Hub Python Library documentation
Типы инференса
Типы инференса
На этой странице перечислены типы (например, dataclasses), доступные для каждой задачи, поддерживаемой на Hugging Face Hub. Каждая задача описывается с помощью JSON-схемы, а типы генерируются на основе этих схем — с некоторыми изменениями, обусловленными требованиями Python. Перейдите по ссылке @huggingface.js/tasks, чтобы найти JSON-схемы для каждой задачи.
Эта часть библиотеки всё ещё находится в разработке и будет улучшена в будущих версиях.
audio_classification
класс huggingface_hub.AudioClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.audio_classification.AudioClassificationParameters | None = None )
Входы для вывода в классификации аудио
Результаты вывода для классификации аудио
класс huggingface_hub.AudioClassificationParameters
< source >( function_to_apply: typing.Optional[ForwardRef('AudioClassificationOutputTransform')] = Nonetop_k: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для классификации аудио
audio_to_audio
Входы для вывода «аудио в аудио»
класс huggingface_hub.AudioToAudioOutputElement
< source >( blob: typing.Anycontent_type: strlabel: str )
Результаты инференса для задачи Audio To Audio Сгенерированный аудиофайл с его меткой.
automatic_speech_recognition
класс huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionGenerationParameters
< source >( do_sample: bool | None = Noneearly_stopping: typing.Union[bool, ForwardRef('AutomaticSpeechRecognitionEarlyStoppingEnum'), NoneType] = Noneepsilon_cutoff: float | None = Noneeta_cutoff: float | None = Nonemax_length: int | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonemin_length: int | None = Nonemin_new_tokens: int | None = Nonenum_beam_groups: int | None = Nonenum_beams: int | None = Nonepenalty_alpha: float | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetypical_p: float | None = Noneuse_cache: bool | None = None )
Параметризация процесса генерации текста
класс huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.automatic_speech_recognition.AutomaticSpeechRecognitionParameters | None = None )
Входы для вывода в автоматическом распознавании речи
класс huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionOutput
< source >( text: strchunks: list[huggingface_hub.inference._generated.types.automatic_speech_recognition.AutomaticSpeechRecognitionOutputChunk] | None = None )
Результаты вывода для задачи автоматического распознавания речи
класс huggingface_hub.AutomaticSpeechRecognitionParameters
< source >( generation_parameters: huggingface_hub.inference._generated.types.automatic_speech_recognition.AutomaticSpeechRecognitionGenerationParameters | None = Nonereturn_timestamps: bool | None = None )
Дополнительные параметры вывода для автоматического распознавания речи
chat_completion
класс huggingface_hub.ChatCompletionInput
< source >( messages: listfrequency_penalty: float | None = Nonelogit_bias: list[float] | None = Nonelogprobs: bool | None = Nonemax_tokens: int | None = Nonemodel: str | None = Nonen: int | None = Nonepresence_penalty: float | None = Noneresponse_format: typing.Union[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputResponseFormatText, huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputResponseFormatJSONSchema, huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputResponseFormatJSONObject, NoneType] = Noneseed: int | None = Nonestop: list[str] | None = Nonestream: bool | None = Nonestream_options: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputStreamOptions | None = Nonetemperature: float | None = Nonetool_choice: typing.Union[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputToolChoiceClass, ForwardRef('ChatCompletionInputToolChoiceEnum'), NoneType] = Nonetool_prompt: str | None = Nonetools: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputTool] | None = Nonetop_logprobs: int | None = Nonetop_p: float | None = None )
Входные данные для завершения чата. Сгенерировано автоматически из спецификаций TGI. Подробнее см. в https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputFunctionDefinition
< source >( name: strparameters: typing.Anydescription: str | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputJSONSchema
< source >( name: strdescription: str | None = Noneschema: dict[str, object] | None = Nonestrict: bool | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputMessage
< source >( role: strcontent: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputMessageChunk] | str | None = Nonename: str | None = Nonetool_calls: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputToolCall] | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputMessageChunk
< source >( type: ChatCompletionInputMessageChunkTypeimage_url: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionInputURL | None = Nonetext: str | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputResponseFormatJSONObject
< source >( type: typing.Literal['json_object'] )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputResponseFormatJSONSchema
< source >( type: typing.Literal['json_schema']json_schema: ChatCompletionInputJSONSchema )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputResponseFormatText
< source >( type: typing.Literal['text'] )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputStreamOptions
< source >( include_usage: bool | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputTool
< source >( function: ChatCompletionInputFunctionDefinitiontype: str )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputToolCall
< source >( function: ChatCompletionInputFunctionDefinitionid: strtype: str )
класс huggingface_hub.ChatCompletionInputToolChoiceClass
< source >( function: ChatCompletionInputFunctionName )
класс huggingface_hub.ChatCompletionOutput
< source >( choices: listcreated: intid: strmodel: strsystem_fingerprint: strusage: ChatCompletionOutputUsage )
Вывод Chat Completion. Сгенерировано автоматически из спецификаций TGI. Подробнее см. https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
класс huggingface_hub.ChatCompletionOutputComplete
< source >( finish_reason: strindex: intmessage: ChatCompletionOutputMessagelogprobs: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionOutputLogprobs | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionOutputFunctionDefinition
< source >( arguments: strname: strdescription: str | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionOutputLogprob
< source >( logprob: floattoken: strtop_logprobs: list )
класс huggingface_hub.ChatCompletionOutputMessage
< source >( role: strcontent: str | None = Nonereasoning: str | None = Nonetool_call_id: str | None = Nonetool_calls: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionOutputToolCall] | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionOutputToolCall
< source >( function: ChatCompletionOutputFunctionDefinitionid: strtype: str )
класс huggingface_hub.ChatCompletionOutputUsage
< source >( completion_tokens: intprompt_tokens: inttotal_tokens: int )
класс huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutput
< source >( choices: listcreated: intid: strmodel: strsystem_fingerprint: strusage: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionStreamOutputUsage | None = None )
Поток вывода Chat Completion. Сгенерировано автоматически из спецификаций TGI. Подробнее см. https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
класс huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputChoice
< source >( delta: ChatCompletionStreamOutputDeltaindex: intfinish_reason: str | None = Nonelogprobs: huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionStreamOutputLogprobs | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputDelta
< source >( role: strcontent: str | None = Nonereasoning: str | None = Nonetool_call_id: str | None = Nonetool_calls: list[huggingface_hub.inference._generated.types.chat_completion.ChatCompletionStreamOutputDeltaToolCall] | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputDeltaToolCall
< source >( function: ChatCompletionStreamOutputFunctionid: strindex: inttype: str )
класс huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputFunction
< source >( arguments: strname: str | None = None )
класс huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputLogprob
< source >( logprob: floattoken: strtop_logprobs: list )
класс huggingface_hub.ChatCompletionStreamOutputUsage
< source >( completion_tokens: intprompt_tokens: inttotal_tokens: int )
depth_estimation
класс huggingface_hub.DepthEstimationInput
< source >( inputs: typing.Anyparameters: dict[str, typing.Any] | None = None )
Входы для инференса оценки глубины
класс huggingface_hub.DepthEstimationOutput
< source >( depth: typing.Anypredicted_depth: typing.Any )
Результаты инференса для задачи оценки глубины
document_question_answering
класс huggingface_hub.DocumentQuestionAnsweringInput
< source >( inputs: DocumentQuestionAnsweringInputDataparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.document_question_answering.DocumentQuestionAnsweringParameters | None = None )
Входы для вывода в задаче ответов на вопросы по документам
класс huggingface_hub.DocumentQuestionAnsweringInputData
< source >( image: typing.Anyquestion: str )
Одна пара (документ, вопрос) для ответа
класс huggingface_hub.DocumentQuestionAnsweringOutputElement
< source >( answer: strend: intscore: floatstart: int )
Результаты инференса для задачи документного вопросно-ответного
класс huggingface_hub.DocumentQuestionAnsweringParameters
< source >( doc_stride: int | None = Nonehandle_impossible_answer: bool | None = Nonelang: str | None = Nonemax_answer_len: int | None = Nonemax_question_len: int | None = Nonemax_seq_len: int | None = Nonetop_k: int | None = Noneword_boxes: list[list[float] | str] | None = None )
Дополнительные параметры вывода для задачи Document Question Answering
feature_extraction
класс huggingface_hub.FeatureExtractionInput
< source >( inputs: list[str] | strnormalize: bool | None = Noneprompt_name: str | None = Nonetruncate: bool | None = Nonetruncation_direction: typing.Optional[ForwardRef('FeatureExtractionInputTruncationDirection')] = None )
Входные данные для извлечения признаков. Сгенерировано автоматически из спецификаций TEI. Подробнее см. в https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tei-import.ts.
