<!--Copyright 2023 The HuggingFace Team. All rights reserved.

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
the License. You may obtain a copy of the License at

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
specific language governing permissions and limitations under the License.

⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
rendered properly in your Markdown viewer.

-->

# SigLIP[[siglip]]

<div class="flex flex-wrap space-x-1">
<img alt="PyTorch" src="https://img.shields.io/badge/PyTorch-DE3412?style=flat&logo=pytorch&logoColor=white">
<img alt="FlashAttention" src="https://img.shields.io/badge/%E2%9A%A1%EF%B8%8E%20FlashAttention-eae0c8?style=flat">
<img alt="SDPA" src="https://img.shields.io/badge/SDPA-DE3412?style=flat&logo=pytorch&logoColor=white">
</div>

## 개요[[overview]]

SigLIP 모델은 Xiaohua Zhai, Basil Mustafa, Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer의 [Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training](https://arxiv.org/abs/2303.15343) 논문에서 제안되었습니다. SigLIP은 [CLIP](clip)에서 사용된 손실 함수를 간단한 쌍별 시그모이드 손실(pairwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 ImageNet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보입니다.

논문의 초록은 다음과 같습니다:

*우리는 언어-이미지 사전 학습(Language-Image Pre-training, SigLIP)을 위한 간단한 쌍별 시그모이드 손실을 제안합니다. 소프트맥스 정규화를 사용하는 표준 대조 학습과 달리, 시그모이드 손실은 이미지-텍스트 쌍에만 작용하며 정규화를 위해 쌍별 유사성의 전역적 관점을 필요로 하지 않습니다. 시그모이드 손실은 배치 크기를 더욱 확장할 수 있게 하는 동시에 작은 배치 크기에서도 더 나은 성능을 보입니다. Locked-image Tuning과 결합하여, 단 4개의 TPUv4 칩만으로 이틀 만에 84.5%의 ImageNet 제로샷 정확도를 달성하는 SigLiT 모델을 학습했습니다. 손실 함수에서 배치 크기를 분리함으로써 예제 대 쌍의 영향과 Negative 대 Positive 비율을 연구할 수 있게 되었습니다. 마지막으로, 우리는 배치 크기를 100만 개까지 극단적으로 늘려보았고, 배치 크기 증가의 이점이 빠르게 감소하며 32k의 더 합리적인 배치 크기로도 충분하다는 것을 발견했습니다.*

## 사용 팁[[usage-tips]]

- SigLIP의 사용법은 [CLIP](clip)과 유사합니다. 주요 차이점은 학습 손실 함수로, 배치 내 모든 이미지와 텍스트 간의 쌍별 유사성에 대한 전역적 관점이 필요하지 않습니다. 소프트맥스 대신 로짓에 시그모이드 활성화 함수를 적용해야 합니다.
- 학습은 지원되지만 `torch.distributed` 유틸리티를 사용하지 않아 배치 크기의 확장성이 제한될 수 있습니다. 그러나 단일 노드 다중 GPU 설정에서는 DDP와 FDSP가 작동합니다.
- 독립형 [`SiglipTokenizer`] 또는 [`SiglipProcessor`]를 사용할 때는 모델이 그렇게 학습되었으므로 `padding="max_length"`를 전달해야 합니다.
- 파이프라인과 동일한 결과를 얻으려면 "This is a photo of {label}."의 프롬프트 템플릿을 사용해야 합니다.

<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/siglip_table.jpeg"
alt="drawing" width="600"/>

<small> CLIP과 비교한 SigLIP 평가 결과. <a href="https://arxiv.org/abs/2303.15343">원본 논문</a>에서 발췌.</small>

이 모델은 [nielsr](https://huggingface.co/nielsr)가 기여했습니다.
원본 코드는 [여기](https://github.com/google-research/big_vision/tree/main)에서 찾을 수 있습니다.

## 사용 예시[[usage-example]]

SigLIP을 사용하는 방법에는 두 가지 주요 방법이 있습니다: 모든 복잡성을 추상화하는 파이프라인 API를 사용하거나, 직접 `SiglipModel` 클래스를 사용하는 방법입니다.

### 파이프라인 API[[pipeline-API]]

파이프라인을 사용하면 몇 줄의 코드로 모델을 사용할 수 있습니다:

```python
>>> from transformers import pipeline
>>> from PIL import Image
>>> import requests

>>> # 파이프라인 로드
>>> image_classifier = pipeline(task="zero-shot-image-classification", model="google/siglip-base-patch16-224")

>>> # 이미지 로드
>>> url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> # 추론
>>> candidate_labels = ["2 cats", "a plane", "a remote"]
>>> outputs = image_classifier(image, candidate_labels=candidate_labels)
>>> outputs = [{"score": round(output["score"], 4), "label": output["label"] } for output in outputs]
>>> print(outputs)
[{'score': 0.1979, 'label': '2 cats'}, {'score': 0.0, 'label': 'a remote'}, {'score': 0.0, 'label': 'a plane'}]
```

### 직접 모델 사용하기[[using-the-model-yourself]]

전처리와 후처리를 직접 수행하려면 다음과 같이 하면 됩니다:

```python
>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModel
>>> import torch

>>> model = AutoModel.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> candidate_labels = ["2 cats", "2 dogs"]
# 파이프라인 프롬프트 템플릿을 따라 동일한 결과를 얻습니다
>>> texts = [f'This is a photo of {label}.' for label in candidate_labels]
# 중요: 모델이 이렇게 학습되었으므로 `padding=max_length`를 전달합니다
>>> inputs = processor(text=texts, images=image, padding="max_length", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image
>>> probs = torch.sigmoid(logits_per_image) # 시그모이드 활성화 함수를 적용한 확률입니다
>>> print(f"{probs[0][0]:.1%} that image 0 is '{candidate_labels[0]}'")
19.8% that image 0 is '2 cats'
```

## 리소스[[resources]]

SigLIP을 시작하는 데 도움이 되는 공식 Hugging Face 및 커뮤니티(🌎로 표시) 리소스 목록입니다.

