# Classes automáticas

Em muitos casos, a arquitetura a ser utilizada pode ser inferida a partir do nome ou do caminho do modelo pré-treinado fornecido ao método `from_pretrained()`. A instanciação de [AutoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoConfig), [AutoModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel) ou [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) cria automaticamente a classe de arquitetura apropriada. Por exemplo:

```python
model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", device_map="auto")
```

Isso cria uma instância de modelo de [BertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertModel).

Cada tarefa possui uma classe `AutoModel` correspondente.

## Estendendo as Classes Auto

Cada classe auto fornece um método que permite que ela seja estendida com classes personalizadas. Por exemplo, se você definir uma classe de modelo personalizada `NewModel`, certifique-se de também definir uma `NewModelConfig` correspondente. Em seguida, você pode registrá-las nas classes auto conforme mostrado abaixo:

```python
from transformers import AutoConfig, AutoModel

AutoConfig.register("new-model", NewModelConfig)
AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel)
```

Em seguida, você pode usar as classes auto da maneira habitual.

Se o seu `NewModelConfig` for uma subclasse de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), verifique se o atributo `model_type` está definido com a mesma chave que você usa ao registrar a configuração (aqui, `"new-model"`).

Da mesma forma, se o seu `NewModel` for uma subclasse de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel), verifique se o atributo `config_class` está definido para a mesma classe que você usa ao registrar o modelo (aqui, `NewModelConfig`).