fill_mask
класс huggingface_hub.FillMaskInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.fill_mask.FillMaskParameters | None = None )
Входы для инференса Fill Mask
класс huggingface_hub.FillMaskOutputElement
< source >( score: floatsequence: strtoken: inttoken_str: typing.Anyfill_mask_output_token_str: str | None = None )
Результаты инференса для задачи Fill Mask
класс huggingface_hub.FillMaskParameters
< source >( targets: list[str] | None = Nonetop_k: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Fill Mask
image_classification
класс huggingface_hub.ImageClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_classification.ImageClassificationParameters | None = None )
Входы для вывода в задаче классификации изображений
Результаты инференса для задачи классификации изображений
класс huggingface_hub.ImageClassificationParameters
< source >( function_to_apply: typing.Optional[ForwardRef('ImageClassificationOutputTransform')] = Nonetop_k: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для классификации изображений
image_segmentation
класс huggingface_hub.ImageSegmentationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_segmentation.ImageSegmentationParameters | None = None )
Входы для вывода сегментации изображений
класс huggingface_hub.ImageSegmentationOutputElement
< source >( label: strmask: strscore: float | None = None )
Результаты инференса для задачи сегментации изображений Предсказанная маска / сегмент
класс huggingface_hub.ImageSegmentationParameters
< source >( mask_threshold: float | None = Noneoverlap_mask_area_threshold: float | None = Nonesubtask: typing.Optional[ForwardRef('ImageSegmentationSubtask')] = Nonethreshold: float | None = None )
Дополнительные параметры вывода для сегментации изображений
image_text_to_image
класс huggingface_hub.ImageTextToImageInput
< source >( inputs: str | None = Noneparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_text_to_image.ImageTextToImageParameters | None = None )
Входные данные для вывода Image Text To Image. Необходимо предоставить либо входные данные (изображение), либо prompt (в параметрах), либо оба.
Результаты вывода для задачи «Изображение-текст в изображение»
класс huggingface_hub.ImageTextToImageParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneprompt: str | None = Noneseed: int | None = Nonetarget_size: huggingface_hub.inference._generated.types.image_text_to_image.ImageTextToImageTargetSize | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Image Text To Image
Размер выходного изображения в пикселях. Этот параметр поддерживается только некоторыми провайдерами и для конкретных моделей. Если параметр не поддерживается, он будет проигнорирован.
image_text_to_video
класс huggingface_hub.ImageTextToVideoInput
< source >( inputs: str | None = Noneparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_text_to_video.ImageTextToVideoParameters | None = None )
Входные данные для вывода Image Text To Video. Необходимо предоставить либо входные данные (изображение), либо prompt (в параметрах), либо оба.
