# KimiK-2.5, KimiK-2.6, KimiK-2.7

该模型类支持所有三个不同的版本：KimiK-2.5、KimiK-2.6、KimiK-2.7

## 概述

Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型，在长周期编程、以编程驱动的设计、主动式自主执行以及基于群体协作的任务编排等实用能力方面取得了显著进展。该模型在 [Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence](https://www.kimi.com/en/blog/kimi-k2-5) 中提出，并在 [Kimi K2.6: Advancing Open-Source Coding](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k2-6) 中得到了进一步优化。

Kimi K2.5 在复杂的端到端编码任务上取得了显著进步，能够跨编程语言（Rust、Go、Python）以及涵盖前端、DevOps 和性能优化的多个领域进行稳健的泛化。该模型能够将简单的提示词和视觉输入转化为生产就绪的界面和轻量级全栈工作流，生成具有刻意美学精确度的结构化布局、交互元素和丰富动画。

该模型由 [RaushanTurganbay](https://huggingface.co/RaushanTurganbay) 贡献。官方检查点为 [moonshotai/Kimi-K2.5](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5)、[moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6) 和 [moonshotai/Kimi-K2.7-Code](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code)。

## 使用示例

请注意，这些仓库尚未上传正确的快速分词器。您可以从 [RaushanTurganbay/kimi2.7-processor](https://huggingface.co/RaushanTurganbay/kimi2.7-processor) 获取转换后的处理器和分词器。

 

```python
import os
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoTokenizer, AutoModelForImageTextToText
from transformers.distributed.configuration_utils import DistributedConfig

distributed_config = DistributedConfig(tp_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]), ep_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]))

processor = AutoProcessor.from_pretrained('moonshotai/Kimi-K2.6')
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    'moonshotai/Kimi-K2.6',
    distributed_config=distributed_config,
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ],
    }
]

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

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True)[0]
print(generated_text)

```

## Kimi_K25ImageProcessor[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor]]

#### transformers.Kimi_K25ImageProcessor[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor]]

```python
transformers.Kimi_K25ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.kimi_k25.image_processing_kimi_k25.Kimi_K25ImageProcessorKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L86)

**参数：**

do_convert_rgb (`bool`，*kwargs*，*可选*，默认为 `True`)：是否将图像转换为 RGB。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *可选*, 默认为 `True`) : 是否调整图像大小。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*，默认值为 `{'max_height' : 512, 'max_width': 512}`)：描述输入到模型的最大尺寸。

default_to_square (`bool`，*kwargs*，*可选*，默认为 `True`)：当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 应用 `center_crop` 后输出图像的尺寸。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*，默认值为 `3`) : 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举 `PILImageResampling` 中的一个值。仅当 `do_resize` 设置为 `True` 时才会生效。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *可选*，默认为 `True`)：是否对图像进行重新缩放。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *可选*，默认为 `0.00392156862745098`) : 当 `do_rescale` 设置为 `True` 时，用于对图像进行缩放的缩放因子。

do_normalize (`bool`，*kwargs*，*可选*，默认为 `True`)：是否对图像进行归一化。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`，*kwargs*，*可选*，默认为 `[0.5, 0.5, 0.5]`)：用于归一化的图像均值。仅当 `do_normalize` 设置为 `True` 时生效。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *可选*，默认为 `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 用于归一化的图像标准差。仅当 `do_normalize` 设置为 `True` 时生效。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 用于将图像填充到的尺寸，格式为 `{"height": int, "width" int}`。该尺寸必须大于预处理中提供的任何图像尺寸。如果未提供 `pad_size`，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 `do_pad=True.` 时应用。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行居中裁剪。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`，*kwargs*，*可选*)：仅支持 `ChannelDimension.FIRST`。为兼容旧版处理器而添加。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *可选*) : 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一： - `"channels_first"` 或 `ChannelDimension.FIRST`：图像为 (num_channels, height, width) 格式。 - `"channels_last"` 或 `ChannelDimension.LAST`：图像为 (height, width, num_channels) 格式。 - `"none"` 或 `ChannelDimension.NONE`：图像为 (height, width) 格式。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*)：用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : 如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。

max_patches (`int`, *kwargs*, *可选*，默认为 `16384`) : 调整图像尺寸的最大限制。

patch_size (`int`, *kwargs*, *可选*，默认为 14)：视觉编码器的空间补丁大小。

merge_size (`int`, *kwargs*, *可选*，默认为 2)：视觉编码器到 LLM 编码器的合并大小。

构建一个 Kimi_K25ImageProcessor 图像处理器。

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L218)

**参数：**

height (`int`) : 输入图像的高度。

width (`int`) : 输入图像的宽度。

images_kwargs (`dict`, *可选*) : 用于覆盖图像处理器默认值的任意关键字参数。

**返回：** `int`

每张图像中的图像块数量。

一个实用工具，用于返回给定图像尺寸对应的图像块数量。

注意：请勿删除此方法！vLLM 使用该方法在缺少图像输入的情况下推断 patch 和占位符的数量。

#### patchify[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.patchify]]