## AutoConfig[[transformers.AutoConfig]]

#### transformers.AutoConfig[[transformers.AutoConfig]]

```python
transformers.AutoConfig()
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/configuration_auto.py#L286)

Esta é uma classe de configuração genérica que será instanciada como uma das classes de configuração da biblioteca quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoConfig.from_pretrained).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_pretrained[[transformers.AutoConfig.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(pretrained_model_name_or_path: str | os.PathLike[str], **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/configuration_auto.py#L309)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de uma configuração de modelo pré-treinado hospedada em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo um arquivo de configuração salvo usando o método [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.save_pretrained), ou o método [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`. - Um caminho para um arquivo JSON de configuração salvo *file*, por exemplo, `./my_model_directory/configuration.json`.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

return_unused_kwargs (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se `False`, esta função retorna apenas o objeto de configuração final. Se `True`, esta função retorna uma `Tuple(config, unused_kwargs)`, onde *unused_kwargs* é um dicionário composto pelos pares de chave/valor cujas chaves não são atributos de configuração: ou seja, a parte de `kwargs` que não foi usada para atualizar `config` e é, portanto, ignorada.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

kwargs(argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Os valores em kwargs de quaisquer chaves que sejam atributos de configuração serão usados para substituir os valores carregados. O comportamento em relação a pares de chave/valor cujas chaves *não* são atributos de configuração é controlado pelo parâmetro de palavra-chave `return_unused_kwargs`.

Instancie uma das classes de configuração da biblioteca a partir da configuração de um modelo pré-treinado.

A classe de configuração a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração que é carregado, ou, quando ela não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **EvollaModel** -- [EvollaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaConfig) (modelo EvollaConfig)
- **afmoe** -- [AfmoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/afmoe#transformers.AfmoeConfig) (modelo AfmoeConfig)
- **aimv2** -- [Aimv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2Config) (modelo Aimv2Config)
- **aimv2_text_model** -- [Aimv2TextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2TextConfig) (modelo Aimv2TextConfig)
- **aimv2_vision_model** -- [Aimv2VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2VisionConfig) (modelo Aimv2VisionConfig)
- **albert** -- [AlbertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertConfig) (modelo AlbertConfig)
- **align** -- [AlignConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignConfig) (modelo AlignConfig)
- **align_text_model** -- [AlignTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignTextConfig) (modelo AlignTextConfig)
- **align_vision_model** -- [AlignVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignVisionConfig) (modelo AlignVisionConfig)
- **altclip** -- [AltCLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPConfig) (modelo AltCLIPConfig)
- **altclip_text_model** -- [AltCLIPTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPTextConfig) (modelo AltCLIPTextConfig)
- **altclip_vision_model** -- [AltCLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPVisionConfig) (modelo AltCLIPVisionConfig)
- **apertus** -- [ApertusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusConfig) (modelo ApertusConfig)
- **arcee** -- [ArceeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeConfig) (modelo ArceeConfig)
- **aria** -- [AriaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaConfig) (modelo AriaConfig)
- **aria_text** -- [AriaTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaTextConfig) (modelo AriaTextConfig)
- **audio-spectrogram-transformer** -- [ASTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audio-spectrogram-transformer#transformers.ASTConfig) (modelo ASTConfig)
- **audioflamingo3** -- [AudioFlamingo3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Config) (modelo AudioFlamingo3Config)
- **audioflamingo3_encoder** -- [AudioFlamingo3EncoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3EncoderConfig) (modelo AudioFlamingo3EncoderConfig)
- **autoformer** -- [AutoformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/autoformer#transformers.AutoformerConfig) (modelo AutoformerConfig)
- **axk1** -- [AXK1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1Config) (modelo AXK1Config)
- **axk2** -- [AXK2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2Config) (modelo AXK2Config)
- **aya_vision** -- [AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig) (modelo AyaVisionConfig)
- **bailing_hybrid** -- [BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig) (modelo BailingHybridConfig)
- **bamba** -- [BambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bamba#transformers.BambaConfig) (modelo BambaConfig)
- **bark** -- [BarkConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bark#transformers.BarkConfig) (modelo BarkConfig)
- **bart** -- [BartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartConfig) (modelo BartConfig)
- **beam** -- [BeamConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beam#transformers.BeamConfig) (modelo BeamConfig)
- **beit** -- [BeitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitConfig) (modelo BeitConfig)
- **bert** -- [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig) (modelo BertConfig)
- **bert-generation** -- [BertGenerationConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert-generation#transformers.BertGenerationConfig) (modelo BertGenerationConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig) (modelo BigBirdConfig)
- **bigbird_pegasus** -- [BigBirdPegasusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusConfig) (modelo BigBirdPegasusConfig)
- **biogpt** -- [BioGptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig) (modelo BioGptConfig)
- **bit** -- [BitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bit#transformers.BitConfig) (modelo BitConfig)
- **bitnet** -- [BitNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bitnet#transformers.BitNetConfig) (modelo BitNetConfig)
- **blenderbot** -- [BlenderbotConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotConfig) (modelo BlenderbotConfig)
- **blenderbot-small** -- [BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig) (modelo BlenderbotSmallConfig)
- **blip** -- [BlipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipConfig) (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- [Blip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Config) (modelo Blip2Config)
- **blip_2_qformer** -- [Blip2QFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2QFormerConfig) (modelo Blip2QFormerConfig)
- **blip_2_vision_model** -- [Blip2VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2VisionConfig) (modelo Blip2VisionConfig)
- **blip_text_model** -- [BlipTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipTextConfig) (modelo BlipTextConfig)
- **blip_vision_model** -- [BlipVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipVisionConfig) (modelo BlipVisionConfig)
