# Llama 2 [Llama 2](https://huggingface.co/papers/2307.09288), 7B, 13B ve 70B parametre seçenekleriyle sunulan Llama 2 ve Llama 2-Chat adlı büyük dil modelleri ailesidir. Llama 2 modeli, büyük ölçüde [Llama](./llama) ile aynı mimariyi korur; ancak daha fazla token üzerinde ön eğitilir, bağlam uzunluğunu ikiye katlar ve çıkarım performansını artırmak için 70B modelde gruplu sorgu dikkati (GQA) kullanır. Llama 2-Chat, denetimli ince ayar (SFT) ile eğitilir ve insan geri bildirimli pekiştirmeli öğrenme (RLHF) - reddetme örneklemesi ve yakınsak politika optimizasyonu (PPO) - ince ayar yapılmış modele uygulanarak sohbet modelinin insan tercihleriyle hizalanması sağlanır. Tüm orijinal Llama 2 kontrol noktalarını [Llama 2 Family](https://huggingface.co/collections/meta-llama/llama-2-family-661da1f90a9d678b6f55773b) koleksiyonunda bulabilirsiniz. > [!TIP] > Farklı dil görevlerine Llama uygulamanın daha fazla örneği için sağ kenar çubuğundaki Llama 2 modellerine tıklayın. Aşağıdaki örnek, [Pipeline](/docs/transformers/main/tr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) ve [AutoModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoModel) ile metin üretme ve komut satırından Llama 2-Chat ile sohbet etme yöntemini göstermektedir. ```python from transformers import pipeline pipeline = pipeline( task="text-generation", model="meta-llama/Llama-2-7b-hf", device=0 ) pipeline("Plants create energy through a process known as") ``` ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "meta-llama/Llama-2-7b-hf", ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "meta-llama/Llama-2-7b-hf", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device) output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static") print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` ```bash transformers chat meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf --dtype auto --attn_implementation flash_attention_2 ``` Quantization, ağırlıkları daha düşük bir hassasiyetle temsil ederek büyük modellerin bellek yükünü azaltır. Daha fazla kullanılabilir quantization backend'i için [Quantization](../quantization/overview) genel bakışına başvurun. Aşağıdaki örnek, ağırlıkları yalnızca int4 olarak nicelleştirmek için [torchao](../quantization/torchao) kullanır. ```python # pip install torchao from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TorchAoConfig quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "meta-llama/Llama-2-13b-hf", device_map="auto", quantization_config=quantization_config ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-13b-hf") input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device) output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static") print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` Modelin hangi token'lara dikkat edebildiğini ve edemediğini daha iyi anlamak için [AttentionMaskVisualizer](https://github.com/huggingface/transformers/blob/beb9b5b02246b9b7ee81ddf938f93f44cfeaad19/src/transformers/utils/attention_visualizer.py#L139)'ı kullanın. ```python from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer visualizer = AttentionMaskVisualizer("meta-llama/Llama-2-7b-hf") visualizer("Plants create energy through a process known as") ``` ## Notlar - `config.pretraining_tp` değerini `1` dışında bir değere ayarlamak, doğrusal katmanların daha doğru ancak daha yavaş hesaplanmasını etkinleştirir. Bu, orijinal logitlerle daha iyi örtüşür. - Orijinal model, dolgu token'ını belirtmek için `pad_id = -1` kullanır. Transformers uygulaması, bir dolgu token'ı eklemeyi ve token gömme boyutunu buna göre yeniden boyutlandırmayı gerektirir. ```py tokenizer.add_special_tokens({"pad_token":""}) # update model config with padding token model.config.pad_token_id ``` - Dolgu token'ının kodlamasının sıfır çıktılar ürettiğinden emin olmak için `embed_tokens` katmanının aşağıdaki kodla başlatılması önerilir. ```py self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.config.padding_idx) ``` - Tokenizör, [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) tabanlı bir bayt çifti kodlama modelidir. Çözümleme sırasında, ilk token bir kelimenin başlangıcıysa (örneğin, "Banana"), tokenizör dizinin başına önek boşluğu eklemez. - FlashAttention-2 kullanıyorsanız [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) içinde `dtype` parametresini kullanmayın çünkü yalnızca fp16 veya bf16 destekler. [Automatic Mixed Precision](https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/amp_recipe.html) kullanmalı, [Trainer](/docs/transformers/main/tr/main_classes/trainer#transformers.Trainer) kullanıyorsanız fp16 veya bf16 değerini `True` olarak ayarlamalı ya da [torch.autocast](https://pytorch.org/docs/stable/amp.html#torch.autocast) kullanmalısınız. ## LlamaConfig[[transformers.LlamaConfig]] #### transformers.LlamaConfig[[transformers.LlamaConfig]] ```python transformers.LlamaConfig(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 = 32000, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 11008, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 2048, 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 = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, 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: int | float | None = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int | None = None) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/configuration_llama.py#L31) **Parametreler:** vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `32000`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar. hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `4096`) : Gizli temsillerin boyutu. intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `11008`) : MLP temsil boyutu. num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `32`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı. num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `32`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı. num_key_value_heads (`int`, *isteğe bağlı*) : 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](https://huggingface.co/papers/2305.13245) göz atın. Belirtilmezse, varsayılan olarak `num_attention_heads` kullanılır. hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `silu`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb. max_position_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2048`) : Bu modelin kullanılabileceği maksimum dizi uzunluğu. initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması. rms_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-06`) : rms normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon. use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Modelin son anahtar/değer dikkatlerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir (tüm modellerde kullanılmaz). 