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# Inferencia remota

La inferencia remota proporciona acceso a un [Inference Endpoint](https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/index) para descargar los requisitos de generación local para la decodificación y codificación.

## remote_decode[[diffusers.utils.remote_decode]]

#### diffusers.utils.remote_decode[[diffusers.utils.remote_decode]]

```python
diffusers.utils.remote_decode(endpoint: str, tensor: 'torch.Tensor', processor: 'VaeImageProcessor' | 'VideoProcessor' | None = None, do_scaling: bool = True, scaling_factor: float | None = None, shift_factor: float | None = None, output_type: Literal['mp4', 'pil', 'pt'] = 'pil', return_type: Literal['mp4', 'pil', 'pt'] = 'pil', image_format: Literal['png', 'jpg'] = 'jpg', partial_postprocess: bool = False, input_tensor_type: Literal['binary'] = 'binary', output_tensor_type: Literal['binary'] = 'binary', height: int | None = None, width: int | None = None)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/remote_utils.py#L190)

**Parámetros:**

endpoint (`str`) : Punto de acceso para decodificación remota.

tensor (`torch.Tensor`) : Tensor a decodificar.

processor (`VaeImageProcessor` o `VideoProcessor`, *opcional*) : Se utiliza con `return_type="pt"` y `return_type="pil"` para modelos de video.

do_scaling (`bool`, por defecto `True`, *opcional*) : **DEPRECATED**. **en su lugar, pase `scaling_factor`/`shift_factor`.** **sigue estableciendo do_scaling=None/do_scaling=False para no aplicar escalado hasta que se elimine la opción** Cuando es `True`, se aplica el escalado de forma remota, por ejemplo `latents / self.vae.config.scaling_factor`. Si es `False`, la entrada debe pasarse con el escalado ya aplicado.

scaling_factor (`float`, *opcional*) : Se aplica la escalada cuando se pasa, por ejemplo, [`latents / self.vae.config.scaling_factor`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/7007febae5cff000d4df9059d9cf35133e8b2ca9/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py#L1083C37-L1083C77). - SD v1: 0.18215 - SD XL: 0.13025 - Flux: 0.3611 Si es `None`, la entrada debe pasarse con la escalada ya aplicada.
shift_factor (`float`, *opcional*) : Se aplica el desplazamiento cuando se pasa, por ejemplo, `latents + self.vae.config.shift_factor`. - Flux: 0.1159 Si es `None`, la entrada debe pasarse con la escalada aplicada.

output_type (`"mp4"` or `"pil"` or `"pt", default `"pil") : **Endpoint** output type. Subject to change. Report feedback on preferred type.  `"mp4": Supported by video models. Endpoint returns `bytes` of video. `"pil"`: Supported by image and video models. Image models: Endpoint returns `bytes` of an image in `image_format`. Video models: Endpoint returns `torch.Tensor` with partial `postprocessing` applied. Requires `processor` as a flag (any `None` value will work). `"pt"`: Support by image and video models. Endpoint returns `torch.Tensor`. With `partial_postprocess=True` the tensor is postprocessed `uint8` image tensor.  Recommendations: `"pt"` with `partial_postprocess=True` is the smallest transfer for full quality. `"pt"` with `partial_postprocess=False` is the most compatible with third party code. `"pil"` with `image_format="jpg"` is the smallest transfer overall.