```python
patchify(images: torch.Tensor, patch_size: int)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L124)

将每张图片转换为形状为 (`seq_len`, `patch_dim`) 的扁平布局，以便我们可以拼接动态形状的像素。

#### preprocess[[transformers.Kimi_K25ImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.kimi_k25.image_processing_kimi_k25.Kimi_K25ImageProcessorKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/image_processing_kimi_k25.py#L116)

**参数：**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 要预处理的图像。期望输入单张或一批像素值在 0 到 255 之间的图像。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置 `do_rescale=False`。

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否将图像转换为 RGB。

do_resize (`bool`，*kwargs*，*可选*)：是否调整图像大小。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*)：描述模型的最大输入维度。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 应用 `center_crop` 后输出图像的尺寸。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举 `PILImageResampling` 中的一个值。仅当 `do_resize` 设置为 `True` 时才会生效。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行重新缩放。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *可选*) : 当 `do_rescale` 设置为 `True` 时，用于对图像进行缩放的缩放因子。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行归一化。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`，*kwargs*，*可选*)：用于归一化的图像均值。仅当 `do_normalize` 设置为 `True` 时生效。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *可选*) : 用于归一化的图像标准差。仅当 `do_normalize` 设置为 `True` 时生效。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 用于将图像填充到的尺寸，格式为 `{"height": int, "width" int}`。该尺寸必须大于预处理中提供的任何图像尺寸。如果未提供 `pad_size`，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 `do_pad=True.` 时应用。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行居中裁剪。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`，*kwargs*，*可选*)：仅支持 `ChannelDimension.FIRST`。为兼容旧版处理器而添加。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *可选*) : 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一： - `"channels_first"` 或 `ChannelDimension.FIRST`：图像为 (num_channels, height, width) 格式。 - `"channels_last"` 或 `ChannelDimension.LAST`：图像为 (height, width, num_channels) 格式。 - `"none"` 或 `ChannelDimension.NONE`：图像为 (height, width) 格式。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*)：用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : 如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。

max_patches (`int`, *kwargs*, *可选*，默认为 `16384`) : 调整图像尺寸的最大限制。

patch_size (`int`, *kwargs*, *可选*，默认为 14)：视觉编码器的空间补丁大小。

merge_size (`int`, *kwargs*, *可选*，默认为 2)：视觉编码器到 LLM 编码器的合并大小。

**返回：** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- 由 __call__ 方法返回的列表/数组/张量字典（例如 'pixel_values'）。
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`，*可选*) -- 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。

## Kimi_K25Processor[[transformers.Kimi_K25Processor]]

#### transformers.Kimi_K25Processor[[transformers.Kimi_K25Processor]]

```python
transformers.Kimi_K25Processor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/processing_kimi_k25.py#L34)

**参数：**

image_processor (`Kimi_K25ImageProcessor`)：图像处理器是必需的输入。

tokenizer (`TokenizersBackend`)：分词器是必需的输入。

video_processor (`Kimi_K25VideoProcessor`)：视频处理器是必需的输入。

chat_template (`str`) : 一个 Jinja 模板，用于将聊天中的消息列表转换为可分词的字符串。

构建一个 Kimi_K25Processor，它将图像处理器、分词器和视频处理器封装为单一处理器。

[Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) 提供了 [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor)、[TokenizersBackend](/docs/transformers/main/zh/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) 和 [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) 的所有功能。有关更多信息，请参阅 [~Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor)、[~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/zh/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) 和 [~Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor)。

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.Kimi_K25Processor.post_process_image_text_to_text]]

```python
post_process_image_text_to_text(generated_outputs, skip_special_tokens = True, clean_up_tokenization_spaces = False, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/processing_kimi_k25.py#L140)