- [제로샷 이미지 분류 작업 가이드](../tasks/zero_shot_image_classification)
- SigLIP에 대한 데모 노트북은 [여기](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/tree/master/SigLIP)에서 찾을 수 있습니다. 🌎

여기에 포함될 리소스를 제출하는 데 관심이 있으시면 Pull Request를 열어주시면 검토하겠습니다! 리소스는 이상적으로 기존 리소스를 복제하는 대신 새로운 것을 보여주어야 합니다.


## SigLIP과 Flash Attention 2 결합하기[[combining-siglip-with-flash-attention-2]]

먼저 Flash Attention 2의 최신 버전을 설치해야 합니다.

```bash
pip install -U flash-attn --no-build-isolation
```

또한 Flash-Attention 2와 호환되는 하드웨어가 있는지 확인하세요. flash-attn 저장소의 공식 문서에서 자세히 알아보세요. 또한 모델을 반정밀도(예: `torch.float16`)로 로드해야 합니다.

Flash Attention 2를 사용하여 모델을 로드하고 실행하려면 아래 코드를 참조하세요:

```python
>>> import torch
>>> import requests
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import SiglipProcessor, SiglipModel
>>> device = "cuda" # 모델을 로드할 장치

>>> model = SiglipModel.from_pretrained(
...     "google/siglip-so400m-patch14-384",
...     attn_implementation="flash_attention_2",
...     torch_dtype=torch.float16,
...     device_map=device,
... )
>>> processor = SiglipProcessor.from_pretrained("google/siglip-so400m-patch14-384")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> candidate_labels = ["2 cats", "2 dogs"]
# 파이프라인 프롬프트 템플릿을 따라 동일한 결과를 얻습니다
>>> texts = [f'This is a photo of {label}.' for label in candidate_labels]
# 중요: 모델이 이렇게 학습되었으므로 `padding=max_length`를 전달합니다
>>> inputs = processor(text=texts, images=image, padding="max_length", return_tensors="pt").to(device)

>>> with torch.no_grad():
...     with torch.autocast(device):
...         outputs = model(**inputs)

>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image
>>> probs = torch.sigmoid(logits_per_image) # 시그모이드 활성화 함수를 적용한 확률입니다
>>> print(f"{probs[0][0]:.1%} that image 0 is '{candidate_labels[0]}'")
19.8% that image 0 is '2 cats'
```


## Scaled Dot Product Attention(SDPA) 사용하기[using-scaled-dot-product-attention(SDPA)]]

PyTorch는 `torch.nn.functional`의 일부로 스케일된 점곱 어텐션(SDPA) 연산자를 포함합니다. 이 함수는 
입력과 사용 중인 하드웨어에 따라 적용할 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 내용은 
[공식 문서](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html) 
또는 [GPU 추론](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/perf_infer_gpu_one#pytorch-scaled-dot-product-attention) 
페이지를 참조하세요.

`from_pretrained()`에서 `attn_implementation="sdpa"`를 설정하여 SDPA를 명시적으로 요청할 수 있습니다. `torch>=2.1.1`이 설치되어 있는지 확인하세요.

```python
>>> from transformers import SiglipModel

>>> model = SiglipModel.from_pretrained(
...     "google/siglip-so400m-patch14-384",
...     attn_implementation="sdpa",
...     torch_dtype=torch.float16,
...     device_map=device,
... )
```

최상의 속도 향상을 위해 모델을 반정밀도(예: `torch.float16` 또는 `torch.bfloat16`)로 로드하는 것이 좋습니다.


## 예상 속도 향상[[expected-speedups]]

아래는 `google/siglip-so400m-patch14-384` 체크포인트를 `float16` 정밀도로 사용하는 transformers의 네이티브 구현과 Flash Attention 2 / SDPA 버전의 모델을 다양한 배치 크기로 비교한 추론 시간의 예상 속도 향상 다이어그램입니다.

<div style="text-align: center">
<img src="https://i.imgur.com/cWm4rsn.png">
</div>


## SiglipConfig

[[autodoc]] SiglipConfig
    - from_text_vision_configs

## SiglipTextConfig

[[autodoc]] SiglipTextConfig

## SiglipVisionConfig

[[autodoc]] SiglipVisionConfig

## SiglipTokenizer

[[autodoc]] SiglipTokenizer
    - build_inputs_with_special_tokens
    - get_special_tokens_mask
    - create_token_type_ids_from_sequences
    - save_vocabulary

## SiglipImageProcessor

[[autodoc]] SiglipImageProcessor
    - preprocess

## SiglipImageProcessorFast

[[autodoc]] SiglipImageProcessorFast
    - preprocess

## SiglipProcessor

[[autodoc]] SiglipProcessor

## SiglipModel

[[autodoc]] SiglipModel
    - forward
    - get_text_features
    - get_image_features

## SiglipTextModel

[[autodoc]] SiglipTextModel
    - forward

## SiglipVisionModel

[[autodoc]] SiglipVisionModel
    - forward


## SiglipForImageClassification

[[autodoc]] SiglipForImageClassification
    - forward 