- **bloom** -- [BloomConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomConfig) (modelo BloomConfig)
- **blt** -- [BltConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blt#transformers.BltConfig) (modelo BltConfig)
- **blt_global_transformer** -- `BltGlobalTransformerConfig` (modelo BltGlobalTransformerConfig)
- **blt_local_decoder** -- `BltLocalDecoderConfig` (modelo BltLocalDecoderConfig)
- **blt_local_encoder** -- `BltLocalEncoderConfig` (modelo BltLocalEncoderConfig)
- **blt_patcher** -- `BltPatcherConfig` (modelo BltPatcherConfig)
- **bridgetower** -- [BridgeTowerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bridgetower#transformers.BridgeTowerConfig) (modelo BridgeTowerConfig)
- **bridgetower_text_model** -- [BridgeTowerTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bridgetower#transformers.BridgeTowerTextConfig) (modelo BridgeTowerTextConfig)
- **bridgetower_vision_model** -- [BridgeTowerVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bridgetower#transformers.BridgeTowerVisionConfig) (modelo BridgeTowerVisionConfig)
- **bros** -- [BrosConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bros#transformers.BrosConfig) (modelo BrosConfig)
- **camembert** -- [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig) (modelo CamembertConfig)
- **canary** -- [CanaryConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryConfig) (modelo CanaryConfig)
- **canary_decoder** -- [CanaryDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryDecoderConfig) (modelo CanaryDecoderConfig)
- **canine** -- [CanineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineConfig) (modelo CanineConfig)
- **chameleon** -- [ChameleonConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonConfig) (modelo ChameleonConfig)
- **chameleon_vqgan** -- [ChameleonVQVAEConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonVQVAEConfig) (modelo ChameleonVQVAEConfig)
- **chinese_clip** -- [ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig) (modelo ChineseCLIPConfig)
- **chinese_clip_text_model** -- [ChineseCLIPTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPTextConfig) (modelo ChineseCLIPTextConfig)
- **chinese_clip_vision_model** -- [ChineseCLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPVisionConfig) (modelo ChineseCLIPVisionConfig)
- **chmv2** -- [CHMv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chmv2#transformers.CHMv2Config) (modelo CHMv2Config)
- **clap** -- [ClapConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clap#transformers.ClapConfig) (modelo ClapConfig)
- **clap_audio_model** -- [ClapAudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clap#transformers.ClapAudioConfig) (modelo ClapAudioConfig)
- **clap_text_model** -- [ClapTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clap#transformers.ClapTextConfig) (modelo ClapTextConfig)
- **clip** -- [CLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig) (modelo CLIPConfig)
- **clip_text_model** -- [CLIPTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTextConfig) (modelo CLIPTextConfig)
- **clip_vision_model** -- [CLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionConfig) (modelo CLIPVisionConfig)
- **clipseg** -- [CLIPSegConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegConfig) (modelo CLIPSegConfig)
- **clipseg_text_model** -- [CLIPSegTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegTextConfig) (modelo CLIPSegTextConfig)
- **clipseg_vision_model** -- [CLIPSegVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegVisionConfig) (modelo CLIPSegVisionConfig)
- **clvp** -- [ClvpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpConfig) (modelo ClvpConfig)
- **clvp_decoder** -- [ClvpDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpDecoderConfig) (modelo ClvpDecoderConfig)
- **clvp_encoder** -- [ClvpEncoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpEncoderConfig) (modelo ClvpEncoderConfig)
- **codegen** -- [CodeGenConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/codegen#transformers.CodeGenConfig) (modelo CodeGenConfig)
- **cohere** -- [CohereConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereConfig) (modelo CohereConfig)
- **cohere2** -- [Cohere2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2#transformers.Cohere2Config) (modelo Cohere2Config)
- **cohere2_moe** -- [Cohere2MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_moe#transformers.Cohere2MoeConfig) (modelo Cohere2MoeConfig)
- **cohere2_vision** -- [Cohere2VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionConfig) (modelo Cohere2VisionConfig)
- **cohere_asr** -- [CohereAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig) (modelo CohereAsrConfig)
- **cohere_compass** -- [CohereCompassConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassConfig) (modelo CohereCompassConfig)
- **cohere_compass_text** -- [CohereCompassTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassTextConfig) (modelo CohereCompassTextConfig)
- **cohere_compass_vision** -- [CohereCompassVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassVisionConfig) (modelo CohereCompassVisionConfig)
- **colmodernvbert** -- [ColModernVBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colmodernvbert#transformers.ColModernVBertConfig) (modelo ColModernVBertConfig)
- **colpali** -- [ColPaliConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colpali#transformers.ColPaliConfig) (modelo ColPaliConfig)
- **colqwen2** -- [ColQwen2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colqwen2#transformers.ColQwen2Config) (modelo ColQwen2Config)
- **conditional_detr** -- [ConditionalDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/conditional_detr#transformers.ConditionalDetrConfig) (modelo ConditionalDetrConfig)
- **convbert** -- [ConvBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertConfig) (modelo ConvBertConfig)
- **convnext** -- [ConvNextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnext#transformers.ConvNextConfig) (modelo ConvNextConfig)
- **convnextv2** -- [ConvNextV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnextv2#transformers.ConvNextV2Config) (modelo ConvNextV2Config)
- **cosmos3_edge** -- [Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig) (modelo Cosmos3EdgeConfig)
- **cosmos3_edge_text** -- [Cosmos3EdgeTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeTextConfig) (modelo Cosmos3EdgeTextConfig)
- **cosmos3_edge_vision** -- [Cosmos3EdgeVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVisionConfig) (modelo Cosmos3EdgeVisionConfig)
- **cosmos3_omni** -- [Cosmos3OmniConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_omni#transformers.Cosmos3OmniConfig) (modelo Cosmos3OmniConfig)
- **cpmant** -- [CpmAntConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cpmant#transformers.CpmAntConfig) (modelo CpmAntConfig)
- **csm** -- [CsmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/csm#transformers.CsmConfig) (modelo CsmConfig)
- **csm_depth_decoder_model** -- [CsmDepthDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/csm#transformers.CsmDepthDecoderConfig) (modelo CsmDepthDecoderConfig)
- **ctrl** -- [CTRLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLConfig) (modelo CTRLConfig)
- **cvt** -- [CvtConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cvt#transformers.CvtConfig) (modelo CvtConfig)
- **cwm** -- [CwmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cwm#transformers.CwmConfig) (modelo CwmConfig)
- **d_fine** -- [DFineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/d_fine#transformers.DFineConfig) (modelo DFineConfig)
