# GlmAsr

## 개요

**GLM-ASR-Nano-2512**는 **1.5B 파라미터**를 갖춘 견고한 오픈소스 음성 인식 모델입니다. 실제 환경의 복잡성을 고려하여 설계되었으며, 컴팩트한 크기를 유지하면서 여러 벤치마크에서 OpenAI Whisper V3보다 우수한 성능을 발휘합니다.

주요 기능에는 다음이 포함됩니다:

* **뛰어난 방언 지원** 표준 만다린과 영어를 넘어, 이 모델은 **광둥어(粤语)** 및 기타 방언에 대해 최적화되어 방언 음성 인식의 격차를 효과적으로 해소합니다.

* **저음량 음성 견고성** **"Whisper/Quiet Speech"** 시나리오를 위해 특별히 학습되었습니다. 기존 모델이 놓치기 쉬운 극도로 작은 볼륨의 오디오를 포착하고 정확하게 전사합니다.

* **SOTA 성능** 동등한 오픈소스 모델 중 **가장 낮은 평균 오류율(4.10)**을 달성하며, 중국어 벤치마크(Wenet Meeting, Aishell-1 등)에서 뚜렷한 우위를 보입니다.

이 모델은 [Eustache Le Bihan](https://huggingface.co/eustlb)님과 [Yuxuan Zhang](https://huggingface.co/ZHANGYUXUAN-zR)님이 기여했습니다. 자세한 내용은 [모델 카드](https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512)와 [GitHub 저장소](https://github.com/zai-org/GLM-ASR)에서 확인하실 수 있습니다.

## 사용

### 기본 사용법

```py
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")

inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")

inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
assert len(decoded_outputs) == 1  # nodoc
print(decoded_outputs)
```

### 고급 사용

프로세서의 `apply_transcription_request`는 다음과 같은 방식으로 채팅 템플릿을 사용하는 것과 동일합니다:

```py
from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")

inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")

# which is equivalent to
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "audio",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
            },
            {"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
)

inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
print(decoded_outputs)
```

음성 배열을 직접 사용할 수도 있습니다:

```python
from datasets import Audio, load_dataset

from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")

# loading audio directly from dataset
ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate))
audio_array = ds[0]["audio"]["array"]

inputs = processor.apply_transcription_request(audio_array)

inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
print(decoded_outputs)
```

### 배치 추론

여러 오디오 파일을 한 번에 처리할 수 있습니다:

```python
import torch

from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration

checkpoint_name = "zai-org/GLM-ASR-Nano-2512"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint_name)

conversation = [
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio",
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
                },
                {"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
            ],
        },
    ],
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio",
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/obama2.mp3",
                },
                {"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
            ],
        },
    ],
]

model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained(checkpoint_name, device_map="auto")

inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True
).to(model.device, dtype=model.dtype)

inputs_transcription = processor.apply_transcription_request(
    [
        "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
        "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/obama2.mp3",
    ],
).to(model.device, dtype=model.dtype)

for key in inputs:
    assert torch.equal(inputs[key], inputs_transcription[key])

outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

decoded_outputs = processor.batch_decode(
    outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True
)

EXPECTED_OUTPUT = [
    "Yesterday it was thirty five degrees in Barcelona, but today the temperature will go down to minus twenty degrees.",
    "This week, I traveled to Chicago to deliver my final farewell address to the nation, following in the tradition of presidents before me. It was an opportunity to say thank you. Whether we've seen eye to eye or rarely agreed at all, my conversations with you, the American people, in living rooms and schools, at farms and on factory floors, at diners and on distant military outposts, all these conversations are what have kept me honest, kept me inspired, and kept me going. Every day, I learned from you. You made me a better president, and you made me a better man. Over the",
]
assert decoded_outputs == EXPECTED_OUTPUT
```