Результаты инференса для задачи Image Text To Video
класс huggingface_hub.ImageTextToVideoParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_frames: float | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneprompt: str | None = Noneseed: int | None = Nonetarget_size: huggingface_hub.inference._generated.types.image_text_to_video.ImageTextToVideoTargetSize | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Image Text To Video
Размер кадров выходного видео в пикселях.
image_to_image
класс huggingface_hub.ImageToImageInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_image.ImageToImageParameters | None = None )
Входы для вывода Image To Image
Результаты инференса для задачи Image To Image
класс huggingface_hub.ImageToImageParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneprompt: str | None = Nonetarget_size: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_image.ImageToImageTargetSize | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Image To Image
Размер выходного изображения в пикселях. Этот параметр поддерживается только некоторыми провайдерами и для конкретных моделей. Если параметр не поддерживается, он будет проигнорирован.
image_to_text
класс huggingface_hub.ImageToTextGenerationParameters
< source >( do_sample: bool | None = Noneearly_stopping: typing.Union[bool, ForwardRef('ImageToTextEarlyStoppingEnum'), NoneType] = Noneepsilon_cutoff: float | None = Noneeta_cutoff: float | None = Nonemax_length: int | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonemin_length: int | None = Nonemin_new_tokens: int | None = Nonenum_beam_groups: int | None = Nonenum_beams: int | None = Nonepenalty_alpha: float | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetypical_p: float | None = Noneuse_cache: bool | None = None )
Параметризация процесса генерации текста
класс huggingface_hub.ImageToTextInput
< source >( inputs: typing.Anyparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_text.ImageToTextParameters | None = None )
Входы для вывода Image To Text
класс huggingface_hub.ImageToTextOutput
< source >( generated_text: typing.Anyimage_to_text_output_generated_text: str | None = None )
Результаты инференса для задачи «Изображение в текст»
класс huggingface_hub.ImageToTextParameters
< source >( generation_parameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_text.ImageToTextGenerationParameters | None = Nonemax_new_tokens: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Image To Text
image_to_video
класс huggingface_hub.ImageToVideoInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_video.ImageToVideoParameters | None = None )
Входы для вывода Image To Video
Результаты инференса для задачи Image To Video
класс huggingface_hub.ImageToVideoParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_frames: float | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneprompt: str | None = Noneseed: int | None = Nonetarget_size: huggingface_hub.inference._generated.types.image_to_video.ImageToVideoTargetSize | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Image To Video
Размер кадров выходного видео в пикселях.
object_detection
класс huggingface_hub.ObjectDetectionBoundingBox
< source >( xmax: intxmin: intymax: intymin: int )
Предсказанная ограничивающая рамка. Координаты заданы относительно левого верхнего угла входного изображения.
класс huggingface_hub.ObjectDetectionInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.object_detection.ObjectDetectionParameters | None = None )
Входы для вывода в задаче обнаружения объектов
класс huggingface_hub.ObjectDetectionOutputElement
< source >( box: ObjectDetectionBoundingBoxlabel: strscore: float )
Результаты инференса для задачи обнаружения объектов
Дополнительные параметры вывода для обнаружения объектов
question_answering
класс huggingface_hub.QuestionAnsweringInput
< source >( inputs: QuestionAnsweringInputDataparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.question_answering.QuestionAnsweringParameters | None = None )
Входы для инференса в задаче Question Answering
Одна пара (контекст, вопрос) для ответа
класс huggingface_hub.QuestionAnsweringOutputElement
< source >( answer: strend: intscore: floatstart: int )
Результаты инференса для задачи Question Answering
класс huggingface_hub.QuestionAnsweringParameters
< source >( align_to_words: bool | None = Nonedoc_stride: int | None = Nonehandle_impossible_answer: bool | None = Nonemax_answer_len: int | None = Nonemax_question_len: int | None = Nonemax_seq_len: int | None = Nonetop_k: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для задачи Question Answering
sentence_similarity
класс huggingface_hub.SentenceSimilarityInput
< source >( inputs: SentenceSimilarityInputDataparameters: dict[str, typing.Any] | None = None )
Входы для вывода по сходству предложений
класс huggingface_hub.SentenceSimilarityInputData
< source >( sentences: listsource_sentence: str )
суммаризация
класс huggingface_hub.SummarizationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.summarization.SummarizationParameters | None = None )
Входы для инференса суммаризации
Результаты инференса для задачи суммаризации
класс huggingface_hub.SummarizationParameters
< source >( clean_up_tokenization_spaces: bool | None = Nonegenerate_parameters: dict[str, typing.Any] | None = Nonetruncation: typing.Optional[ForwardRef('SummarizationTruncationStrategy')] = None )
Дополнительные параметры вывода для суммаризации.
