Transformers documentation

GraniteSWA

Transformers

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

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Bu model, 2026-07-29 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunulmuştur.

GraniteSWA

GraniteSWA, daha bellek verimli uzun bağlam çıkarımı için iki değişiklik ekleyen bir Granite varyantıdır:

Katman başına kayan pencere dikkati. Her katman ya "full_attention" ya da "sliding_attention" türündedir (layer_types ile yapılandırılır). Varsayılan olarak her dördüncü katman (i % 4 == 0) tam dikkati korur, diğerleri ise yalnızca en son sliding_window token'a dikkat eder.
Öğrenilebilir baş başına dikkat çöpleri (attention sinks). Her baş, dikkat çıktısını sigmoid(logsumexp(attn_logits) - sink) ile yeniden ölçekleyen bir skaler çöp (sink) öğrenir. Bu, softmax paydasına tek bir ek öğrenilebilir logit eklemesiyle matematiksel olarak eşdeğerdir (GPT-OSS tarafından kullanılan attention-sink mekanizması).

Dikkat çukuru (attention sink), torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention üzerinden ifade edilemediği için SDPA desteklenmemektedir. Desteklenen arka uçlar (backends):

Eğitim + çıkarım: "eager", "flex_attention" (eğitim için tercih edilir)

Çıkarım: "flash_attention_3" (vLLM FA3 ‘hub’ çekirdeği üzerinden — FlashAttention-3 kurulu değilse ancak kernels kuruluysa yedek olarak da kullanılır), "flash_attention_4"

Aşağıdaki örnek, Pipeline veya AutoModelForCausalLM sınıfı ile metin üretmenin nasıl yapılacağını göstermektedir.

Pipeline

AutoModel

GraniteSWAConfig

sınıf transformers.GraniteSWAConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 100352hidden_size: int = 2560intermediate_size: int = 8192num_hidden_layers: int = 24num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = 4hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 8192initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 100257eos_token_id: int | list[int] | None = 100257tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0mlp_bias: bool = Falseembedding_multiplier: float | int = 1.0logits_scaling: float | int = 1.0residual_multiplier: float | int = 1.0attention_multiplier: float | int = 1.0sliding_window: int | None = 128layer_types: list[str] | None = Nonelayer_rope_theta: list[float | int] | None = None )

Parametreler

vocab_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 100352) — Modelin sözlük boyutu. input_ids ile temsil edilebilecek farklı token sayısını belirler.
hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 2560) — Gizli temsillerin boyutu.
intermediate_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 8192) — MLP temsillerinin boyutu.
num_hidden_layers (int, isteğe bağlı, varsayılan 24) — Transformer çözücüdeki gizli katman sayısı.
num_attention_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 20) — Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.
num_key_value_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 4) — Bu, Grouped Query Attention uygulamasında kullanılacak key_value başlarının sayısıdır. num_key_value_heads=num_attention_heads ise model Multi Head Attention (MHA) kullanır, num_key_value_heads=1 ise model Multi Query Attention (MQA) kullanır, aksi halde GQA kullanılır. Çok başlı bir checkpoint'i GQA checkpoint'ine dönüştürürken, her grup key ve value başı, o gruptaki tüm orijinal başların ortalama havuzlanması (meanpooling) ile oluşturulmalıdır. Daha fazla ayrıntı için bu makaleye göz atın. Belirtilmezse, varsayılan olarak num_attention_heads kullanılır.
hidden_act (str, isteğe bağlı, varsayılan silu) — Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, "gelu", "relu", "silu" vb.
max_position_embeddings (int, isteğe bağlı, varsayılan 8192) — Bu modelin kullanılabileceği en uzun dizi uzunluğu.
initializer_range (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.02) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.
rms_norm_eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 1e-05) — rms normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.
use_cache (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Modelin son anahtar/değer dikkatlerini (tüm modellerde kullanılmaz) döndürüp döndürmeyeceği. Yalnızca config.is_decoder=True olduğunda veya model yalnızca çözücü tabanlı üretken bir model olduğunda geçerlidir.
pad_token_id (int, isteğe bağlı) — Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.
bos_token_id (int, isteğe bağlı, varsayılan 100257) — Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.
eos_token_id (Union[int, list[int]], isteğe bağlı, varsayılan 100257) — Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.
tie_word_embeddings (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Modelin tied_weights_keys eşlemesine göre ağırlık gömme bağlamalarının yapılıp yapılmayacağı.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], isteğe bağlı) — RoPE gömme yapılandırma parametrelerini içeren sözlük. Sözlük, rope_theta için bir değer ve daha uzun max_position_embeddings ile RoPE kullanmak istiyorsanız ölçekleme için kullanılan isteğe bağlı parametreleri içermelidir.
attention_bias (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Öz-dikkat sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında önyargı (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.
attention_dropout (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Dikkat olasılıkları için dropout oranı.
mlp_bias (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — MLP katmanlarındaki up_proj, down_proj ve gate_proj katmanlarında bias kullanılıp kullanılmayacağı.
embedding_multiplier (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 1.0) — Kelime gömme (embedding) değerlerine uygulanan ölçekleme çarpanı. Gömme değerlerini gizli boyuta (hidden size) göre ölçeklemek için kullanılır.
logits_scaling (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 1.0) — Olasılık dağılımı hesaplanmadan önce çıktı logitlerine uygulanan ölçekleme çarpanı.
residual_multiplier (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 1.0) — Artık bağlantılara uygulanan ölçekleme çarpanı.
attention_multiplier (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 1.0) — Dikkat ağırlıklarına uygulanan ölçekleme çarpanı.
sliding_window (int, isteğe bağlı, varsayılan 128) — layer_types girdisi "sliding_attention" olan katmanların kullandığı kayan dikkat penceresinin boyutu.
layer_types (list[str], isteğe bağlı) — Katman başına dikkat türü, her biri "full_attention" veya "sliding_attention" değerlerinden biridir. None olduğunda, her dördüncü katman (i % 4 == 0) tam dikkat kullanırken diğerleri kayan pencere dikkati kullanır.
layer_rope_theta (list[float], isteğe bağlı) — Katman başına RoPE taban (theta) frekansı. 0, ilgili katman için NoPE (konum gömlemesi yok) ayarlar. Bu liste sağlanmadığında veya belirtilmediğinde (layer_rope_theta = None) yalnızca kullanılan küresel rope_parameters["rope_theta"] değerini geçersiz kılar.