## GlmAsrEncoderConfig[[transformers.GlmAsrEncoderConfig]]

#### transformers.GlmAsrEncoderConfig[[transformers.GlmAsrEncoderConfig]]

```python
transformers.GlmAsrEncoderConfig(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, hidden_size: int = 1280, intermediate_size: int = 5120, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 20, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'gelu', max_position_embeddings: int = 1500, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, attention_dropout: float | int = 0.0, num_mel_bins: int = 128)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/configuration_glmasr.py#L25)

**매개변수:**

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1280`) : 숨겨진 표현의 차원.

intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `5120`) : MLP 표현의 차원.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `32`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `20`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.

num_key_value_heads (`int`, *선택 사항*) : Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. `num_key_value_heads=num_attention_heads`인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을, `num_key_value_heads=1`인 경우 Multi Query Attention(MQA)을, 그 외에는 GQA를 사용합니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 meanpooling하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 [이 논문](https://huggingface.co/papers/2305.13245)을 참고하세요. 지정되지 않으면 기본값으로 `num_attention_heads`가 사용됩니다.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1500`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

rope_parameters (`dict`, *선택*) : RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 `rope_theta` 값이 포함되어야 하며, 더 긴 `max_position_embeddings`로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

num_mel_bins (`int`, *선택 사항*, 기본값 `128`) : 입력 프레임당 사용되는 mel 특징의 수입니다. `AutoFeatureExtractor` 클래스에서 사용된 값과 일치해야 합니다.

이것은 GlmAsrModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Glmasr 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [zai-org/GLM-ASR-Nano-2512](https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import GlmAsrEncoderConfig, GlmAsrEncoder

>>> # Initializing a GlmAsrEncoderConfig
>>> configuration = GlmAsrEncoderConfig()

>>> # Initializing a GlmAsrEncoder (with random weights)
>>> model = GlmAsrEncoder(configuration)

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

## GlmAsrConfig[[transformers.GlmAsrConfig]]

#### transformers.GlmAsrConfig[[transformers.GlmAsrConfig]]

```python
transformers.GlmAsrConfig(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, audio_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, audio_token_id: int = 59260, projector_hidden_act: str = 'gelu', tie_word_embeddings: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/configuration_glmasr.py#L66)

**매개변수:**

audio_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 오디오 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

audio_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `59260`) : 입력 오디오의 플레이스홀더로 사용되는 오디오 토큰 인덱스입니다.

projector_hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 멀티모달 프로젝터에 사용되는 활성화 함수입니다.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 GlmAsrModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Glmasr 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [zai-org/GLM-ASR-Nano-2512](https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import GlmAsrForConditionalGeneration, GlmAsrConfig

>>> # Initializing a glmasr configuration
>>> configuration = GlmAsrConfig()

>>> # Initializing a GLM-ASR-Nano-2512 model with random weights
>>> model = GlmAsrForConditionalGeneration(configuration)

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

## GlmAsrPreTrainedModel[[transformers.GlmAsrPreTrainedModel]]

#### transformers.GlmAsrPreTrainedModel[[transformers.GlmAsrPreTrainedModel]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L264)

**매개변수:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.GlmAsrPreTrainedModel.forward]]

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

점으로 구분된 경로(예: `torch.float32`)에 대한 mock 값입니다: 속성 접근 체인, 호출은 pass-through 데코레이터처럼 동작하며, `repr`은 해당 점으로 구분된 경로입니다. 또한 이를 베이스 클래스로 사용하면 plain-`type` 베이스로 대체됩니다(PEP 560 `__mro_entries__`). 따라서 실제 서브클래스는 정상적인 메타클래스를 유지하고, `inspect.signature`는 mock의 `__init__`가 아닌 실제 `__init__`를 읽습니다.

## GlmAsrProcessor[[transformers.GlmAsrProcessor]]

#### transformers.GlmAsrProcessor[[transformers.GlmAsrProcessor]]

```python
transformers.GlmAsrProcessor(feature_extractor, tokenizer, chat_template = None, audio_token = '<|pad|>', default_transcription_prompt = 'Please transcribe this audio into text', max_audio_len = 655)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/processing_glmasr.py#L42)

**매개변수:**

feature_extractor (`WhisperFeatureExtractor`) : feature extractor는 필수 입력입니다.

tokenizer (`TokenizersBackend`) : 토크나이저는 필수 입력입니다.

chat_template (`str`) : 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다.

audio_token (`Optional[str]`, *선택 사항*, 기본값 `"<|pad|>`") : 채팅 템플릿에서 오디오 입력을 나타내는 데 사용되는 특수 토큰입니다.

default_transcription_prompt (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"Please transcribe this audio into text"`) : 전사 요청을 적용할 때 전사 작업에 사용할 기본 프롬프트입니다.

max_audio_len (`int`, *선택 사항*, 기본값 655) : 초 단위의 오디오 시퀀스 최대 길이. 이 길이를 초과하는 오디오는 잘립니다. 655는 약 8192개의 토큰에 해당하며, 이는 텍스트 모델의 최대 시퀀스 길이에 대응합니다.

feature extractor와 tokenizer를 단일 프로세서로 래핑하는 GlmAsrProcessor를 생성합니다.

[GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor)는 [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)와 [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ko/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)와 [~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ko/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)를 참고하세요.

#### __call__[[transformers.GlmAsrProcessor.__call__]]