**参数：**

generated_outputs (`torch.Tensor` 或 `np.ndarray`)：模型 `generate` 函数的输出。预期输出是一个形状为 `(batch_size, sequence_length)` 或 `(sequence_length,)` 的张量。

skip_special_tokens (`bool`，*可选*，默认为 `True`)：是否从输出中移除特殊标记。该参数会传递给分词器的 `batch_decode` 方法。

clean_up_tokenization_spaces (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否清理分词空格。该参数会传递给分词器的 `batch_decode` 方法。

- ****kwargs** : 传递给分词器 `batch_decode method` 的额外参数。

**返回：** `list[str]`

解码后的文本。

对模型的输出进行后处理以解码文本。

## Kimi_K25VideoProcessor[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor]]

#### transformers.Kimi_K25VideoProcessor[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor]]

```python
transformers.Kimi_K25VideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.kimi_k25.video_processing_kimi_k25.Kimi_K25VideoProcessorInitKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L91)

**参数：**

- ****kwargs** (`Kimi_K25VideoProcessorInitKwargs`, *可选*) : 针对每种模态（文本、图像、视频、音频）的额外处理选项。模型特定参数已在上方列出；有关支持的完整参数列表，请参阅 TypedDict 类。

构建一个 Kimi_K25VideoProcessor 视频处理器。

#### get_num_of_video_patches[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor.get_num_of_video_patches]]

```python
get_num_of_video_patches(num_frames: int, height: int, width: int, videos_kwargs: dict | None = None)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L154)

**参数：**

num_frames (`int`) : 输入视频中的帧数。

height (`int`) : 输入视频的高度。

width (`int`) : 输入视频的宽度。

videos_kwargs (`dict`, *可选*) : 用于覆盖视频处理器默认值的任意关键字参数。

**返回：** `int`

每个视频的视频块数量。

一个实用工具，用于返回给定视频大小的视频块数量。

注意：请勿删除此方法！vLLM 使用该方法在缺少视频输入的情况下推断 patch 和占位符的数量。

#### patchify[[transformers.Kimi_K25VideoProcessor.patchify]]

```python
patchify(videos: torch.Tensor, patch_size: int)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/video_processing_kimi_k25.py#L124)

将每个视频转换为形状为 (`seq_len`, `patch_dim`) 的扁平布局，以便我们可以拼接动态形状的像素。

## Kimi_K25Config[[transformers.Kimi_K25Config]]

#### transformers.Kimi_K25Config[[transformers.Kimi_K25Config]]

```python
transformers.Kimi_K25Config(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, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, projection_hidden_size: int | None = 1152, projection_layer_norm_eps: float = 1e-05, image_token_id: int = 163605, video_token_id: int = 163840, vision_start_token_id: int = 163602, vision_end_token_id: int = 163604, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/configuration_kimi_k25.py#L59)

**参数：**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`，*可选*)：文本骨干网络的配置对象或字典。

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`，*可选*)：视觉骨干网络的配置对象或字典。

projection_hidden_size (`int`, *可选*, 默认为 `1152`) : 多模态投影器的输出隐藏层大小。

projection_layer_norm_eps (`float`, *可选*, 默认为 `1e-5`) : 投影层的 Layer norm epsilon。

image_token_id (`int`, *可选*, 默认为 `163605`) : 用作输入图像占位符的图像标记索引。

video_token_id (`int`，*可选*，默认为 `163840`)：用作输入视频占位符的视频 token 索引。

vision_start_token_id (`int`, *可选*，默认为 `163602`)：用于标记多模态输入序列中视觉片段起始位置的 Token ID。

vision_end_token_id (`int`, *可选*，默认为 `163604`)：用于标记多模态输入序列中视觉片段结束的 Token ID。

tie_word_embeddings (`bool`，*可选*，默认为 `True`)：是否根据模型的 `tied_weights_keys` 映射来绑定权重嵌入。

这是用于存储 Kimi_K25Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Kimi K25 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 [moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

