Buckets:
| # AutoModel | |
| تكتشف فئة [AutoModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel) وتحمّل فئة النموذج الصحيحة (UNet، transformer، VAE) تلقائيًا من ملف `config.json`. لا تحتاج إلى معرفة اسم فئة النموذج المحدد مسبقًا. تدعم أنواع البيانات وتحديد الجهاز، وتعمل عبر أنواع النماذج والمكتبات. | |
| يُحمّل المثال أدناه محوّلاً من Diffusers ومشفّر نصوص من Transformers. استخدم معامل `subfolder` لتحديد مكان تحميل ملف `config.json` من. | |
| ```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" | |
| ) | |
| ``` | |
| ## نماذج مخصصة | |
| [AutoModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel) also loads models from the [Hub](https://huggingface.co/models) that aren't included in Diffusers. Set `trust_remote_code=True` in [AutoModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ar/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel.from_pretrained) to load custom models. | |
| يتطلب مستودع نموذج مخصص وحدة Python تحتوي على فئة النموذج، وملف `config.json` يحتوي على إدخال `auto_map` يربط `"AutoModel"` بـ `"module_file.ClassName"`. | |
| ``` | |
| custom/custom-transformer-model/ | |
| ├── config.json | |
| ├── my_model.py | |
| └── diffusion_pytorch_model.safetensors | |
| ``` | |
| يتضمن `config.json` حقل `auto_map` الذي يشير إلى الفئة المخصصة. | |
| ```json | |
| { | |
| "auto_map": { | |
| "AutoModel": "my_model.MyCustomModel" | |
| } | |
| } | |
| ``` | |
| ثم حمّله باستخدام `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" | |
| ) | |
| ``` | |
| كمثال واقعي، يستضيف [Overworld/Waypoint-1-Small](https://huggingface.co/Overworld/Waypoint-1-Small/tree/main/transformer) فئة `WorldModel` مخصصة عبر عدة وحدات في مجلد `transformer` الفرعي الخاص به. | |
| ``` | |
| 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" | |
| ) | |
| ``` | |
| إذا ورث النموذج المخصص من فئة [ModelMixin](/docs/diffusers/main/ar/api/models/overview#diffusers.ModelMixin)، فيحصل على نفس الميزات المتاحة لفئات نماذج Diffusers، مثل [التجميع الإقليمي](../optimization/fp16#regional-compilation) و[إزاحة المجموعات](../optimization/memory#group-offloading). | |
| > [!WARNING] | |
| > كإجراء احترازي عند استخدام `trust_remote_code=True`، قم بتمرير تجزئة الالتزام (commit hash) إلى معامل `revision` في [AutoModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ar/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel.from_pretrained) للتأكد من أن الكود لم يتم تحديثه بكود خبيث جديد (ما لم تكن تثق تماماً بأصحاب النموذج). | |
| > | |
| > ```py | |
| > transformer = AutoModel.from_pretrained( | |
| > "Overworld/Waypoint-1-Small", subfolder="transformer", trust_remote_code=True, revision="a3d8cb2" | |
| > ) | |
| > ``` | |
| ## حفظ النماذج المخصصة | |
| استخدم `register_for_auto_class()` لإضافة إدخال `auto_map` إلى `config.json` تلقائيًا عند الحفظ. وهذا يتجنب الحاجة إلى تحرير ملف الإعدادات يدويًا. | |
| ```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") | |
| ``` | |
| ستتضمن `config.json` المحفوظة حقل `auto_map`. | |
| ```json | |
| { | |
| "auto_map": { | |
| "AutoModel": "my_model.MyCustomModel" | |
| } | |
| } | |
| ``` | |
| ## الخطوات التالية | |
| تعرف على المزيد حول تنفيذ نماذج مخصصة في دليل [مكونات المجتمع](../using-diffusers/custom_pipeline_overview#community-components). | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.83 kB
- Xet hash:
- 2bc19f98e64562e07516c504e1f868a49b449d34d062c8baaf3eb1c04bb478c0
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.