table_question_answering
класс huggingface_hub.TableQuestionAnsweringInput
< source >( inputs: TableQuestionAnsweringInputDataparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.table_question_answering.TableQuestionAnsweringParameters | None = None )
Входные данные для вывода в задаче ответов на вопросы по таблицам
Одна пара (таблица, вопрос) для ответа
класс huggingface_hub.TableQuestionAnsweringOutputElement
< source >( answer: strcells: listcoordinates: listaggregator: str | None = None )
Результаты инференса для задачи Table Question Answering
класс huggingface_hub.TableQuestionAnsweringParameters
< source >( padding: typing.Optional[ForwardRef('Padding')] = Nonesequential: bool | None = Nonetruncation: bool | None = None )
Дополнительные параметры вывода для задачи Table Question Answering
text2text_generation
класс huggingface_hub.Text2TextGenerationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text2text_generation.Text2TextGenerationParameters | None = None )
Входы для вывода генерации Text2text
класс huggingface_hub.Text2TextGenerationOutput
< source >( generated_text: typing.Anytext2_text_generation_output_generated_text: str | None = None )
Результаты инференса для задачи генерации текста из текста
класс huggingface_hub.Text2TextGenerationParameters
< source >( clean_up_tokenization_spaces: bool | None = Nonegenerate_parameters: dict[str, typing.Any] | None = Nonetruncation: typing.Optional[ForwardRef('Text2TextGenerationTruncationStrategy')] = None )
Дополнительные параметры вывода для генерации Text2text
text_classification
класс huggingface_hub.TextClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_classification.TextClassificationParameters | None = None )
Входы для вывода в задаче классификации текста
Результаты инференса для задачи классификации текста
класс huggingface_hub.TextClassificationParameters
< source >( function_to_apply: typing.Optional[ForwardRef('TextClassificationOutputTransform')] = Nonetop_k: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для классификации текста
text_generation
класс huggingface_hub.TextGenerationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationInputGenerateParameters | None = Nonestream: bool | None = None )
Входные данные для генерации текста. Сгенерировано автоматически из спецификаций TGI. Подробнее см. в https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
класс huggingface_hub.TextGenerationInputGenerateParameters
< source >( adapter_id: str | None = Nonebest_of: int | None = Nonedecoder_input_details: bool | None = Nonedetails: bool | None = Nonedo_sample: bool | None = Nonefrequency_penalty: float | None = Nonegrammar: huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationInputGrammarType | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonerepetition_penalty: float | None = Nonereturn_full_text: bool | None = Noneseed: int | None = Nonestop: list[str] | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_n_tokens: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetruncate: int | None = Nonetypical_p: float | None = Nonewatermark: bool | None = None )
класс huggingface_hub.TextGenerationOutput
< source >( generated_text: strdetails: huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationOutputDetails | None = None )
Вывод генерации текста. Сгенерировано автоматически из спецификаций TGI. Подробнее см. https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
класс huggingface_hub.TextGenerationOutputBestOfSequence
< source >( finish_reason: TextGenerationOutputFinishReasongenerated_text: strgenerated_tokens: intprefill: listtokens: listseed: int | None = Nonetop_tokens: list[list[huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationOutputToken]] | None = None )
класс huggingface_hub.TextGenerationOutputDetails
< source >( finish_reason: TextGenerationOutputFinishReasongenerated_tokens: intprefill: listtokens: listbest_of_sequences: list[huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationOutputBestOfSequence] | None = Noneseed: int | None = Nonetop_tokens: list[list[huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationOutputToken]] | None = None )
класс huggingface_hub.TextGenerationOutputPrefillToken
< source >( id: intlogprob: floattext: str )
класс huggingface_hub.TextGenerationOutputToken
< source >( id: intlogprob: floatspecial: booltext: str )
класс huggingface_hub.TextGenerationStreamOutput
< source >( index: inttoken: TextGenerationStreamOutputTokendetails: huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationStreamOutputStreamDetails | None = Nonegenerated_text: str | None = Nonetop_tokens: list[huggingface_hub.inference._generated.types.text_generation.TextGenerationStreamOutputToken] | None = None )
Потоковый вывод генерации текста. Сгенерировано автоматически из спецификаций TGI. Подробнее см. https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/scripts/inference-tgi-import.ts.
