# AutoModel

Lớp [AutoModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel) tự động phát hiện và nạp đúng lớp mô hình (UNet, transformer, VAE) từ tệp `config.json`. Bạn không cần biết trước tên lớp mô hình cụ thể. Nó hỗ trợ kiểu dữ liệu và vị trí thiết bị, đồng thời hoạt động xuyên suốt các loại mô hình và thư viện.

Ví dụ dưới đây tải một transformer từ Diffusers và một text encoder từ Transformers. Sử dụng tham số `subfolder` để chỉ định vị trí tải tệp `config.json`.

```py
import torch
from diffusers import AutoModel, DiffusionPipeline

transformer = AutoModel.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda"  # or "mps", "xpu", "cpu"
)

text_encoder = AutoModel.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image", subfolder="text_encoder", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda"
)
```

## Mô hình tùy chỉnh

[AutoModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel) cũng tải các mô hình từ [Hub](https://huggingface.co/models) không có sẵn trong Diffusers. Đặt `trust_remote_code=True` trong [AutoModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel.from_pretrained) để tải các mô hình tùy chỉnh.

Một kho lưu trữ model tùy chỉnh cần một module Python chứa class của model, và một `config.json` có mục `auto_map` ánh xạ `"AutoModel"` tới `"module_file.ClassName"`.

```
custom/custom-transformer-model/
├── config.json
├── my_model.py
└── diffusion_pytorch_model.safetensors
```

`config.json` bao gồm trường `auto_map` trỏ đến lớp tùy chỉnh.

```json
{
  "auto_map": {
    "AutoModel": "my_model.MyCustomModel"
  }
}
```

Sau đó, tải nó với `trust_remote_code=True`.

```py
import torch
from diffusers import AutoModel

transformer = AutoModel.from_pretrained(
    "custom/custom-transformer-model", trust_remote_code=True, dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda"  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
```

Một ví dụ thực tế là [Overworld/Waypoint-1-Small](https://huggingface.co/Overworld/Waypoint-1-Small/tree/main/transformer) chứa một lớp `WorldModel` tùy chỉnh trải dài qua một số module trong thư mục con `transformer` của nó.

```
transformer/
├── config.json          # auto_map: "model.WorldModel"
├── model.py
├── attn.py
├── nn.py
├── cache.py
├── quantize.py
├── __init__.py
└── diffusion_pytorch_model.safetensors
```

```py
import torch
from diffusers import AutoModel

transformer = AutoModel.from_pretrained(
    "Overworld/Waypoint-1-Small", subfolder="transformer", trust_remote_code=True, dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda"  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
```

Nếu mô hình tùy chỉnh kế thừa từ lớp [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/overview#diffusers.ModelMixin), nó sẽ được truy cập các tính năng giống như các lớp mô hình của Diffusers, chẳng hạn như [biên dịch khu vực](../optimization/fp16#regional-compilation) và [chuyển nhóm](../optimization/memory#group-offloading).

> [!WARNING]
> Để phòng ngừa khi sử dụng `trust_remote_code=True`, hãy truyền một commit hash vào tham số `revision` trong [AutoModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel.from_pretrained) để đảm bảo rằng mã nguồn không bị cập nhật với mã độc mới (trừ khi bạn hoàn toàn tin tưởng chủ sở hữu mô hình).
>
> ```py
> transformer = AutoModel.from_pretrained(
>     "Overworld/Waypoint-1-Small", subfolder="transformer", trust_remote_code=True, revision="a3d8cb2"
> )
> ```

## Lưu các mô hình tùy chỉnh

Sử dụng `register_for_auto_class()` để tự động thêm mục `auto_map` vào `config.json` khi lưu. Điều này giúp tránh phải chỉnh sửa thủ công tệp cấu hình.

```py
# my_model.py
from diffusers import ModelMixin, ConfigMixin

class MyCustomModel(ModelMixin, ConfigMixin):
    ...

MyCustomModel.register_for_auto_class("AutoModel")

model = MyCustomModel(...)
model.save_pretrained("./my_model")
```

`config.json` được lưu sẽ bao gồm trường `auto_map`.

```json
{
  "auto_map": {
    "AutoModel": "my_model.MyCustomModel"
  }
}
```

## Các bước tiếp theo

Tìm hiểu thêm về việc triển khai các mô hình tùy chỉnh trong hướng dẫn [Thành phần cộng đồng](../using-diffusers/custom_pipeline_overview#community-components).