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 `1`) : Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2`) : Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği. pretraining_tp (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1`) : Deneysel özellik. Ön eğitim sırasında kullanılan tensör paralelliği sırası. Daha fazla bilgi için [bu belgeye](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) bakın. Bu değer, ön eğitim sonuçlarının tam olarak yeniden üretilebilmesini sağlamak için gereklidir. Lütfen [bu soruna](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232) bakın. tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir. rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *isteğe bağlı*) : RoPE gömme yapılandırma parametrelerini içeren sözlük. Sözlük, `rope_theta` için bir değer içermeli ve daha uzun `max_position_embeddings` ile RoPE kullanmak istiyorsanız ölçekleme için kullanılan parametreleri isteğe bağlı olarak içermelidir. attention_bias (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Kendi kendine dikkat (self-attention) sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı. attention_dropout (`Union[int, float]`, *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. head_dim (`int`, *isteğe bağlı*) : Dikkat başı boyutu. None ise, varsayılan olarak hidden_size // num_attention_heads değerini alır Bu, bir LlamaModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Llama modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneği oluşturmak, [meta-llama/Llama-2-7b-hf](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf) ile benzer bir yapılandırmaya yol açar. Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun. ```python >>> from transformers import LlamaModel, LlamaConfig >>> # Initializing a LLaMA llama-7b style configuration >>> configuration = LlamaConfig() >>> # Initializing a model from the llama-7b style configuration >>> model = LlamaModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## LlamaTokenizer[[transformers.LlamaTokenizer]] #### transformers.LlamaTokenizer[[transformers.LlamaTokenizer]] ```python transformers.LlamaTokenizer(vocab: str | dict | list | None = None, merges: str | list | None = None, clean_up_tokenization_spaces = False, unk_token = '', bos_token = '', eos_token = '', use_default_system_prompt = False, legacy = False, add_prefix_space = None, **kwargs) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/tokenization_llama.py#L39) **Parametreler:** vocab (`str`, `dict` veya `list`, *isteğe bağlı*) : Sözlük dosyasına, bir sözlüğe veya token listesine giden yol. merges (`str` veya `list`, *isteğe bağlı*) : Birleştirmeler dosyasının yolu veya birleştirmeler listesi. clean_up_tokenization_spaces (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Çözümleme sonrası boşlukların temizlenip temizlenmeyeceğini belirtir. Temizleme işlemi, ek boşluklar gibi olası artefaktların kaldırılmasını içerir. unk_token (`str` veya `tokenizers.AddedToken`, *opsiyonel*, varsayılan `""`) : Bilinmeyen token. Sözlükte olmayan bir token bir ID'ye dönüştürülemez ve bunun yerine bu token olarak ayarlanır. bos_token (`str` veya `tokenizers.AddedToken`, *opsiyonel*, varsayılan `""`) : Ön eğitim sırasında kullanılan dizinin başlangıç jetonu. Bir dizi sınıflandırıcı jetonu olarak kullanılabilir. eos_token (`str` veya `tokenizers.AddedToken`, *opsiyonel*, varsayılan `""`) : Sıra sonu belirteci. add_bos_token (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Dizilerin başına `bos_token` eklenip eklenmeyeceğini belirtir. add_eos_token (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Dizilerin sonuna `eos_token` eklenip eklenmeyeceğini belirtir. use_default_system_prompt (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Llama için varsayılan sistem isteminin kullanılıp kullanılmayacağı add_prefix_space (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tokenizer'ın otomatik olarak bir önek boşluğu ekleyip eklemeyeceğini belirtir Llama tokenizer'ı oluşturun. Bayt düzeyinde Byte-Pair-Encoding tabanlıdır. Bu, özellikle ByteFallback kullanır ve normalizasyon uygulanmaz. ```python >>> from transformers import LlamaTokenizer >>> tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("hf-internal-testing/llama-tokenizer") >>> tokenizer.encode("Hello this is a test") [1, 15043, 445, 338, 263, 1243] ``` `bos_token` veya `eos_token` değerlerini değiştirmek istiyorsanız, modelin başlatılması sırasında bunları belirtmekten veya `tokenizer.update_post_processor()` çağrısını yaparak son işleminin doğru şekilde gerçekleştirildiğinden emin olmaktan emin olun (aksi halde kodlanmış bir dizinin ilk ve son token değerleri doğru olmayacaktır). Daha fazla ayrıntı için [post-processors] (https://huggingface.co/docs/tokenizers/api/post-processors) belgesine göz atın. Bu tokenizer, ana yöntemlerin çoğunu içeren [PreTrainedTokenizerFast](/docs/transformers/main/tr/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) sınıfından devralır. Kullanıcıların bu yöntemler hakkında daha fazla bilgi için bu üst sınıfa başvurması gerekir. #### get_special_tokens_mask[[transformers.LlamaTokenizer.get_special_tokens_mask]] ```python get_special_tokens_mask(token_ids_0: list[int], token_ids_1: list[int] | None = None, already_has_special_tokens: bool = False) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L1338) **Parametreler:** token_ids_0 : (muhtemelen biçimlendirilmiş) dizinin kimlik listesi. token_ids_1 `already_has_special_tokens=True` olduğunda kullanılmaz. Bu durumda None olmalıdır. already_has_special_tokens : Dizi, özel jetonlarla zaten biçimlendirilmiş mi? **Dönüş:** [0, 1] aralığında tamsayılar listesi özel bir jeton için 1, bir dizi jetonu için 0. Özel tokenlar eklenmemiş bir token listesinden dizi kimliklerini (sequence ids) alın. Hızlı tokenizörler için veri toplayıcılar, biçimlendirilmiş bir dizinin üzerine bir maske oluşturmak üzere bunu `already_has_special_tokens=True` ile çağırır. Bu durumda, maskenin hesaplanması `all_special_ids` içinde üyelik kontrolü yapılarak gerçekleştirilir. #### update_post_processor[[transformers.LlamaTokenizer.update_post_processor]] ```python update_post_processor() ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_tokenizers.py#L627) Altta yatan post işlemcisini güncel `bos_token` ve `eos_token` ile günceller. #### save_vocabulary[[transformers.LlamaTokenizer.save_vocabulary]] ```python save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_tokenizers.py#L546) ## LlamaModel[[transformers.LlamaModel]] #### transformers.LlamaModel[[transformers.LlamaModel]] ```python transformers.LlamaModel(config: LlamaConfig) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/modeling_llama.py#L336) **Parametreler:** config ([LlamaConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/llama2#transformers.LlamaConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın. Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-state çıktısı üreten çıplak Llama Model. Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın. Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.LlamaModel.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: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/modeling_llama.py#L353) **Parametreler:** input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri: - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0. [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir. [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez. inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla 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:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) veya `tuple(torch.Tensor)` Yapılandırmaya ([LlamaConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/llama2#transformers.LlamaConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşan bir [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda). [LlamaModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/llama2#transformers.LlamaModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar. İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki 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](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) 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` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir 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` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır. ## LlamaForCausalLM[[transformers.LlamaForCausalLM]] #### transformers.LlamaForCausalLM[[transformers.LlamaForCausalLM]] ```python transformers.LlamaForCausalLM(config: LlamaConfig) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/modeling_llama.py#L410) **Parametreler:** config ([LlamaConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/llama2#transformers.LlamaConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın. Nedensel dil modellemesi için Llama Modeli. Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın. Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.LlamaForCausalLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/modeling_llama.py#L425) **Parametreler:** input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri: - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0. [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir. [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez. inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla 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 `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında etiketlere sahip 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'ın logits'ine ihtiyaç duyulur 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 boyutunda tutulacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır. **Dönüş:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) veya `tuple(torch.Tensor)` [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda); yapılandırma ([LlamaConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/llama2#transformers.LlamaConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur. [LlamaForCausalLM](/docs/transformers/main/tr/model_doc/llama2#transformers.LlamaForCausalLM) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar. İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki 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](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) 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` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir 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` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır. Örnek: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLM >>> model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-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." ``` ## LlamaForSequenceClassification[[transformers.LlamaForSequenceClassification]] #### transformers.LlamaForSequenceClassification[[transformers.LlamaForSequenceClassification]] ```python transformers.LlamaForSequenceClassification(config) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/modeling_llama.py#L483) #### forward[[transformers.LlamaForSequenceClassification.forward]] ```python forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs]) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L128) **Parametreler:** input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri: - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0. [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir. [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids) past_key_values (`Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` içinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzumuz](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids`'leri (şekli `(batch_size, unprocessed_length)`) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` girilmez. inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır. labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size,)`, *isteğe bağlı*) : Sınıflandırma/geri dönüş kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[0, ..., config.num_labels - 1]` aralığında olmalıdır. `config.num_labels == 1` ise bir geri dönüş kaybı (Ortalama Kare kaybı) hesaplanır, `config.num_labels > 1` ise bir sınıflandırma kaybı (Çapraz Entropi) 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`). **Dönüş:** `SequenceClassifierOutputWithPast` `GenericForSequenceClassification` sınıfının forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar. İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.