- **dab-detr** -- [DabDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dab-detr#transformers.DabDetrConfig) (modelo DabDetrConfig)
- **dac** -- [DacConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dac#transformers.DacConfig) (modelo DacConfig)
- **data2vec-audio** -- [Data2VecAudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioConfig) (modelo Data2VecAudioConfig)
- **data2vec-text** -- [Data2VecTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextConfig) (modelo Data2VecTextConfig)
- **data2vec-vision** -- [Data2VecVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecVisionConfig) (modelo Data2VecVisionConfig)
- **dbrx** -- [DbrxConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dbrx#transformers.DbrxConfig) (modelo DbrxConfig)
- **deberta** -- [DebertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaConfig) (modelo DebertaConfig)
- **deberta-v2** -- [DebertaV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2Config) (modelo DebertaV2Config)
- **decision_transformer** -- [DecisionTransformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/decision_transformer#transformers.DecisionTransformerConfig) (modelo DecisionTransformerConfig)
- **deepseek_ocr2** -- [DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config) (modelo DeepseekOcr2Config)
- **deepseek_ocr2_encoder** -- [DeepseekOcr2VisionEncoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2VisionEncoderConfig) (modelo DeepseekOcr2VisionEncoderConfig)
- **deepseek_ocr2_sam_vision_model** -- [DeepseekOcr2SamVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2SamVisionConfig) (modelo DeepseekOcr2SamVisionConfig)
- **deepseek_ocr2_text** -- [DeepseekOcr2TextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2TextConfig) (modelo DeepseekOcr2TextConfig)
- **deepseek_ocr2_vision** -- [DeepseekOcr2VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2VisionConfig) (modelo DeepseekOcr2VisionConfig)
- **deepseek_v2** -- [DeepseekV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2Config) (modelo DeepseekV2Config)
- **deepseek_v3** -- [DeepseekV3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3Config) (modelo DeepseekV3Config)
- **deepseek_v32** -- [DeepseekV32Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32Config) (modelo DeepseekV32Config)
- **deepseek_v4** -- [DeepseekV4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v4#transformers.DeepseekV4Config) (modelo DeepseekV4Config)
- **deepseek_vl** -- [DeepseekVLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLConfig) (modelo DeepseekVLConfig)
- **deepseek_vl_hybrid** -- [DeepseekVLHybridConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl_hybrid#transformers.DeepseekVLHybridConfig) (modelo DeepseekVLHybridConfig)
- **deformable_detr** -- [DeformableDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrConfig) (modelo DeformableDetrConfig)
- **deimv2** -- [Deimv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deimv2#transformers.Deimv2Config) (modelo Deimv2Config)
- **deit** -- [DeiTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig) (modelo DeiTConfig)
- **depth_anything** -- [DepthAnythingConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/depth_anything#transformers.DepthAnythingConfig) (modelo DepthAnythingConfig)
- **depth_pro** -- [DepthProConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/depth_pro#transformers.DepthProConfig) (modelo DepthProConfig)
- **detr** -- [DetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrConfig) (modelo DetrConfig)
- **dia** -- [DiaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaConfig) (modelo DiaConfig)
- **dia_decoder** -- [DiaDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaDecoderConfig) (modelo DiaDecoderConfig)
- **dia_encoder** -- [DiaEncoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaEncoderConfig) (modelo DiaEncoderConfig)
- **diffllama** -- [DiffLlamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaConfig) (modelo DiffLlamaConfig)
- **diffusion_gemma** -- [DiffusionGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffusion_gemma#transformers.DiffusionGemmaConfig) (modelo DiffusionGemmaConfig)
- **diffusion_gemma_text** -- [DiffusionGemmaTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffusion_gemma#transformers.DiffusionGemmaTextConfig) (modelo DiffusionGemmaTextConfig)
- **dinat** -- [DinatConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinat#transformers.DinatConfig) (modelo DinatConfig)
- **dinov2** -- [Dinov2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config) (modelo Dinov2Config)
- **dinov2_with_registers** -- [Dinov2WithRegistersConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov2_with_registers#transformers.Dinov2WithRegistersConfig) (modelo Dinov2WithRegistersConfig)
- **dinov3_convnext** -- [DINOv3ConvNextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov3#transformers.DINOv3ConvNextConfig) (modelo DINOv3ConvNextConfig)
- **dinov3_vit** -- [DINOv3ViTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov3#transformers.DINOv3ViTConfig) (modelo DINOv3ViTConfig)
- **distilbert** -- [DistilBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig) (modelo DistilBertConfig)
- **doge** -- [DogeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/doge#transformers.DogeConfig) (modelo DogeConfig)
- **donut-swin** -- [DonutSwinConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/donut#transformers.DonutSwinConfig) (modelo DonutSwinConfig)
- **dots1** -- [Dots1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dots1#transformers.Dots1Config) (modelo Dots1Config)
- **dpr** -- [DPRConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpr#transformers.DPRConfig) (modelo DPRConfig)
- **dpt** -- [DPTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpt#transformers.DPTConfig) (modelo DPTConfig)
- **edgetam** -- [EdgeTamConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/edgetam#transformers.EdgeTamConfig) (modelo EdgeTamConfig)
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- **youtu** -- [YoutuConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/youtu#transformers.YoutuConfig) (modelo YoutuConfig)
- **zamba** -- [ZambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaConfig) (modelo ZambaConfig)
- **zamba2** -- [Zamba2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config) (modelo Zamba2Config)
- **zaya** -- [ZayaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zaya#transformers.ZayaConfig) (modelo ZayaConfig)
- **zoedepth** -- [ZoeDepthConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zoedepth#transformers.ZoeDepthConfig) (modelo ZoeDepthConfig)

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

>>> # Download configuration from huggingface.co (user-uploaded) and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("dbmdz/bert-base-german-cased")

>>> # If configuration file is in a directory (e.g., was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*).
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("./test/bert_saved_model/")

>>> # Load a specific configuration file.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("./test/bert_saved_model/my_configuration.json")

>>> # Change some config attributes when loading a pretrained config.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased", output_attentions=True, foo=False)
>>> config.output_attentions
True

>>> config, unused_kwargs = AutoConfig.from_pretrained(
...     "google-bert/bert-base-uncased", output_attentions=True, foo=False, return_unused_kwargs=True
... )
>>> config.output_attentions
True

>>> unused_kwargs
{'foo': False}
```