класс huggingface_hub.TextGenerationStreamOutputStreamDetails
< source >( finish_reason: TextGenerationOutputFinishReasongenerated_tokens: intinput_length: intseed: int | None = None )
класс huggingface_hub.TextGenerationStreamOutputToken
< source >( id: intlogprob: floatspecial: booltext: str )
text_to_audio
класс huggingface_hub.TextToAudioGenerationParameters
< source >( do_sample: bool | None = Noneearly_stopping: typing.Union[bool, ForwardRef('TextToAudioEarlyStoppingEnum'), NoneType] = Noneepsilon_cutoff: float | None = Noneeta_cutoff: float | None = Nonemax_length: int | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonemin_length: int | None = Nonemin_new_tokens: int | None = Nonenum_beam_groups: int | None = Nonenum_beams: int | None = Nonepenalty_alpha: float | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetypical_p: float | None = Noneuse_cache: bool | None = None )
Параметризация процесса генерации текста
класс huggingface_hub.TextToAudioInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_audio.TextToAudioParameters | None = None )
Входы для вывода Text To Audio
Результаты инференса для задачи Text To Audio
класс huggingface_hub.TextToAudioParameters
< source >( generation_parameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_audio.TextToAudioGenerationParameters | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Text To Audio
text_to_image
класс huggingface_hub.TextToImageInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_image.TextToImageParameters | None = None )
Входы для вывода Text To Image
Результаты вывода для задачи «Текст в изображение»
класс huggingface_hub.TextToImageParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Noneheight: int | None = Nonenegative_prompt: str | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Nonescheduler: str | None = Noneseed: int | None = Nonewidth: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Text To Image
text_to_speech
класс huggingface_hub.TextToSpeechGenerationParameters
< source >( do_sample: bool | None = Noneearly_stopping: typing.Union[bool, ForwardRef('TextToSpeechEarlyStoppingEnum'), NoneType] = Noneepsilon_cutoff: float | None = Noneeta_cutoff: float | None = Nonemax_length: int | None = Nonemax_new_tokens: int | None = Nonemin_length: int | None = Nonemin_new_tokens: int | None = Nonenum_beam_groups: int | None = Nonenum_beams: int | None = Nonepenalty_alpha: float | None = Nonetemperature: float | None = Nonetop_k: int | None = Nonetop_p: float | None = Nonetypical_p: float | None = Noneuse_cache: bool | None = None )
Параметризация процесса генерации текста
класс huggingface_hub.TextToSpeechInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_speech.TextToSpeechParameters | None = None )
Входы для вывода Text To Speech
класс huggingface_hub.TextToSpeechOutput
< source >( audio: typing.Anysampling_rate: float | None = None )
Результаты инференса для задачи Text To Speech
класс huggingface_hub.TextToSpeechParameters
< source >( generation_parameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_speech.TextToSpeechGenerationParameters | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Text To Speech
text_to_video
класс huggingface_hub.TextToVideoInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.text_to_video.TextToVideoParameters | None = None )
Входы для инференса Text To Video
Результаты инференса для задачи Text To Video
класс huggingface_hub.TextToVideoParameters
< source >( guidance_scale: float | None = Nonenegative_prompt: list[str] | None = Nonenum_frames: float | None = Nonenum_inference_steps: int | None = Noneseed: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Text To Video
token_classification
класс huggingface_hub.TokenClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.token_classification.TokenClassificationParameters | None = None )
Входы для инференса классификации токенов
класс huggingface_hub.TokenClassificationOutputElement
< source >( end: intscore: floatstart: intword: strentity: str | None = Noneentity_group: str | None = None )
