让自己的模型通过AutoModel加载

要让你的模型能够通过 AutoModel.from_pretrained 加载，你需要确保以下几点：

1. 模型架构的注册

如果你的模型是自定义的，你需要在 transformers 库中注册模型的配置、模型类等信息。具体步骤如下：

1. 自定义模型配置： 定义一个继承自 PretrainedConfig 的配置类。例如：

   from transformers import PretrainedConfig
   
   class MyModelConfig(PretrainedConfig):
       model_type = "my_model"
   
       def __init__(self, **kwargs):
           super().__init__(**kwargs)
           self.some_hyperparameter = kwargs.get("some_hyperparameter", 128)
   

2. 自定义模型类： 定义一个继承自 PreTrainedModel 的模型类。例如：

   from transformers import PreTrainedModel
   
   class MyModel(PreTrainedModel):
       config_class = MyModelConfig
   
       def __init__(self, config):
           super().__init__(config)
           # 定义模型的层、参数等
       
       def forward(self, input_ids):
           # 实现前向传播
           pass
   

3. AutoModel 支持： 在 transformers 库中，AutoModel 使用注册机制来自动映射模型类型到相应的模型类。要支持 AutoModel.from_pretrained，你需要在模型注册表中注册你的模型：

   from transformers import AutoConfig, AutoModel
   
   AutoConfig.register("my_model", MyModelConfig)
   AutoModel.register(MyModelConfig, MyModel)
   

2. 保存模型和配置

确保你按照 transformers 的约定来保存模型和配置文件。通常包括以下文件：

• 配置文件 (config.json): 包含模型超参数和架构信息。
• 权重文件 (pytorch_model.bin): 包含模型的训练好的权重。

保存模型时：

model = MyModel(config)
model.save_pretrained("path_to_save_directory")

这会将 config.json 和 pytorch_model.bin 文件保存到指定目录。

3. 从预训练模型加载

当你的模型和配置正确注册并保存后，你可以使用 AutoModel.from_pretrained 加载模型：

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("path_to_save_directory")

这会自动加载保存的配置和权重，并返回你的自定义模型实例。

4. 上传到 Hugging Face Hub（可选）

如果你想与他人分享你的模型，可以将模型上传到 Hugging Face Model Hub：

transformers-cli login  # 登录到 Hugging Face 账户

然后在 Python 中上传：

model.push_to_hub("your_model_name")
config.push_to_hub("your_model_name")

这样，其他人就可以通过 AutoModel.from_pretrained("your_model_name") 来加载你的模型。

总结

通过注册自定义配置和模型类，保存模型和配置文件，并确保模型架构与 transformers 的框架兼容，你可以让你的模型使用 AutoModel.from_pretrained 轻松加载。如果需要共享，还可以将模型上传到 Hugging Face Hub 供其他人使用。