#### register[[transformers.AutoConfig.register]]

```python
register(model_type, config, exist_ok = False)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/configuration_auto.py#L455)

**Parâmetros:**

model_type (`str`) : O tipo de modelo, como "bert" ou "gpt".

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A configuração a ser registrada.

Registre uma nova configuração para esta classe.

## AutoTokenizer[[transformers.AutoTokenizer]]

#### transformers.AutoTokenizer[[transformers.AutoTokenizer]]

```python
transformers.AutoTokenizer()
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/tokenization_auto.py#L656)

Esta é uma classe de tokenizador genérica que será instanciada como uma das classes de tokenizador da biblioteca quando criada com o método de classe [AutoTokenizer.from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer.from_pretrained).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_pretrained[[transformers.AutoTokenizer.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/tokenization_auto.py#L670)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um tokenizer predefinido hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo os arquivos de vocabulário necessários para o tokenizer, por exemplo, salvos usando o método [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`. - Um caminho para um único arquivo de vocabulário salvo, se e somente se o tokenizer exigir apenas um único arquivo de vocabulário (como Bert ou XLNet), por exemplo: `./my_model_directory/vocab.txt`. (Não se aplica a todas as classes derivadas)

inputs (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados para o método `__init__()` do Tokenizer.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : O objeto de configuração usado para determinar a classe de tokenizer a ser instanciada.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

subfolder (`str`, *opcional*) : Caso os arquivos relevantes estejam localizados em uma subpasta do repositório do modelo no huggingface.co (por exemplo, para facebook/rag-token-base), especifique-a aqui.

tokenizer_type (`str`, *opcional*) : Tipo de tokenizer a ser carregado.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Serão passados para o método `__init__()` do Tokenizer. Podem ser usados para definir tokens especiais como `bos_token`, `eos_token`, `unk_token`, `sep_token`, `pad_token`, `cls_token`, `mask_token`, `additional_special_tokens`. Consulte os parâmetros em `__init__()` para mais detalhes.

Instancie uma das classes de tokenizador da biblioteca a partir do vocabulário de um modelo pré-treinado.