Bu, bir GraniteSWAModel'in yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Granite Swa modelinin örneklenmesi ve model mimarisinin tanımlanması için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, ibm-granite/granite-swash-2b ile benzer bir yapılandırmaya yol açar.

Yapılandırma nesneleri PreTrainedConfig sınıfından devralır ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için PreTrainedConfig belgesini okuyun.

>>> from transformers import GraniteSWAModel, GraniteSWAConfig

>>> # Initializing a GraniteSWA configuration
>>> configuration = GraniteSWAConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = GraniteSWAModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

GraniteSWAModel

sınıf transformers.GraniteSWAModel

< source >

( config: GraniteSWAConfig )

Parametreler

config (GraniteSWAConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Üzerinde herhangi bir özel head bulunmayan, ham hidden-state çıktısı üreten çıplak Granite Swa Model.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.
Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

Girdi kimlikleri nelerdir?
attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
- 1, maskelenmemiş jetonlar için,
- maskelenmiş jetonlar için 0.
Dikkat maskeleri nedir?
position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].
Pozisyon kimlikleri nedir?
past_key_values (~cache_utils.Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.
Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.
inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).

Dönüş değeri

BaseModelOutputWithPast veya tuple(torch.Tensor)

Bir BaseModelOutputWithPast veya bir torch.Tensor demeti (return_dict=False geçirildiğinde veya config.return_dict=False olduğunda), yapılandırmaya (GraniteSWAConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

GraniteSWAModel forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

last_hidden_state (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

past_key_values kullanılırsa, yalnızca (batch_size, 1, hidden_size) biçimindeki dizilerin son gizli durumu (hidden-state) çıktı olarak verilir.
past_key_values (Cache, isteğe bağlı, use_cache=True geçirildiğinde veya config.use_cache=True olduğunda döndürülür) — Bir Cache örneğidir. Daha fazla ayrıntı için kv cache kılavuzumuza bakın.

Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. past_key_values girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak config.is_encoder_decoder=True ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

GraniteSWAForCausalLM

sınıf transformers.GraniteSWAForCausalLM

< source >

( config: GraniteSWAConfig )

Parametreler

config (GraniteSWAConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Nedensel dil modellemesi için Granite Swa Modeli.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.
Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

Girdi kimlikleri nelerdir?
attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
- 1, maskelenmemiş jetonlar için,
- maskelenmiş jetonlar için 0.
Dikkat maskeleri nedir?
position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].
Pozisyon kimlikleri nedir?
past_key_values (~cache_utils.Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.
Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.
inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler [0, ..., config.vocab_size] aralığında olmalı ya da -100 olmalı (input_ids docstring'ine bakın). Endeksleri -100 olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca etiketleri [0, ..., config.vocab_size] aralığında olan tokenlar için hesaplanır.
use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], isteğe bağlı, varsayılan 0) — int ise, son logits_to_keep token için logits hesaplanır. 0 ise, tüm input_ids için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token logits'leri gereklidir ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. torch.Tensor ise, dizi uzunluğu boyutundaki korunacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

Dönüş değeri

CausalLMOutputWithPast veya tuple(torch.Tensor)

Bir CausalLMOutputWithPast veya bir torch.Tensor demeti (return_dict=False geçirildiğinde veya config.return_dict=False olduğunda), yapılandırmaya (GraniteSWAConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

GraniteSWAForCausalLM forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

loss (torch.Tensor, şekli (1,), isteğe bağlı, labels sağlandığında döndürülür) — Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).
logits (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).
past_key_values (Cache, isteğe bağlı, use_cache=True geçirildiğinde veya config.use_cache=True olduğunda döndürülür) — Bir Cache örneğidir. Daha fazla ayrıntı için kv cache kılavuzumuza bakın.

Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. past_key_values girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

>>> from transformers import AutoTokenizer, GraniteSWAForCausalLM

>>> model = GraniteSWAForCausalLM.from_pretrained("meta-granite_swa/GraniteSWA-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-granite_swa/GraniteSWA-2-7b-hf")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."

Update on GitHub

←GraniteMoeSWA GTE→