Transformers documentation
Lfm2Moe
Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 2025-10-07.
Lfm2Moe
Visão geral
LFM2-MoE é uma variante Mixture-of-Experts (MoE) do LFM2. A família LFM2 é otimizada para inferência em dispositivo, combinando convoluções com gate de curto alcance e sensíveis à entrada com atenção de consulta agrupada (GQA) em um layout ajustado para maximizar a qualidade sob restrições rigorosas de velocidade e memória.
O LFM2‑MoE mantém esse backbone rápido e introduz redes feed‑forward MoE esparsas para adicionar capacidade representacional sem aumentar significativamente o caminho de computação ativa. O primeiro lançamento do LFM2-MoE é o LFM2-8B-A1B, com 8,3B de parâmetros totais e 1,5B de parâmetros ativos. O modelo se destaca em qualidade (comparável a modelos densos de 3-4B) e velocidade (mais rápido que outros modelos da classe de 1,5B).
Exemplo
O exemplo a seguir mostra como gerar uma resposta usando a classe AutoModelForCausalLM.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Load model and tokenizer
model_id = "LiquidAI/LFM2-8B-A1B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
device_map="auto",
dtype="bfloat16",
# attn_implementation="flash_attention_2" <- uncomment on compatible GPU
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
# Generate answer
prompt = "What is C. elegans?"
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
[{"role": "user", "content": prompt}],
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
tokenize=True,
).to(model.device)
output = model.generate(
input_ids,
do_sample=True,
temperature=0.3,
min_p=0.15,
repetition_penalty=1.05,
max_new_tokens=512,
)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=False))Observações
- Use padding à esquerda para geração em lote. Consulte Lado do padding.
Lfm2MoeConfig
classe transformers.Lfm2MoeConfig
< 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 = 65536hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 7168moe_intermediate_size: int = 1792num_hidden_layers: int = 32pad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: dict | None = Nonemax_position_embeddings: int = 128000initializer_range: float = 0.02use_cache: bool = Truenorm_eps: float = 1e-05num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 8conv_bias: bool = Falseconv_L_cache: int = 3num_dense_layers: int = 2num_experts_per_tok: int = 4output_router_logits: bool = Falsenum_experts: int = 32use_expert_bias: bool = Truerouted_scaling_factor: float = 1.0norm_topk_prob: bool = Truelayer_types: list[str] | None = None )
Parâmetros
- vocab_size (
int, opcional, padrão65536) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelosinput_ids. - hidden_size (
int, opcional, padrão2048) — Dimensão das representações ocultas. - intermediate_size (
int, opcional, padrão7168) — Dimensão das representações do MLP. - moe_intermediate_size (
int, opcional, padrão1792) — Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados. - num_hidden_layers (
int, opcional, padrão32) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer. - pad_token_id (
int, opcional, padrão0) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário. - bos_token_id (
int, opcional, padrão1) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], opcional, padrão2) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário. - tie_word_embeddings (
bool, opcional, padrãoTrue) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamentotied_weights_keysdo modelo. - rope_parameters (
dict, opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor pararope_thetae, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE commax_position_embeddingsmaiores. - max_position_embeddings (
int, opcional, padrão128000) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado. - initializer_range (
float, opcional, padrão0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos. - use_cache (
bool, opcional, padrãoTrue) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas seconfig.is_decoder=Trueou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador. - norm_eps (
float, opcional, padrão1e-05) — O epsilon usado pelas camadas de normalização de camada. - num_attention_heads (
int, opcional, padrão32) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer. - num_key_value_heads (
int, opcional, padrão8) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Senum_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); senum_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de chave e valor deve ser construído por meio do meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o valor padrão seránum_attention_heads. - conv_bias (
bool, opcional, padrãoFalse) — Indica se deve usar viés nas camadas de convolução. - conv_L_cache (
int, opcional, padrão 3) — Dimensão L_cache nas camadas conv. - num_dense_layers (
int, opcional, padrão 2) — Número de camadas densas Lfm2MoeMLP nas camadas rasas (embed->dense->dense->…->dense->moe->moe…->lm_head). - num_experts_per_tok (
int, opcional, padrão4) — Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento de escolha de token. - output_router_logits (
bool, opcional, padrãoFalse) — Indica se os logits do roteador devem ser retornados pelo modelo. Ativar essa opção também permitirá que o modelo saída a perda auxiliar, incluindo a perda de balanceamento de carga e a perda z do roteador. - num_experts (
int, opcional, padrão32) — Número de especialistas roteados nas camadas MoE. - use_expert_bias (
bool, opcional, padrãoTrue) — Se deve usar o viés dos especialistas nos pesos de roteamento. - routed_scaling_factor (
float, opcional, padrão1.0) — Fator de escala dos especialistas roteados. - norm_topk_prob (
bool, opcional, padrãoTrue) — Indica se as pesos dos especialistas roteados devem ser normalizados. - layer_types (
list[str], opcional) — Uma lista que mapeia explicitamente cada índice de camada com seu tipo de camada. Se não for fornecida, será gerada automaticamente com base nos valores de configuração.
Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Lfm2MoeModel. Ela é usada para instanciar um modelo Lfm2 Moe de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do LiquidAI/LFM2-8B-A1B
Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.
>>> from transformers import Lfm2MoeModel, Lfm2MoeConfig
>>> # Initializing a LFM2 Moe model
>>> configuration = Lfm2MoeConfig()
>>> # Initializing a model from the LFM2-8B-A1B style configuration
>>> model = Lfm2MoeModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configLfm2MoeForCausalLM
classe transformers.Lfm2MoeForCausalLM
< source >( config: Lfm2MoeConfig )
Parâmetros
- config (Lfm2MoeConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.