A classe de tokenizer a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando ausente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **EvollaModel** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo EvollaConfig)
- **aimv2** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo Aimv2Config)
- **albert** -- [AlbertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertTokenizer) (modelo AlbertConfig)
- **align** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo AlignConfig)
- **aria** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo AriaConfig)
- **audioflamingo3** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo AudioFlamingo3Config)
- **aya_vision** -- [CohereTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereTokenizer) (modelo AyaVisionConfig)
- **bark** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo BarkConfig)
- **bart** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo BartConfig)
- **beam** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo BeamConfig)
- **bert** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo BertConfig)
- **bert-generation** -- [BertGenerationTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert-generation#transformers.BertGenerationTokenizer) (modelo BertGenerationConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdTokenizer) (modelo BigBirdConfig)
- **bigbird_pegasus** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo BigBirdPegasusConfig)
- **biogpt** -- [BioGptTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptTokenizer) (modelo BioGptConfig)
- **blenderbot** -- [BlenderbotTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotTokenizer) (modelo BlenderbotConfig)
- **blenderbot-small** -- [BlenderbotSmallTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallTokenizer) (modelo BlenderbotSmallConfig)
- **blip** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo Blip2Config)
- **bridgetower** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo BridgeTowerConfig)
- **bros** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo BrosConfig)
- **camembert** -- [CamembertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertTokenizer) (modelo CamembertConfig)
- **canary** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo CanaryConfig)
- **canine** -- [CanineTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineTokenizer) (modelo CanineConfig)
- **chinese_clip** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo ChineseCLIPConfig)
- **clap** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo ClapConfig)
- **clip** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo CLIPConfig)
- **clipseg** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo CLIPSegConfig)
- **clvp** -- [ClvpTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpTokenizer) (modelo ClvpConfig)
- **codegen** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo CodeGenConfig)
- **cohere** -- [CohereTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereTokenizer) (modelo CohereConfig)
- **cohere2** -- [CohereTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereTokenizer) (modelo Cohere2Config)
- **cohere_asr** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo CohereAsrConfig)
- **colqwen2** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo ColQwen2Config)
- **convbert** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo ConvBertConfig)
- **cosmos3_omni** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Cosmos3OmniConfig)
- **cpmant** -- [CpmAntTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cpmant#transformers.CpmAntTokenizer) (modelo CpmAntConfig)
- **ctrl** -- [CTRLTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLTokenizer) (modelo CTRLConfig)
- **data2vec-audio** -- [Wav2Vec2CTCTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2CTCTokenizer) (modelo Data2VecAudioConfig)
- **data2vec-text** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo Data2VecTextConfig)
- **dbrx** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo DbrxConfig)
- **deberta** -- [DebertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaTokenizer) (modelo DebertaConfig)
- **deberta-v2** -- [DebertaV2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2Tokenizer) (modelo DebertaV2Config)
- **dia** -- [DiaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaTokenizer) (modelo DiaConfig)
- **diffusion_gemma** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo DiffusionGemmaConfig)
- **distilbert** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo DistilBertConfig)
- **dpr** -- [DPRQuestionEncoderTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpr#transformers.DPRQuestionEncoderTokenizer) (modelo DPRConfig)
- **electra** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo ElectraConfig)
- **emu3** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo Emu3Config)
- **ernie** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo ErnieConfig)
- **ernie4_5** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Ernie4_5Config)
- **ernie4_5_moe** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Ernie4_5_MoeConfig)
- **esm** -- [EsmTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmTokenizer) (modelo EsmConfig)
- **esmc** -- [EsmcTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcTokenizer) (modelo EsmcConfig)
- **esmfold2** -- [EsmcTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcTokenizer) (modelo EsmFold2Config)
- **falcon_mamba** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo FalconMambaConfig)
- **fastspeech2_conformer** -- `None` (modelo FastSpeech2ConformerConfig)
- **flaubert** -- [FlaubertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertTokenizer) (modelo FlaubertConfig)
- **flava** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo FlavaConfig)
- **flex_olmo** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo FlexOlmoConfig)
- **florence2** -- [BartTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo Florence2Config)
- **fnet** -- [FNetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetTokenizer) (modelo FNetConfig)
- **fsmt** -- [FSMTTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fsmt#transformers.FSMTTokenizer) (modelo FSMTConfig)
- **fun_asr_nano** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo FunAsrNanoConfig)
- **funnel** -- [FunnelTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelTokenizer) (modelo FunnelConfig)
- **fuyu** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo FuyuConfig)
- **gemma** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo GemmaConfig)
- **gemma2** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo Gemma2Config)
- **gemma3** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo Gemma3Config)
- **gemma3_text** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo Gemma3TextConfig)
- **gemma3n** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo Gemma3nConfig)
- **gemma3n_text** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo Gemma3nTextConfig)
- **git** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo GitConfig)
- **glm** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GlmConfig)
- **glm4** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Glm4Config)
