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Ministral3

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Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 2025-12-01.

Ministral3

Visão geral

Um modelo equilibrado da família Ministral 3, o Ministral 3 8B é um pequeno modelo de linguagem poderoso e eficiente, com capacidades de visão.

Este modelo é a versão pós-treinada para instrução, ajustada para tarefas de instrução, tornando-o ideal para casos de uso baseados em chat e instruções.

A família Ministral 3 foi projetada para implantação em dispositivos de borda, sendo capaz de ser executada em uma ampla variedade de hardware.

Principais recursos:

Visão: permite que o modelo analise imagens e forneça insights com base no conteúdo visual, além do texto.
Multilíngue: Suporta dezenas de idiomas, incluindo inglês, francês, espanhol, alemão, italiano, português, holandês, chinês, japonês, coreano e árabe.
Prompt de sistema: Mantém forte aderência e suporte a prompts de sistema.
Agêntico: Oferece capacidades agênticas de melhor nível da categoria, com chamada de funções nativa e saída em JSON.
Otimizado para a borda: Oferece desempenho de primeira classe em pequena escala, podendo ser implantado em qualquer lugar.
Licença Apache 2.0: Licença de código aberto que permite o uso e a modificação para fins comerciais e não comerciais.
Janela de contexto extensa: suporta uma janela de contexto de 256k.

Exemplos de uso

import torch

from transformers import Mistral3ForConditionalGeneration, MistralCommonBackend


model_id = "mistralai/Ministral-3-3B-Instruct-2512"

tokenizer = MistralCommonBackend.from_pretrained(model_id)
model = Mistral3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
)

image_url = "https://static.wikia.nocookie.net/essentialsdocs/images/7/70/Battle.png/revision/latest?cb=20220523172438"

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "text",
                "text": "What action do you think I should take in this situation? List all the possible actions and explain why you think they are good or bad.",
            },
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
        ],
    },
]

tokenized = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", return_dict=True).to(model.device)

tokenized["input_ids"] = tokenized["input_ids"].to(device=model.device)
tokenized["pixel_values"] = tokenized["pixel_values"].to(dtype=torch.bfloat16, device=model.device)
image_sizes = [tokenized["pixel_values"].shape[-2:]]

output = model.generate(
    **tokenized,
    image_sizes=image_sizes,
    max_new_tokens=512,
)[0]

decoded_output = tokenizer.decode(output[len(tokenized["input_ids"][0]):])
print(decoded_output)

Ministral3Config

classe transformers.Ministral3Config

< 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 = 131072hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 14336num_hidden_layers: int = 34num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 262144initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 11bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonesliding_window: int | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0 )

Parâmetros

vocab_size (int, opcional, padrão 131072) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos input_ids.
hidden_size (int, opcional, padrão 4096) — Dimensão das representações ocultas.
intermediate_size (int, opcional, padrão 14336) — Dimensão das representações do MLP.
num_hidden_layers (int, opcional, padrão 34) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
num_attention_heads (int, opcional, padrão 32) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
num_key_value_heads (int, opcional, padrão 8) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se num_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se num_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 será num_attention_heads.
head_dim (int, opcional, padrão 128) — A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads
hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
max_position_embeddings (int, opcional, padrão 262144) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
rms_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-05) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.
use_cache (bool, opcional, padrão True) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas se config.is_decoder=True ou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador.
pad_token_id (int, opcional, padrão 11) — ID do token usado para preenchimento (padding) no vocabulário.
bos_token_id (int, opcional, padrão 1) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, padrão 2) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão False) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
sliding_window (int, opcional) — Tamanho da janela de atenção deslizante. Se for None, nenhuma janela deslizante é aplicada.
attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Ministral3Model. Ela é usada para instanciar um modelo Ministral3 de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do mistralai/Ministral-3-8B-Base-2512

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.

Exemplo:

>>> from transformers import Ministral3Config, Ministral3ForCausalLM, Mistral3Config, Mistral3ForConditionalGeneration, PixtralVisionConfig

>>> # Initializing a Pixtral-vision config
>>> vision_config = PixtralVisionConfig()

>>> # Initializing a Ministral3 config
>>> text_config = Ministral3Config()

>>> # Initializing a Mistral3 configuration
>>> configuration = Mistral3Config(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the Ministral3 configuration
>>> text_model = Ministral3ForCausalLM(text_config)

>>> # Initializing a model from the Mistral3 configuration
>>> model = Mistral3ForConditionalGeneration(configuration)

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

Ministral3PreTrainedModel

classe transformers.Ministral3PreTrainedModel

< 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.

forward

( *args**kwargs )

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.

Ministral3Model

classe transformers.Ministral3Model

< source >

( config: Ministral3Config )

Parâmetros

config (Ministral3Config) — 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 Ministral3 puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum head específico no topo.

forward

< source >

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

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de 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.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de 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.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de 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].
O que são IDs de posição?
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 no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não 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 os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

BaseModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False), contendo vários elementos dependendo da configuração (Ministral3Config) e das entradas.

O método forward do Ministral3Model substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em 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.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.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 entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (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.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com 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.

Ministral3ForCausalLM

classe transformers.Ministral3ForCausalLM

< source >

( config: Ministral3Config )

Parâmetros

config (Ministral3Config) — 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 Ministral3 para modelagem de linguagem causal.

forward

< source >

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

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de 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.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de 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.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de 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].
O que são IDs de posição?
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 no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não 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 os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para calcular a perda de modelagem de linguagem causal. Os índices devem estar em [-100, 0, ..., config.vocab_size] (veja input_ids docstring). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados), a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
Os rótulos são deslocados internamente para que labels[..., 1:] sejam usados para prever logits[..., :-1, :]. Passe rótulos não deslocados que correspondam a input_ids (ou seja, labels = input_ids). Não desloque os rótulos você mesmo antes de passá-los.

Se os rótulos já estiverem deslocados (por exemplo, com paralelismo de sequência), passe-os como o argumento de palavra-chave shift_labels e eles serão usados como estão. labels ainda deve ser passado para que a perda seja calculada.
use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_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 um torch.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

CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um CausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (Ministral3Config) e das entradas.

O método forward de Ministral3ForCausalLM substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em 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.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
logits (torch.Tensor de 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).
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.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.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (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.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com 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, Ministral3ForCausalLM

>>> model = Ministral3ForCausalLM.from_pretrained("meta-ministral3/Ministral3-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-ministral3/Ministral3-2-7b-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."

Ministral3ForSequenceClassification

classe transformers.Ministral3ForSequenceClassification

< source >

( config )

Ministral3ForTokenClassification

classe transformers.Ministral3ForTokenClassification

< source >

( config )

Ministral3ForQuestionAnswering

classe transformers.Ministral3ForQuestionAnswering

< source >

( config )

Update on GitHub

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