Результаты инференса для задачи классификации токенов
класс huggingface_hub.TokenClassificationParameters
< source >( aggregation_strategy: typing.Optional[ForwardRef('TokenClassificationAggregationStrategy')] = Noneignore_labels: list[str] | None = Nonestride: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для классификации токенов
перевод
класс huggingface_hub.TranslationInput
< source >( inputs: strparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.translation.TranslationParameters | None = None )
Входы для вывода Translation
Результаты инференса для задачи перевода
класс huggingface_hub.TranslationParameters
< source >( clean_up_tokenization_spaces: bool | None = Nonegenerate_parameters: dict[str, typing.Any] | None = Nonesrc_lang: str | None = Nonetgt_lang: str | None = Nonetruncation: typing.Optional[ForwardRef('TranslationTruncationStrategy')] = None )
Дополнительные параметры вывода для Translation
video_classification
класс huggingface_hub.VideoClassificationInput
< source >( inputs: typing.Anyparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.video_classification.VideoClassificationParameters | None = None )
Входы для вывода классификации видео
Результаты инференса для задачи классификации видео
класс huggingface_hub.VideoClassificationParameters
< source >( frame_sampling_rate: int | None = Nonefunction_to_apply: typing.Optional[ForwardRef('VideoClassificationOutputTransform')] = Nonenum_frames: int | None = Nonetop_k: int | None = None )
Дополнительные параметры вывода для классификации видео
visual_question_answering
класс huggingface_hub.VisualQuestionAnsweringInput
< source >( inputs: VisualQuestionAnsweringInputDataparameters: huggingface_hub.inference._generated.types.visual_question_answering.VisualQuestionAnsweringParameters | None = None )
Входные данные для инференса визуального ответа на вопросы
класс huggingface_hub.VisualQuestionAnsweringInputData
< source >( image: typing.Anyquestion: str )
Одна пара (изображение, вопрос) для ответа
класс huggingface_hub.VisualQuestionAnsweringOutputElement
< source >( score: floatanswer: str | None = None )
Результаты инференса для задачи визуального ответа на вопросы
Дополнительные параметры вывода для задачи визуального ответа на вопросы
zero_shot_classification
класс huggingface_hub.ZeroShotClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: ZeroShotClassificationParameters )
Входы для вывода Zero Shot Classification
Результаты инференса для задачи классификации без обучения
класс huggingface_hub.ZeroShotClassificationParameters
< source >( candidate_labels: listhypothesis_template: str | None = Nonemulti_label: bool | None = None )
Дополнительные параметры вывода для Zero Shot Classification
zero_shot_image_classification
класс huggingface_hub.ZeroShotImageClassificationInput
< source >( inputs: strparameters: ZeroShotImageClassificationParameters )
Входы для вывода в задаче классификации изображений без обучения
класс huggingface_hub.ZeroShotImageClassificationOutputElement
< source >( label: strscore: float )
Результаты инференса для задачи классификации изображений в режиме Zero Shot
класс huggingface_hub.ZeroShotImageClassificationParameters
< source >( candidate_labels: listhypothesis_template: str | None = None )
Дополнительные параметры вывода для классификации изображений в режиме Zero Shot
zero_shot_object_detection
класс huggingface_hub.ZeroShotObjectDetectionBoundingBox
< source >( xmax: intxmin: intymax: intymin: int )
Предсказанная ограничивающая рамка. Координаты заданы относительно левого верхнего угла входного изображения.
класс huggingface_hub.ZeroShotObjectDetectionInput
< source >( inputs: strparameters: ZeroShotObjectDetectionParameters )
Входы для инференса Zero Shot Object Detection
класс huggingface_hub.ZeroShotObjectDetectionOutputElement
< source >( box: ZeroShotObjectDetectionBoundingBoxlabel: strscore: float )
Результаты инференса для задачи обнаружения объектов в режиме Zero Shot
Дополнительные параметры вывода для Zero Shot Object Detection