- **glm4_moe** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Glm4MoeConfig)
- **glm4_moe_lite** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Glm4MoeLiteConfig)
- **glm4v** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Glm4vConfig)
- **glm4v_moe** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Glm4vMoeConfig)
- **glm_image** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GlmImageConfig)
- **glmasr** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GlmAsrConfig)
- **got_ocr2** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GotOcr2Config)
- **gpt-sw3** -- [GPTSw3Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt-sw3#transformers.GPTSw3Tokenizer) (modelo GPT2Config)
- **gpt2** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo GPT2Config)
- **gpt_bigcode** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GPTBigCodeConfig)
- **gpt_neo** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo GPTNeoConfig)
- **gpt_neox** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo GPTNeoXConfig)
- **gpt_neox_japanese** -- [GPTNeoXJapaneseTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox_japanese#transformers.GPTNeoXJapaneseTokenizer) (modelo GPTNeoXJapaneseConfig)
- **gptj** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo GPTJConfig)
- **gradium_phonon_tts** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GradiumPhononTTSConfig)
- **granite** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GraniteConfig)
- **granite_speech5_ctc** -- [ParakeetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetTokenizer) (modelo GraniteSpeech5CTCConfig)
- **granitemoe** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GraniteMoeConfig)
- **granitemoehybrid** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GraniteMoeHybridConfig)
- **granitemoeshared** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo GraniteMoeSharedConfig)
- **grounding-dino** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo GroundingDinoConfig)
- **groupvit** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo GroupViTConfig)
- **gte** -- [XLMRobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaTokenizer) (modelo GteConfig)
- **hubert** -- [Wav2Vec2CTCTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2CTCTokenizer) (modelo HubertConfig)
- **hunyuan_vl** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo HunYuanVLConfig)
- **hyperclovax** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo HyperCLOVAXConfig)
- **hyperclovax_vision_v2** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo HyperCLOVAXVisionV2Config)
- **ibert** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo IBertConfig)
- **idefics** -- [LlamaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama2#transformers.LlamaTokenizer) (modelo IdeficsConfig)
- **idefics2** -- [LlamaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama2#transformers.LlamaTokenizer) (modelo Idefics2Config)
- **instructblip** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo InstructBlipConfig)
- **instructblipvideo** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo InstructBlipVideoConfig)
- **internvl** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo InternVLConfig)
- **jais2** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo Jais2Config)
- **jamba** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo JambaConfig)
- **jina_embeddings_v3** -- [XLMRobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaTokenizer) (modelo JinaEmbeddingsV3Config)
- **kimi_k25** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Kimi_K25Config)
- **kimi_linear** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo KimiLinearConfig)
- **kosmos-2** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Kosmos2Config)
- **lasr_ctc** -- [LasrTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrTokenizer) (modelo LasrCTCConfig)
- **lasr_encoder** -- [LasrTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrTokenizer) (modelo LasrEncoderConfig)
- **layoutlm** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo LayoutLMConfig)
- **layoutlmv2** -- [LayoutLMv2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2Tokenizer) (modelo LayoutLMv2Config)
- **layoutlmv3** -- [LayoutLMv3Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3Tokenizer) (modelo LayoutLMv3Config)
- **layoutxlm** -- [LayoutXLMTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutxlm#transformers.LayoutXLMTokenizer) (modelo LayoutXLMConfig)
- **led** -- [LEDTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo LEDConfig)
- **lighton_ocr** -- [Qwen2TokenizerFast](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo LightOnOcrConfig)
- **lilt** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo LiltConfig)
- **llava** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo LlavaConfig)
- **llava_next** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo LlavaNextConfig)
- **longformer** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo LongformerConfig)
- **luke** -- [LukeTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeTokenizer) (modelo LukeConfig)
- **lxmert** -- [LxmertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo LxmertConfig)
- **m2m_100** -- [M2M100Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/m2m_100#transformers.M2M100Tokenizer) (modelo M2M100Config)
- **mamba** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo MambaConfig)
- **mamba2** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo Mamba2Config)
- **marian** -- [MarianTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/marian#transformers.MarianTokenizer) (modelo MarianConfig)
- **markuplm** -- [MarkupLMTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMTokenizer) (modelo MarkupLMConfig)
- **mbart** -- [MBartTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartTokenizer) (modelo MBartConfig)
- **megatron-bert** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo MegatronBertConfig)
- **metaclip_2** -- [XLMRobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaTokenizer) (modelo MetaClip2Config)
- **mgp-str** -- [MgpstrTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mgp-str#transformers.MgpstrTokenizer) (modelo MgpstrConfig)
- **mimo_v2_flash** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo MiMoV2FlashConfig)
- **minicpm3** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo MiniCPM3Config)
- **minicpm_ocr** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo MiniCPMOcrConfig)
- **minicpmv4_6** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo MiniCPMV4_6Config)
- **minicpmv4_7** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo MiniCPMV4_7Config)
- **minimax_m2** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo MiniMaxM2Config)
- **ministral** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo MinistralConfig)
- **ministral3** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo Ministral3Config)
- **mistral** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo MistralConfig)
- **mistral3** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo Mistral3Config)
- **mistral_large4** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo MistralLarge4Config)
