HPDプロトコル（階層並列デコード）のMLX実装を同梱しています（hpd_generate.py）。レイアウト親ブランチが<BLOCK>種別 [座標]<FORK>のスケルトンを生成し、各<FORK>から共有KVキャッシュを継承した子ブランチが中身を埋め、接ぎ合わせて完全なパース結果（レイアウト座標＋テキスト＋HTMLテーブル）を返します。A4文書1ページ約5秒・ピークメモリ4.3GB。

必要バージョン: mlx-vlm 0.6.8以降（または main）。0.6.7以前のinternvl_chatはQwen3系LMに未対応です。上流のP-MTP（投機デコード）ヘッドは本変換には含みません（HPD自体はMTPなしで動作します）。

使い方

bash

pip install "git+https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm.git" timm einops torch
# repoをダウンロードして同梱スクリプトを実行
hf download tokimoa/hpd-parsing-mlx-bf16 --local-dir hpd-bf16
python hpd-bf16/hpd_generate.py document.png

出力例（請求書）:

<BLOCK>title [63, 45, 187, 77]<CHILD>請求書
<BLOCK>table [64, 185, 937, 350]<CHILD><table><tr><td>品目</td><td>数量</td>...</table>
<BLOCK>text [533, 440, 727, 464]<CHILD>合計: 880,000円

タスクプロンプトは訓練時の正規形document parsing with fork.固定です（自由QAには非対応の特化モデルです）。

変換品質の検証（tokimoa）

transformers公式実装のgenerate_hpd（greedy・同一入力）との比較で、請求書1ページのパース結果が741文字中740文字一致（唯一の差は両実装とも誤読している小文字セルのbf16ゆらぎ）
日本語ビジネス文書5種・正解既知59項目の含有率: 47/59（ミスの方向は参照実装と同一＝変換起因でなく1.1Bの小文字読み取り能力の範囲。表構造・数値・座標は高精度）
同一入力の反復で出力完全一致（決定論的）

実測速度（M4 Max 36GB）

レイアウト＋子ブランチ合計で約5秒/ページ（13タイル・プロンプト約3,400トークン・生成約500トークン）
ピークメモリ: 4.3GB（重み2.0GB）

変換情報

変換元: PaddlePaddle/HPD-Parsing（公式BF16。P-MTPヘッドは除外）
変換: mlx-vlm main（internvl_chat Qwen3対応）
HPDプロトコル実装・前処理は同梱（hpd_generate.py・conversation.py・image_preprocess.py）
兄弟repo: 8bit（推奨・1.3GB・GT一致/ミス項目ともbf16と同一）/ 4bit（1.0GB）
変換者: tokimoa

ライセンス

Apache-2.0（元モデルに準拠）