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# AutoModel

A classe [AutoModel](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel) detecta e carrega automaticamente a classe de modelo correta (UNet, transformer, VAE) a partir de um arquivo `config.json`. Você não precisa saber o nome específico da classe do modelo antecipadamente. Ela suporta tipos de dados e posicionamento de dispositivo, e funciona entre diferentes tipos de modelos e bibliotecas.

O exemplo abaixo carrega um transformer do Diffusers e um codificador de texto do Transformers. Use o parâmetro `subfolder` para especificar de onde carregar o arquivo `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"
)
```

## Modelos personalizados

[AutoModel](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel) também carrega modelos do [Hub](https://huggingface.co/models) que não estão incluídos no Diffusers. Defina `trust_remote_code=True` em [AutoModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel.from_pretrained) para carregar modelos personalizados.

Um repositório de modelo personalizado precisa de um módulo Python com a classe do modelo e de um `config.json` com uma entrada `auto_map` que mapeia `"AutoModel"` para `"module_file.ClassName"`.

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

O `config.json` inclui o campo `auto_map` apontando para a classe personalizada.

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

Em seguida, carregue-o com `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"
)
```

Como exemplo do mundo real, [Overworld/Waypoint-1-Small](https://huggingface.co/Overworld/Waypoint-1-Small/tree/main/transformer) hospeda uma classe `WorldModel` personalizada em vários módulos em sua subpasta `transformer`.

```
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"
)
```

Se o modelo personalizado herda da classe [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/overview#diffusers.ModelMixin), ele obtém acesso aos mesmos recursos das classes de modelos do Diffusers, como [compilação regional](../optimization/fp16#regional-compilation) e [group offloading](../optimization/memory#group-offloading).

> [!WARNING]
> Como medida de precaução ao usar `trust_remote_code=True`, passe um hash de commit para o argumento `revision` em [AutoModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel.from_pretrained) para garantir que o código não tenha sido atualizado com novo código malicioso (a menos que você confie totalmente nos proprietários do modelo).
>
> ```py
> transformer = AutoModel.from_pretrained(
>     "Overworld/Waypoint-1-Small", subfolder="transformer", trust_remote_code=True, revision="a3d8cb2"
> )
> ```
## Salvando modelos personalizados
Use `register_for_auto_class()` para adicionar a entrada `auto_map` ao `config.json` automaticamente ao salvar. Isso evita a necessidade de editar manualmente o arquivo de configuração.
```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")
```
O `config.json` salvo incluirá o campo `auto_map`.

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

## Próximas etapas

Saiba mais sobre a implementação de modelos personalizados no guia [Componentes da comunidade](../using-diffusers/custom_pipeline_overview#community-components).

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	# AutoModel

	A classe [AutoModel](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel) detecta e carrega automaticamente a classe de modelo correta (UNet, transformer, VAE) a partir de um arquivo `config.json`. Você não precisa saber o nome específico da classe do modelo antecipadamente. Ela suporta tipos de dados e posicionamento de dispositivo, e funciona entre diferentes tipos de modelos e bibliotecas.

	O exemplo abaixo carrega um transformer do Diffusers e um codificador de texto do Transformers. Use o parâmetro `subfolder` para especificar de onde carregar o arquivo `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"
	)
	```

	## Modelos personalizados

	[AutoModel](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel) também carrega modelos do [Hub](https://huggingface.co/models) que não estão incluídos no Diffusers. Defina `trust_remote_code=True` em [AutoModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel.from_pretrained) para carregar modelos personalizados.

	Um repositório de modelo personalizado precisa de um módulo Python com a classe do modelo e de um `config.json` com uma entrada `auto_map` que mapeia `"AutoModel"` para `"module_file.ClassName"`.

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

	O `config.json` inclui o campo `auto_map` apontando para a classe personalizada.

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

	Em seguida, carregue-o com `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"
	)
	```

	Como exemplo do mundo real, [Overworld/Waypoint-1-Small](https://huggingface.co/Overworld/Waypoint-1-Small/tree/main/transformer) hospeda uma classe `WorldModel` personalizada em vários módulos em sua subpasta `transformer`.

	```
	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"
	)
	```

	Se o modelo personalizado herda da classe [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/overview#diffusers.ModelMixin), ele obtém acesso aos mesmos recursos das classes de modelos do Diffusers, como [compilação regional](../optimization/fp16#regional-compilation) e [group offloading](../optimization/memory#group-offloading).

	> [!WARNING]
	> Como medida de precaução ao usar `trust_remote_code=True`, passe um hash de commit para o argumento `revision` em [AutoModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/models/auto_model#diffusers.AutoModel.from_pretrained) para garantir que o código não tenha sido atualizado com novo código malicioso (a menos que você confie totalmente nos proprietários do modelo).
	>
	> ```py
	> transformer = AutoModel.from_pretrained(
	> "Overworld/Waypoint-1-Small", subfolder="transformer", trust_remote_code=True, revision="a3d8cb2"
	> )
	> ```

	## Salvando modelos personalizados

	Use `register_for_auto_class()` para adicionar a entrada `auto_map` ao `config.json` automaticamente ao salvar. Isso evita a necessidade de editar manualmente o arquivo de configuração.

	```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")
	```

	O `config.json` salvo incluirá o campo `auto_map`.

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

	## Próximas etapas

	Saiba mais sobre a implementação de modelos personalizados no guia [Componentes da comunidade](../using-diffusers/custom_pipeline_overview#community-components).