_to_patches` está establecido en `True`. Puede ser sobrescrito por el parámetro `max_patches` en el método `preprocess`. tile_size (`int`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `640`) : El tamaño de cada mosaico local. Debe coincidir con el tamaño de la incrustación de consulta del modelo. background_color (`list[int]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[127, 127, 127]`) : El color de fondo para el relleno. maximum_pad_value (`int`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `640`) : Si `crop_to_patches` es `False` y `max(size.height, size.width)` es menor o igual a este valor, la imagen se redimensiona directamente a un cuadrado de `max(size.height, size.width)` sin preservar la relación de aspecto. De lo contrario, la imagen se redimensiona preservando la relación de aspecto y luego se rellena hasta formar un cuadrado con `background_color`. Construye un procesador de imágenes UnlimitedOcrImageProcessor. #### crop_image_to_patches[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor.crop_image_to_patches]] ```python crop_image_to_patches(images: torch.Tensor, min_patches: int, max_patches: int, tile_size: int, resample: PIL.Image.Resampling | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/image_processing_unlimited_ocr.py#L163) **Parámetros:** images (`torch.Tensor`) : Las imágenes que se recortarán, con forma `(batch, channels, height, width)`. min_patches (`int`) : Número mínimo de parches. max_patches (`int`) : Número máximo de parches. tile_size (`int`) : El tamaño de cada mosaico. resample (`PILImageResampling`, *opcional*) : Filtro de remuestreo para el redimensionado. **Devuelve:** `tuple[torch.Tensor, int]` Parches apilados `(batch, num_patches, channels, tile_size, tile_size)` y número de parches por imagen. Recortar imágenes por lotes en parches basándose en el mosaico óptimo. #### get_number_of_image_patches[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor.get_number_of_image_patches]] ```python get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/image_processing_unlimited_ocr.py#L309) Devuelve el número de parches de imagen para un tamaño de imagen dado (1 parche global + parches locales). #### pad_to_square[[transformers.UnlimitedOcrImageProcessor.pad_to_square]] ```python pad_to_square(images: torch.Tensor, background_color: int | tuple[int, int, int] = 0) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/image_processing_unlimited_ocr.py#L328) **Parámetros:** images (`torch.Tensor`) : Las imágenes que se deben rellenar. Forma: (batch_size, num_channels, height, width) o (num_channels, height, width). background_color (`int` o `tuple[int, int, int]`, *opcional*, valor predeterminado 0) : El color que se usará para el relleno. Puede ser un entero para un solo canal o una tupla de enteros que representa imágenes multicanal. Si se pasa como entero en modo multicanal, se usará `0` en los canales siguientes. **Devuelve:** `torch.Tensor` Las imágenes rellenas. Rellena una imagen hasta convertirla en un cuadrado basándose en el lado más largo. ## UnlimitedOcrProcessor[[transformers.UnlimitedOcrProcessor]] #### transformers.UnlimitedOcrProcessor[[transformers.UnlimitedOcrProcessor]] ```python transformers.UnlimitedOcrProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, patch_size = 16, downsample_ratio = 4, **kwargs) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/processing_unlimited_ocr.py#L30) **Parámetros:** image_processor (`UnlimitedOcrImageProcessor`) : El procesador de imágenes es un parámetro de entrada obligatorio. tokenizer (`tokenizer_class`): El tokenizador es una entrada obligatoria. chat_template (`str`) : Una plantilla de Jinja para convertir listas de mensajes de un chat en una cadena tokenizable. patch_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `16`) : El tamaño de parche utilizado por el codificador de visión (tamaño de incrustación de parches de SAM ViT). downsample_ratio (`int`, *opcional*, valor predeterminado `4`) : La proporción de reducción de muestreo aplicada después del codificador de visión. Construye un UnlimitedOcrProcessor que envuelve un procesador de imágenes y un tokenizador en un único procesador. [UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) ofrece todas las funcionalidades de [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) y `tokenizer_class`. Consulte [~UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) y `~tokenizer_class` para obtener más información. #### batch_decode[[transformers.UnlimitedOcrProcessor.batch_decode]] ```python batch_decode(*args, return_detections: bool = False, **kwargs) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/processing_unlimited_ocr.py#L85) **Parámetros:** return_detections (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se deben devolver también las detecciones de diseño analizadas a partir del texto decodificado. **Devuelve:** `list[str]` o `tuple[list[str], list[list[dict]]]` El texto decodificado. Si `return_detections` es `True`, una tupla con el texto decodificado y las detecciones de cada secuencia, donde cada detección es un diccionario con las claves `region_type`, `box` y `text`. Las cajas están en formato [x1, y1, x2, y2] con coordenadas normalizadas a [0, 999]. Este método reenvía todos sus argumentos a [batch_decode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.batch_decode) de PreTrainedTokenizer. Consulte la docstring de este método para obtener más información. #### decode[[transformers.UnlimitedOcrProcessor.decode]] ```python decode(*args, return_detections: bool = False, **kwargs) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/processing_unlimited_ocr.py#L106) **Parámetros:** return_detections (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se deben devolver también las detecciones de diseño analizadas a partir del texto decodificado. **Devuelve:** `str` o `tuple[str, list[dict]]` El texto decodificado. Si `return_detections` es `True`, una tupla con el texto decodificado y una lista de detecciones, donde cada detección es un diccionario con las claves `region_type`, `box` y `text`. Las cajas están en formato [x1, y1, x2, y2] con coordenadas normalizadas a [0, 999]. Este método reenvía todos sus argumentos a [decode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.decode) de PreTrainedTokenizer. Consulte la docstring de este método para obtener más información. ## UnlimitedOcrPreTrainedModel[[transformers.UnlimitedOcrPreTrainedModel]] #### transformers.UnlimitedOcrPreTrainedModel[[transformers.UnlimitedOcrPreTrainedModel]] ```python transformers.UnlimitedOcrPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L281) **Parámetros:** config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.). Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales. ## UnlimitedOcrTextPreTrainedModel[[transformers.UnlimitedOcrTextPreTrainedModel]] #### transformers.UnlimitedOcrTextPreTrainedModel[[transformers.UnlimitedOcrTextPreTrainedModel]] ```python transformers.UnlimitedOcrTextPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1269) **Parámetros:** config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.). Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales. ## UnlimitedOcrTextModel[[transformers.UnlimitedOcrTextModel]] #### transformers.UnlimitedOcrTextModel[[transformers.UnlimitedOcrTextModel]] ```python transformers.UnlimitedOcrTextModel(config: UnlimitedOcrTextConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1731) **Parámetros:** config ([UnlimitedOcrTextConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrTextConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. El modelo Unlimited Ocr Text básico que genera estados ocultos sin ninguna cabeza específica en la parte superior. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.). Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales. #### forward[[transformers.UnlimitedOcrTextModel.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: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1748) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`. Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada. El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada. Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`). **Devuelve:** `MoeModelOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)` Un `MoeModelOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) y las entradas. El método forward de [UnlimitedOcrTextModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrTextModel) sobrescribe el método especial `__call__`. Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo. - **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si `config.is_encoder_decoder=True`, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada `past_key_values`) para acelerar la decodificación secuencial. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_probs=True` y `config.add_router_probs=True` o cuando `config.output_router_probs=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts. ## UnlimitedOcrVisionModel[[transformers.UnlimitedOcrVisionModel]] #### transformers.UnlimitedOcrVisionModel[[transformers.UnlimitedOcrVisionModel]] ```python transformers.UnlimitedOcrVisionModel(config: UnlimitedOcrVisionConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L927) **Parámetros:** config ([UnlimitedOcrVisionConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrVisionConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. Codificación de imágenes por un modelo de visión primero con SAM y luego con un modelo adicional (CLIP). Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.). Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales. #### forward[[transformers.UnlimitedOcrVisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L936) **Parámetros:** pixel_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener usando [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor). Consulte [UnlimitedOcrImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/es/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) para más detalles ([UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) utiliza [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) para procesar las imágenes). **Devuelve:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) o `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) y las entradas. El método forward de [UnlimitedOcrVisionModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrVisionModel) sobrescribe el método especial `__call__`. Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Ejemplo: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoConfig, AutoImageProcessor, AutoModel >>> from transformers.image_utils import load_image >>> model_id = "baidu/Unlimited-OCR" >>> config = AutoConfig.from_pretrained(model_id) >>> model = AutoModel.from_pretrained(model_id, config=config.vision_config, device_map="auto") >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id) >>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg") >>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device, model.dtype) >>> with torch.no_grad(): ... outputs = model(**inputs) >>> # Patch tokens without class tokens (batch_size, height * width, vision_hidden_size + sam_hidden_size) >>> patch_tokens = outputs.last_hidden_state ``` ## UnlimitedOcrModel[[transformers.UnlimitedOcrModel]] #### transformers.UnlimitedOcrModel[[transformers.UnlimitedOcrModel]] ```python transformers.UnlimitedOcrModel(config: UnlimitedOcrConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1816) **Parámetros:** config ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. El modelo UnlimitedOcr, que consta de un backbone de visión y un modelo de lenguaje. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.). Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales. #### forward[[transformers.UnlimitedOcrModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: list[int] | None = None, patches_grid: list[list[int]] | None = 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, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1933) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opcional*) : Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener usando [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor). Consulte [UnlimitedOcrImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/es/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) para más detalles ([UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) utiliza [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) para procesar las imágenes). pixel_values_local (`torch.Tensor`, *opcional*) : Valores de píxel de parches locales de forma `(total_patches, 3, H, W)`. num_local_patches (`list[int]`, *opcional*) : Número de parches locales por imagen en el lote. patches_grid (`list[list[int]]`, *opcional*) : La cuadrícula de parches `(num_columns, num_rows)` por imagen. attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`. Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada. El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada. Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *opcional*) : Diccionario donde las claves son las modalidades admitidas y los valores son las salidas codificadas para esa modalidad. Cada salida codificada es una tupla que consiste en (`pooler_output`, *opcional*: `last_hidden_states`, *opcional*: `hidden_states`, *opcional*: `attentions`) `pooler_output` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) es una secuencia de características multimodales del codificador fusionadas en las incrustaciones de texto. **Devuelve:** `UnlimitedOcrModelOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)` Un `UnlimitedOcrModelOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) y las entradas. El método forward de [UnlimitedOcrModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrModel) sobrescribe el método especial `__call__`. Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo. Si se utiliza `past_key_values`, solo se genera el último hidden-state de las secuencias con forma `(batch_size, 1, hidden_size)`. - **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada `past_key_values`) para acelerar la decodificación secuencial. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *opcional*) -- Un `torch.Tensor` de tamaño `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states del modelo generado por el codificador de visión y después de proyectar el último estado oculto. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_logits=True` o cuando `config.add_router_probs=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Logits del router del modelo, útiles para calcular la pérdida auxiliar en modelos Mixture of Experts. ## UnlimitedOcrForConditionalGeneration[[transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration]] #### transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration[[transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration]] ```python transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration(config: UnlimitedOcrConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L1999) **Parámetros:** config ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. El modelo Unlimited Ocr para la generación de tokens condicionada en otras modalidades (p. ej., generación de texto a partir de imagen y texto). Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.). Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales. #### forward[[transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: list[int] | None = None, patches_grid: list[list[int]] | None = 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, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/unlimited_ocr/modeling_unlimited_ocr.py#L2037) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opcional*) : Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener usando [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor). Consulte [UnlimitedOcrImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/es/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) para más detalles ([UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) utiliza [UnlimitedOcrImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrImageProcessor) para procesar las imágenes). pixel_values_local (`torch.Tensor`, *opcional*) : Valores de píxel de parches locales de forma `(total_patches, 3, H, W)`. num_local_patches (`list[int]`, *opcional*) : Número de parches locales por imagen en el lote. patches_grid (`list[list[int]]`, *opcional*) : La cuadrícula de parches `(num_columns, num_rows)` por imagen. attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`. Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada. El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada. Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en `[0, ..., config.vocab_size]` o ser -100 (consulte la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices fijados en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Si es un `int`, se calculan los logits para los últimos `logits_to_keep` tokens. Si es `0`, se calculan los logits para todos los `input_ids` (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos únicamente para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un `torch.Tensor`, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia). mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *opcional*) : Diccionario donde las claves son las modalidades admitidas y los valores son las salidas codificadas para esa modalidad. Cada salida codificada es una tupla que consiste en (`pooler_output`, *opcional*: `last_hidden_states`, *opcional*: `hidden_states`, *opcional*: `attentions`) `pooler_output` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) es una secuencia de características multimodales del codificador fusionadas en las incrustaciones de texto. **Devuelve:** `UnlimitedOcrCausalLMOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)` Un `UnlimitedOcrCausalLMOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig)) y las entradas. El método forward de [UnlimitedOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/es/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration) sobrescribe el método especial `__call__`. Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token). - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada `past_key_values`) para acelerar la decodificación secuencial. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. - **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *opcional*) -- Un `torch.Tensor` de tamaño (batch_size * num_patches, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states del modelo generado por el codificador de visión y después de proyectar el último estado oculto. - **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_logits=True` o cuando `config.add_router_probs=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Logits del router del modelo, útiles para calcular la pérdida auxiliar en modelos Mixture of Experts. Ejemplo de OCR de una sola página: ```python >>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText >>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR") >>> image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg" >>> messages = [ ... { ... "role": "user", ... "content": [{"type": "image", "url": image}, {"type": "text", "text": "document parsing."}], ... } ... ] >>> inputs = processor.apply_chat_template( ... messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt" ... ).to(model.device, model.dtype) >>> output = model.generate(**inputs) >>> processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) >>> # image [383, 87, 497, 171]\ntext [333, 201, 558, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SOLUTION FORM... ``` Ejemplo de OCR de varias páginas: ```python >>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText >>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR", device_map="auto") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("baidu/Unlimited-OCR") >>> page1 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_suggestion_form.jpg" >>> page2 = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/ocr_receipt.jpeg" >>> messages = [ ... { ... "role": "user", ... "content": [{"type": "image", "url": page} for page in [page1, page2]] ... + [{"type": "text", "text": "Multi page parsing."}], ... } ... ] >>> inputs = processor.apply_chat_template( ... messages, ... add_generation_prompt=True, ... tokenize=True, ... return_dict=True, ... return_tensors="pt", ... processor_kwargs={"crop_to_patches": False}, ... ).to(model.device, model.dtype) >>> output = model.generate( ... **inputs, ... no_repeat_ngram_window_size=1024, ... ) >>> processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True) >>> # image [382, 87, 489, 174]\ntitle [333, 201, 556, 230]R&D QUALITY IMPROVEMENT\nSUGGESTION/SCLUTION FORM... ```