## Kimi_K25VisionConfig[[transformers.Kimi_K25VisionConfig]]

#### transformers.Kimi_K25VisionConfig[[transformers.Kimi_K25VisionConfig]]

```python
transformers.Kimi_K25VisionConfig(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, patch_size: int = 14, pos_emb_height: int = 64, pos_emb_width: int = 64, pos_emb_time: int = 4, num_attention_heads: int = 16, num_hidden_layers: int = 27, hidden_size: int = 1152, intermediate_size: int = 4304, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', merge_kernel_size: tuple[int, int] | list[int] = (2, 2), rope_parameters: dict | None = None)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/configuration_kimi_k25.py#L29)

**参数：**

patch_size (`int`，*可选*，默认为 `14`)：每个 patch 的大小（分辨率）。

pos_emb_height (`int`, *可选*) : 初始位置嵌入高度。

pos_emb_width (`int`, *可选*) : 初始位置嵌入宽度。

pos_emb_time (`int`, *可选*) : 初始位置嵌入的时间维度。

num_attention_heads (`int`，*可选*，默认为 `16`)：Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。

num_hidden_layers (`int`，*可选*，默认为 `27`)：Transformer 解码器中的隐藏层数。

hidden_size (`int`，*可选*，默认为 `1152`)：隐藏表示的维度。

intermediate_size (`int`，*可选*，默认为 `4304`)：MLP 表示的维度。

hidden_act (`str`，*可选*，默认为 `gelu_pytorch_tanh`)：解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"` 等。

merge_kernel_size (`tuple[int] | list[int]`，*可选*)：用于合并补丁的核大小。

rope_parameters (`dict`, *可选*) : 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含 `rope_theta` 的值，并且如果您希望使用更长的 `max_position_embeddings` 来使用 RoPE，则可选地包含用于缩放的参数。

这是用于存储 Kimi_K25Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Kimi K25 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 [moonshotai/Kimi-K2.6](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

## Kimi_K25PreTrainedModel[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel]]

#### transformers.Kimi_K25PreTrainedModel[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel]]

```python
transformers.Kimi_K25PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L420)

**参数：**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.Kimi_K25PreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

点分路径（例如 `torch.float32`）的模拟值：属性访问链和调用行为如同透传装饰器，`repr` 为点分路径，将其用作基类时会替换为普通的 `type` 基类（PEP 560 `__mro_entries__`），因此真实的子类保留正常的元类，且 `inspect.signature` 读取的是它们真实的 `__init__`，而非模拟对象的。

## Kimi_K25VisionModel[[transformers.Kimi_K25VisionModel]]

#### transformers.Kimi_K25VisionModel[[transformers.Kimi_K25VisionModel]]

```python
transformers.Kimi_K25VisionModel(config: Kimi_K25VisionConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L469)

**参数：**

config ([Kimi_K25VisionConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VisionConfig)) : 模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化并不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Kimi K25 模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.Kimi_K25VisionModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L515)

**参数：**

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`)：与输入图像对应的张量。可以使用 [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（[Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) 使用 [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) 处理图像）。

grid_thw (`torch.LongTensor`，形状为 `(num_images, 3)`，*可选*)：LLM 中每张图片特征形状的时间、高度和宽度。

**返回值：**

`torch.Tensor`

[Kimi_K25VisionModel](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VisionModel) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

#### temporal_patch_merger[[transformers.Kimi_K25VisionModel.temporal_patch_merger]]

```python
temporal_patch_merger(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L487)

通过沿时间维度对 patch 嵌入进行空间池化来合并时间帧，返回 `(total_merged_patches, kernel_height * kernel_width, hidden_dim)`。

为保持向后兼容而保留：`forward` 现在使用对导出更友好的 `get_vision_temporal_merge_index` 进行 gather 池化，而不是此 Python 逐片段循环。