return_type (`"mp4"` or `"pil"` or `"pt", default `"pil") : **Function** return type.  `"mp4": Function returns `bytes` of video. `"pil"`: Function returns `PIL.Image.Image`. With `output_type="pil" no further processing is applied. With `output_type="pt" a `PIL.Image.Image` is created. `partial_postprocess=False` `processor` is required. `partial_postprocess=True` `processor` is **not** required. `"pt"`: Function returns `torch.Tensor`. `processor` is **not** required. `partial_postprocess=False` tensor is `float16` or `bfloat16`, without denormalization. `partial_postprocess=True` tensor is `uint8`, denormalized.

image_format (`"png"` o `"jpg"`, por defecto `jpg`) : Se usa con `output_type="pil"`. El punto de acceso devuelve `jpg` o `png`.

partial_postprocess (`bool`, por defecto `False`) : Se usa con `output_type="pt"`. `partial_postprocess=False` el tensor es `float16` o `bfloat16`, sin denormalización. `partial_postprocess=True` el tensor es `uint8`, denormalizado.

input_tensor_type (`"binary"`, por defecto `"binary"`) : Tipo de transferencia de tensor.

output_tensor_type (`"binary"`, por defecto `"binary"`) : Tipo de transferencia de tensor.

height (`int`, **opcional**) : Obligatorio para latentes `"packed"`.

width (`int`, **opcional**) : Obligatorio para latentes `"packed"`.

**Devuelve:**

output (`Image.Image` o `list[Image.Image]` o `bytes` o `torch.Tensor`).

Hugging Face Hybrid Inference, que permite ejecutar el decodificado de VAE de forma remota.

## remote_encode[[diffusers.utils.remote_utils.remote_encode]]
#### diffusers.utils.remote_utils.remote_encode[[diffusers.utils.remote_utils.remote_encode]]
```python
diffusers.utils.remote_utils.remote_encode(endpoint: str, image: 'torch.Tensor' | Image.Image, scaling_factor: float | None = None, shift_factor: float | None = None)
```
[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/remote_utils.py#L382)
**Parámetros:**
endpoint (`str`) : Punto de acceso para decodificación remota.
image (`torch.Tensor` o `PIL.Image.Image`) : Imagen que se codificará.
scaling_factor (`float`, *opcional*) : Se aplica la escalada cuando se pasa, por ejemplo, `latents * self.vae.config.scaling_factor`. - SD v1: 0.18215 - SD XL: 0.13025 - Flux: 0.3611 Si es `None`, la entrada debe pasarse con la escalada ya aplicada.
shift_factor (`float`, *opcional*) : Se aplica el desplazamiento cuando se pasa, p. ej. `latents - self.vae.config.shift_factor`. - Flux: 0.1159 Si es `None`, la entrada debe pasarse con la escalada aplicada.
**Devuelve:**
output (`torch.Tensor`).
Hugging Face Hybrid Inference, que permite ejecutar la codificación VAE de forma remota.

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	# Inferencia remota

	La inferencia remota proporciona acceso a un [Inference Endpoint](https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/index) para descargar los requisitos de generación local para la decodificación y codificación.

	## remote_decode[[diffusers.utils.remote_decode]]

	#### diffusers.utils.remote_decode[[diffusers.utils.remote_decode]]