O Modelo Lfm2 Moe para modelagem de linguagem causal.
Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)
Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.
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.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
Parâmetros
- input_ids (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.
- attention_mask (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em[0, 1]:- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
- position_ids (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nopast_key_valuesretornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quandouse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum
past_key_valuesfor passado, DynamicCache será inicializado por padrão.O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.
Se
past_key_valuesforem usados, espera-se que o usuário insira apenas osinput_idsnão processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma(batch_size, unprocessed_length), em vez de todos osinput_idscom a forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.FloatTensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passarinput_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices deinput_idsnos vetores associados do que a matriz de incorporação interna do modelo. - labels (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em[0, ..., config.vocab_size]ou ser -100 (veja a docstring deinput_ids). Tokens com índices definidos como-100são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em[0, ..., config.vocab_size]. - use_cache (
bool, opcional) — Se definido comoTrue, os estados de chave-valorpast_key_valuessão retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (vejapast_key_values). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão0) — Se for umint, calcula os logits para os últimoslogits_to_keeptokens. Se for0, calcula os logits para todos osinput_ids(caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for umtorch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).
Retorna
MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.FloatTensor)
Uma MoeCausalLMOutputWithPast ou uma tupla de
torch.FloatTensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários
elementos, dependendo da configuração (Lfm2MoeConfig) e das entradas.
O método forward de Lfm2MoeForCausalLM sobrescreve o método especial __call__.
Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de
Moduleem seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.
loss (
torch.FloatTensorde forma(1,), opcional, retornado quandolabelsé fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).logits (
torch.FloatTensorde forma(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).aux_loss (
torch.FloatTensor, opcional, retornado quandooutput_router_logits=Trueé passado ou quandoconfig.output_router_logits=True, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) — Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornamNoneaqui, mas ainda retornamrouter_logits.router_logits (
tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quandooutput_router_logits=Trueé passado ou quandoconfig.output_router_logits=True) — Tupla detorch.FloatTensor(uma para cada camada esparsa) com forma(batch_size * sequence_length, num_experts).Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.
past_key_values (
Cache, opcional, retornado quandouse_cache=Trueé passado ou quandoconfig.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada
past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quandooutput_hidden_states=Trueé passado ou quandoconfig.output_hidden_states=True) — Tupla detorch.FloatTensor(um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato(batch_size, sequence_length, hidden_size).Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quandooutput_attentions=Trueé passado ou quandoconfig.output_attentions=True) — Tupla detorch.FloatTensor(uma para cada camada) com a forma(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.
Exemplo:
>>> from transformers import AutoTokenizer, Lfm2MoeForCausalLM
>>> model = Lfm2MoeForCausalLM.from_pretrained("meta-lfm2_moe/Lfm2Moe-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-lfm2_moe/Lfm2Moe-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."Lfm2MoeModel
classe transformers.Lfm2MoeModel
< source >( config: Lfm2MoeConfig )
Parâmetros
- config (Lfm2MoeConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.
O modelo Lfm2 Moe sem modificação, que produz estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.
Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)
Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.
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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
Parâmetros
- input_ids (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.
- attention_mask (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em[0, 1]:- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
- position_ids (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nopast_key_valuesretornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quandouse_cache=Trueouconfig.use_cache=True.Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum
past_key_valuesfor passado, DynamicCache será inicializado por padrão.O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.
Se
past_key_valuesforem usados, espera-se que o usuário insira apenas osinput_idsnão processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma(batch_size, unprocessed_length), em vez de todos osinput_idscom a forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.FloatTensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passarinput_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices deinput_idsnos vetores associados do que a matriz de incorporação interna do modelo. - use_cache (
bool, opcional) — Se definido comoTrue, os estados de chave-valorpast_key_valuessão retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (vejapast_key_values).
Retorna
MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.FloatTensor)
Uma MoeModelOutputWithPast ou uma tupla de
torch.FloatTensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários
elementos, dependendo da configuração (Lfm2MoeConfig) e das entradas.
O método forward do Lfm2MoeModel sobrescreve o método especial __call__.
Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de
Moduleem seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.
last_hidden_state (
torch.FloatTensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.past_key_values (
Cache, opcional, retornado quandouse_cache=Trueé passado ou quandoconfig.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se
config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entradapast_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quandooutput_hidden_states=Trueé passado ou quandoconfig.output_hidden_states=True) — Tupla detorch.FloatTensor(um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato(batch_size, sequence_length, hidden_size).Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quandooutput_attentions=Trueé passado ou quandoconfig.output_attentions=True) — Tupla detorch.FloatTensor(uma para cada camada) com a forma(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.
router_logits (
tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quandooutput_router_probs=Trueeconfig.add_router_probs=Truesão passados ou quandoconfig.output_router_probs=True) — Tupla detorch.FloatTensor(uma para cada camada) com forma(batch_size, sequence_length, num_experts).Logits brutos do roteador (pós-softmax) calculados pelos roteadores MoE; esses termos são usados para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.
Lfm2MoePreTrainedModel
classe transformers.Lfm2MoePreTrainedModel
< source >( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )
Parâmetros
- config (PreTrainedConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.
Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)
Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.
Um valor simulado para um caminho pontilhado (por exemplo, torch.float32): cadeias de acesso a atributos, chamadas se comportam como decoradores de passagem, repr é o caminho pontilhado, e usá-lo como classe base substitui uma base de type simples (PEP 560 __mro_entries__), de modo que subclasses reais mantêm uma metaclass normal e inspect.signature lê o __init__ real delas, em vez do de um mock.