```python
__call__(text: str | list[str], audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, output_labels: bool | None = False, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/processing_glmasr.py#L77)

**매개변수:**

text (`Union[str, list[str]]`) : 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정하세요.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *선택 사항*) : 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다.

output_labels (`bool`, *선택*, 기본값=False) : 학습용 라벨을 반환할지 여부.

return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : 멀티모달 플레이스홀더 토큰의 위치를 나타내는 멀티모달 토큰 타입 ID를 반환할지 여부.

return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : 각 멀티모달 플레이스홀더 및 그 대체 문자열의 문자 오프셋을 반환할지 여부.

return_tensors (`str` 또는 [TensorType](/docs/transformers/main/ko/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` 객체를 반환합니다. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` 객체를 반환합니다.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.

**반환값:** [BatchFeature](/docs/transformers/main/ko/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature)

토큰화된 텍스트(`input_ids`, `attention_mask`)와 오디오 특징(`input_features`, `input_features_mask`)을 포함하는 사전입니다.

## GlmAsrEncoder[[transformers.GlmAsrEncoder]]

#### transformers.GlmAsrEncoder[[transformers.GlmAsrEncoder]]

```python
transformers.GlmAsrEncoder(config: GlmAsrEncoderConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L277)

#### forward[[transformers.GlmAsrEncoder.forward]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L300)

**매개변수:**

input_features (`` of shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [WhisperFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor.__call__)를 참조하세요 ([GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor)는 오디오 처리에 [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)를 사용합니다).

[GlmAsrEncoder](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrEncoder)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

## GlmAsrModel[[transformers.GlmAsrModel]]

#### transformers.GlmAsrModel[[transformers.GlmAsrModel]]

```python
transformers.GlmAsrModel(config: GlmAsrConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L354)

**매개변수:**

config ([GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Whisper 인코더의 fine-tuned 버전, 멀티모달 프로젝터, Llama 언어 모델로 구성된 GlmAsr 모델입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.GlmAsrModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L424)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, *선택 사항*) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [WhisperFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor.__call__)를 참조하세요 ([GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor)는 오디오 처리에 [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)를 사용합니다).

input_features_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, feature_sequence_length)`) : padding feature 인덱스에 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크.

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

**반환값:** `GlmAsrModelOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`GlmAsrModelOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[GlmAsrModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **audio_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택 사항*) -- 투영된 오디오 히든 상태입니다.

## GlmAsrForConditionalGeneration[[transformers.GlmAsrForConditionalGeneration]]

#### transformers.GlmAsrForConditionalGeneration[[transformers.GlmAsrForConditionalGeneration]]

```python
transformers.GlmAsrForConditionalGeneration(config: GlmAsrConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L506)

**매개변수:**

config ([GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Whisper 인코더의 fine-tuned 버전, 멀티모달 프로젝터, Llama 언어 모델로 구성된 GlmAsr 모델입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.GlmAsrForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L519)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, *선택 사항*) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [WhisperFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor.__call__)를 참조하세요 ([GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor)는 오디오 처리에 [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)를 사용합니다).

input_features_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, feature_sequence_length)`) : 패딩된 feature 인덱스에 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0.

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위 내이거나 -100이어야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

**반환값:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

[GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig) 설정 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[GlmAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ko/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrForConditionalGeneration)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

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

>>> model_id = "zai-org/GLM-ASR-Nano-2512"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
>>> model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, dtype="auto", device_map="auto")
>>> inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")

>>> inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

>>> outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

>>> decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
>>> print(decoded_outputs)
```