	```python
	diffusers.utils.remote_decode(endpoint: str, tensor: 'torch.Tensor', processor: 'VaeImageProcessor' \| 'VideoProcessor' \| None = None, do_scaling: bool = True, scaling_factor: float \| None = None, shift_factor: float \| None = None, output_type: Literal['mp4', 'pil', 'pt'] = 'pil', return_type: Literal['mp4', 'pil', 'pt'] = 'pil', image_format: Literal['png', 'jpg'] = 'jpg', partial_postprocess: bool = False, input_tensor_type: Literal['binary'] = 'binary', output_tensor_type: Literal['binary'] = 'binary', height: int \| None = None, width: int \| None = None)
	```

	[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/remote_utils.py#L190)

	Parámetros:

	endpoint (`str`) : Punto de acceso para decodificación remota.

	tensor (`torch.Tensor`) : Tensor a decodificar.

	processor (`VaeImageProcessor` o `VideoProcessor`, opcional) : Se utiliza con `return_type="pt"` y `return_type="pil"` para modelos de video.

	do_scaling (`bool`, por defecto `True`, opcional) : DEPRECATED. en su lugar, pase `scaling_factor`/`shift_factor`. sigue estableciendo do_scaling=None/do_scaling=False para no aplicar escalado hasta que se elimine la opción Cuando es `True`, se aplica el escalado de forma remota, por ejemplo `latents / self.vae.config.scaling_factor`. Si es `False`, la entrada debe pasarse con el escalado ya aplicado.

	scaling_factor (`float`, opcional) : Se aplica la escalada cuando se pasa, por ejemplo, [`latents / self.vae.config.scaling_factor`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/7007febae5cff000d4df9059d9cf35133e8b2ca9/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py#L1083C37-L1083C77). - SD v1: 0.18215 - SD XL: 0.13025 - Flux: 0.3611 Si es `None`, la entrada debe pasarse con la escalada ya aplicada.

	shift_factor (`float`, opcional) : Se aplica el desplazamiento cuando se pasa, por ejemplo, `latents + self.vae.config.shift_factor`. - Flux: 0.1159 Si es `None`, la entrada debe pasarse con la escalada aplicada.

	output_type (`"mp4"` or `"pil"` or `"pt", default `"pil") : Endpoint output type. Subject to change. Report feedback on preferred type. `"mp4": Supported by video models. Endpoint returns `bytes` of video. `"pil"`: Supported by image and video models. Image models: Endpoint returns `bytes` of an image in `image_format`. Video models: Endpoint returns `torch.Tensor` with partial `postprocessing` applied. Requires `processor` as a flag (any `None` value will work). `"pt"`: Support by image and video models. Endpoint returns `torch.Tensor`. With `partial_postprocess=True` the tensor is postprocessed `uint8` image tensor. Recommendations: `"pt"` with `partial_postprocess=True` is the smallest transfer for full quality. `"pt"` with `partial_postprocess=False` is the most compatible with third party code. `"pil"` with `image_format="jpg"` is the smallest transfer overall.

	return_type (`"mp4"` or `"pil"` or `"pt", default `"pil") : Function return type. `"mp4": Function returns `bytes` of video. `"pil"`: Function returns `PIL.Image.Image`. With `output_type="pil" no further processing is applied. With `output_type="pt" a `PIL.Image.Image` is created. `partial_postprocess=False` `processor` is required. `partial_postprocess=True` `processor` is not required. `"pt"`: Function returns `torch.Tensor`. `processor` is not required. `partial_postprocess=False` tensor is `float16` or `bfloat16`, without denormalization. `partial_postprocess=True` tensor is `uint8`, denormalized.

	image_format (`"png"` o `"jpg"`, por defecto `jpg`) : Se usa con `output_type="pil"`. El punto de acceso devuelve `jpg` o `png`.

	partial_postprocess (`bool`, por defecto `False`) : Se usa con `output_type="pt"`. `partial_postprocess=False` el tensor es `float16` o `bfloat16`, sin denormalización. `partial_postprocess=True` el tensor es `uint8`, denormalizado.

	input_tensor_type (`"binary"`, por defecto `"binary"`) : Tipo de transferencia de tensor.

	output_tensor_type (`"binary"`, por defecto `"binary"`) : Tipo de transferencia de tensor.

	height (`int`, opcional) : Obligatorio para latentes `"packed"`.

	width (`int`, opcional) : Obligatorio para latentes `"packed"`.

	Devuelve:

	output (`Image.Image` o `list[Image.Image]` o `bytes` o `torch.Tensor`).

	Hugging Face Hybrid Inference, que permite ejecutar el decodificado de VAE de forma remota.

	## remote_encode[[diffusers.utils.remote_utils.remote_encode]]

	#### diffusers.utils.remote_utils.remote_encode[[diffusers.utils.remote_utils.remote_encode]]

	```python
	diffusers.utils.remote_utils.remote_encode(endpoint: str, image: 'torch.Tensor' \| Image.Image, scaling_factor: float \| None = None, shift_factor: float \| None = None)
	```

	[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/remote_utils.py#L382)

	Parámetros:

	endpoint (`str`) : Punto de acceso para decodificación remota.

	image (`torch.Tensor` o `PIL.Image.Image`) : Imagen que se codificará.

	scaling_factor (`float`, opcional) : Se aplica la escalada cuando se pasa, por ejemplo, `latents * self.vae.config.scaling_factor`. - SD v1: 0.18215 - SD XL: 0.13025 - Flux: 0.3611 Si es `None`, la entrada debe pasarse con la escalada ya aplicada.

	shift_factor (`float`, opcional) : Se aplica el desplazamiento cuando se pasa, p. ej. `latents - self.vae.config.shift_factor`. - Flux: 0.1159 Si es `None`, la entrada debe pasarse con la escalada aplicada.

	Devuelve:

	output (`torch.Tensor`).

	Hugging Face Hybrid Inference, que permite ejecutar la codificación VAE de forma remota.