first commit

docs/source/ro/fusion_mapping.md

@@ -0,0 +1,99 @@
+<!--Copyright 2026 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.
+
+-->
+
+# Fusion mapping (funcție experimentală)
+
+Fusion mapping oferă o modalitate opțională de a înlocui sub-modulele modelului la momentul încărcării, păstrând în același timp formatul original al checkpoint-ului.
+
+Se bazează pe:
+
+- [Monkey patching](./monkey_patching) pentru a schimba clasele de module înainte de instanțierea modelului.
+- [Încărcarea dinamică de weights](./weightconverter) pentru a mapa weights între layout-ul de rulare original și cel fuzionat.
+
+> [!WARNING]
+> Fusion mapping este o funcție experimentală de încărcare. Schimbă structura modulelor la rulare și poți afecta comportamentul modelului. Folosește-o doar când dorești explicit un layout de rulare fuzionat.
+
+## Pornire rapidă
+
+Fusion este activat prin [`~PreTrainedModel.from_pretrained`] cu `fusion_config`:
+
+```python
+from transformers import AutoModelForImageTextToText
+
+
+model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
+    "Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct",
+    fusion_config={"patch_embeddings": True},
+)
+```
+
+În mod implicit, nu se aplică niciun fusion.
+Dacă `fusion_config` este stocat în configurația modelului, `from_pretrained()` îl va reutiliza automat.
+
+## Cum funcționează
+
+Înregistrarea fusion are loc înainte de instanțierea modelului:
+
+1. [`~PreTrainedModel.from_pretrained`] folosește argumentul explicit `fusion_config` sau recurge la `config.fusion_config`.
+2. Registrul fusion validează numele fusion-urilor solicitate.
+3. Fiecare fusion activat meta-inițializează clasa modelului țintă, filtrează opțional modulele candidate după nume și folosește `is_fusable(...)` pentru a descoperi clasele de module compatibile.
+4. Clasele de înlocuire fuzionate sunt înregistrate prin [`~transformers.monkey_patching.register_patch_mapping`].
+5. Regulile [`~WeightTransform`] corespunzătoare sunt generate din configurație pentru ca încărcarea checkpoint-ului să poată mapa weights în layout-ul de runtime fuzionat.
+6. În mod implicit, [`~PreTrainedModel.save_pretrained`] folosește calea de conversie inversă pentru a restaura layout-ul original al checkpoint-ului. Pasează `save_original_format=False` pentru a păstra în schimb layout-ul de runtime convertit.
+
+Aceasta permite unui fusion să folosească o structură de module de runtime diferită, încărcând în continuare din formatul original al checkpoint-ului și salvând înapoi în același format în mod implicit.
+
+Notă: Cu mecanismul actual de monkey-patching, înregistrarea fusion este la nivel de clasă: o clasă de modul compatibilă se mapează la o clasă de înlocuire fuzionată.
+
+## Familii de fusion curente
+
+În prezent, `fusion_config` suportă o familie de fusion:
+
+- `patch_embeddings`
+  Activează cu:
+
+  ```python
+  fusion_config = {"patch_embeddings": True}
+  ```
+
+  Efect:
+  Înlocuiește proiecțiile de patch embedding `nn.Conv3d` compatibile cu proiecții `nn.Linear` aplatizate echivalente la runtime.
+
+## Extinderea fusion mapping
+
+Pentru a adăuga o nouă familie de fusion:
+
+1. Adaugă un predicat `is_fusable`.
+   Acesta determină dacă un modul descoperit este compatibil cu fusion-ul.
+2. Adaugă opțional `target_modules_patterns`.
+   Aceasta face pasul de descoperire mai explicit prin pre-filtrarea numelor modulelor candidate înainte de `is_fusable(...)`.
+3. Adaugă un factory `make_fused_class`.
+   Acesta returnează clasa de înlocuire de runtime pentru o clasă de modul compatibilă.
+4. Adaugă un factory `make_transforms` dacă layout-ul fuzionat necesită conversia checkpoint-ului.
+   Acesta returnează regulile [`~WeightTransform`] care mapează weights între layout-urile original și fuzionat pentru o configurație dată.
+5. Înregistrează noul `ModuleFusionSpec` în [`fusion_mapping.py`](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/fusion_mapping.py).
+
+Odată înregistrat, noul fusion devine disponibil prin `fusion_config`.
+
+## API intern
+
+[[autodoc]] fusion_mapping.ModuleFusionSpec
+
+[[autodoc]] fusion_mapping.PatchEmbeddingsFusionSpec
+
+[[autodoc]] fusion_mapping._register_module_fusion
+
+[[autodoc]] fusion_mapping.register_fusion_patches