## Kimi_K25Model[[transformers.Kimi_K25Model]]

#### transformers.Kimi_K25Model[[transformers.Kimi_K25Model]]

```python
transformers.Kimi_K25Model(config: Kimi_K25Config)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L576)

**参数：**

config ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Kimi K25 模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.Kimi_K25Model.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, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L659)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`，*可选*)：与输入图像对应的张量。可以使用 [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（[Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) 使用 [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) 处理图像）。

image_grid_thw (`torch.LongTensor`，形状为 `(num_images, 3)`，*可选*)：LLM 中每张图片特征形状的时间、高度和宽度。

pixel_values_videos (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`，*可选*)：与输入视频对应的张量。可以使用 [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) 获取视频的像素值。有关详细信息，请参阅 [Kimi_K25VideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__)（[Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) 使用 [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) 来处理视频）。

video_grid_thw (`torch.LongTensor`，形状为 `(num_videos, 3)`，*可选*)：LLM 中每个视频的特征形状的时间、高度和宽度。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *可选*) : 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (`pooler_output`, *可选*: `last_hidden_states`, *可选*: `hidden_states`, *可选*: `attentions`) 组成，其中 `pooler_output` 的形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)，表示编码器生成的多模态特征序列，并已融合到文本嵌入中。

**返回：** `Kimi_K25ModelOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`Kimi_K25ModelOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)）和输入。

[Kimi_K25Model](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Model) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

  如果使用了 `past_key_values`，则仅输出形状为 `(batch_size, 1, hidden_size)` 的序列的最后一个隐藏状态。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`，*可选*) -- 大小为 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`。由视觉编码器生成的模型 image_hidden_states，并在投影最后一个隐藏状态之后得到。

## Kimi_K25ForConditionalGeneration[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration]]

#### transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration(config: Kimi_K25Config)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L734)

**参数：**

config ([Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

用于基于其他模态（例如图文到文本生成）进行 token 生成的 Kimi K25 模型。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.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, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L773)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

labels (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于计算掩码语言建模损失的标签。索引值应在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内，或为 -100（参见 `input_ids` 的文档字符串）。索引值设为 `-100` 的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内的 token 进行计算。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`，*可选*)：与输入图像对应的张量。可以使用 [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [Kimi_K25ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（[Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) 使用 [Kimi_K25ImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ImageProcessor) 处理图像）。

image_grid_thw (`torch.LongTensor`，形状为 `(num_images, 3)`，*可选*)：LLM 中每张图片特征形状的时间、高度和宽度。

pixel_values_videos (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`，*可选*)：与输入视频对应的张量。可以使用 [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) 获取视频的像素值。有关详细信息，请参阅 [Kimi_K25VideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__)（[Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) 使用 [Kimi_K25VideoProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25VideoProcessor) 来处理视频）。

video_grid_thw (`torch.LongTensor`，形状为 `(num_videos, 3)`，*可选*)：LLM 中每个视频的特征形状的时间、高度和宽度。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`，*可选*，默认为 `0`)：如果为 `int`，则计算最后 `logits_to_keep` 个 token 的 logits。如果为 `0`，则计算所有 `input_ids` 的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当可观。如果为 `torch.Tensor`，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *可选*) : 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (`pooler_output`, *可选*: `last_hidden_states`, *可选*: `hidden_states`, *可选*: `attentions`) 组成，其中 `pooler_output` 的形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)，表示编码器生成的多模态特征序列，并已融合到文本嵌入中。

**返回：** `Kimi_K25CausalLMOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`Kimi_K25CausalLMOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)）和输入。

[Kimi_K25ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*可选*，当提供 `labels` 时返回) -- 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。
- **logits**（形状为 `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`，*可选*) -- 大小为 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`。由视觉编码器生成的模型 image_hidden_states，并在投影最后一个隐藏状态之后得到。

示例：

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe the image."},
        ],
    }
]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
)

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(output_text)
```

#### get_image_features[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L760)

**参数：**

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`)：与输入图像对应的张量。

image_grid_thw (`torch.LongTensor`，形状为 `(num_images, 3)`，*可选*)：LLM 中每张图片特征形状的时间、高度和宽度。

**返回：** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)）和输入。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
- **pooler_output**（形状为 `(batch_size, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 序列中第一个 token（分类 token）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后的结果。例如，对于 BERT 系列模型，这返回的是分类 token 经过线性层和 tanh 激活函数处理后的结果。线性层的权重是在预训练期间通过下一句预测（分类）目标训练得到的。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

#### get_video_features[[transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_k25/modeling_kimi_k25.py#L747)

**参数：**

pixel_values_videos (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`)：与输入视频对应的张量。

video_grid_thw (`torch.LongTensor`，形状为 `(num_videos, 3)`，*可选*)：LLM 中每个视频的特征形状的时间、高度和宽度。

**返回：** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config)）和输入。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
- **pooler_output**（形状为 `(batch_size, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 序列中第一个 token（分类 token）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后的结果。例如，对于 BERT 系列模型，这返回的是分类 token 经过线性层和 tanh 激活函数处理后的结果。线性层的权重是在预训练期间通过下一句预测（分类）目标训练得到的。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Kimi_K25ForConditionalGeneration

>>> model = Kimi_K25ForConditionalGeneration.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.6")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```