- **mixtral** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo MixtralConfig)
- **mm-grounding-dino** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo MMGroundingDinoConfig)
- **mobilebert** -- [MobileBertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo MobileBertConfig)
- **modernbert** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo ModernBertConfig)
- **modernbert-decoder** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo ModernBertDecoderConfig)
- **molmo2** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Molmo2Config)
- **moss_transcribe_diarize** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo MossTranscribeDiarizeConfig)
- **mpnet** -- [MPNetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetTokenizer) (modelo MPNetConfig)
- **mpt** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo MptConfig)
- **mra** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo MraConfig)
- **mt5** -- [T5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer) (modelo MT5Config)
- **musicgen** -- [T5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer) (modelo MusicgenConfig)
- **musicgen_melody** -- [T5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer) (modelo MusicgenMelodyConfig)
- **mvp** -- [MvpTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo MvpConfig)
- **nemo_speechlm** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Nemotron3_5TranscribeConfig)
- **nemotron** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo NemotronConfig)
- **nemotron3_5_asr** -- [ParakeetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetTokenizer) (modelo Nemotron3_5AsrConfig)
- **nemotron_asr_streaming** -- [ParakeetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetTokenizer) (modelo NemotronAsrStreamingConfig)
- **nllb-moe** -- [NllbTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nllb#transformers.NllbTokenizer) (modelo NllbMoeConfig)
- **nomic_bert** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo NomicBertConfig)
- **nougat** -- [NougatTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nougat#transformers.NougatTokenizer) (modelo NougatConfig)
- **nystromformer** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo NystromformerConfig)
- **olmo** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo OlmoConfig)
- **olmo2** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Olmo2Config)
- **olmo3** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Olmo3Config)
- **olmo_hybrid** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo OlmoHybridConfig)
- **olmoe** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo OlmoeConfig)
- **omdet-turbo** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo OmDetTurboConfig)
- **oneformer** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo OneFormerConfig)
- **openai-gpt** -- [OpenAIGPTTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai-gpt#transformers.OpenAIGPTTokenizer) (modelo OpenAIGPTConfig)
- **opt** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo OPTConfig)
- **ovis2** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Ovis2Config)
- **owlv2** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo Owlv2Config)
- **owlvit** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo OwlViTConfig)
- **paddleocr_vl** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo PaddleOCRVLConfig)
- **parakeet_ctc** -- [ParakeetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetTokenizer) (modelo ParakeetCTCConfig)
- **parakeet_rnnt** -- [ParakeetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetTokenizer) (modelo ParakeetRNNTConfig)
- **parakeet_tdt** -- [ParakeetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetTokenizer) (modelo ParakeetTDTConfig)
- **pegasus** -- [PegasusTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pegasus#transformers.PegasusTokenizer) (modelo PegasusConfig)
- **pegasus_x** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo PegasusXConfig)
- **perceiver** -- [PerceiverTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverTokenizer) (modelo PerceiverConfig)
- **persimmon** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo PersimmonConfig)
- **phi** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo PhiConfig)
- **phi3** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Phi3Config)
- **phimoe** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo PhimoeConfig)
- **pix2struct** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo Pix2StructConfig)
- **pixtral** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo PixtralVisionConfig)
- **plbart** -- [PLBartTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/plbart#transformers.PLBartTokenizer) (modelo PLBartConfig)
- **pocket_tts** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo PocketTTSConfig)
- **pp_formulanet** -- [NougatTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nougat#transformers.NougatTokenizer) (modelo PPFormulaNetConfig)
- **prophetnet** -- [ProphetNetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/prophetnet#transformers.ProphetNetTokenizer) (modelo ProphetNetConfig)
- **qianfan_ocr** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo QianfanOCRConfig)
- **qwen2** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen2Config)
- **qwen2_5_omni** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen2_5OmniConfig)
- **qwen2_5_vl** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen2_5_VLConfig)
- **qwen2_audio** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen2AudioConfig)
- **qwen2_moe** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen2MoeConfig)
- **qwen2_vl** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen2VLConfig)
- **qwen3** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen3Config)
- **qwen3_5** -- [Qwen3_5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Tokenizer) (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_5_moe** -- [Qwen3_5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Tokenizer) (modelo Qwen3_5MoeConfig)
- **qwen3_5_moe_text** -- [Qwen3_5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Tokenizer) (modelo Qwen3_5MoeTextConfig)
- **qwen3_5_text** -- [Qwen3_5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Tokenizer) (modelo Qwen3_5TextConfig)
- **qwen3_asr** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen3ASRConfig)
- **qwen3_moe** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen3MoeConfig)
- **qwen3_next** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen3NextConfig)
- **qwen3_omni_moe** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen3OmniMoeConfig)
- **qwen3_vl** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen3VLConfig)
- **qwen3_vl_moe** -- [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo Qwen3VLMoeConfig)
- **qwen4_exp** -- [Qwen3_5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Tokenizer) (modelo Qwen4ExpConfig)
- **rag** -- [RagTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rag#transformers.RagTokenizer) (modelo RagConfig)
- **recurrent_gemma** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo RecurrentGemmaConfig)
- **reformer** -- [ReformerTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerTokenizer) (modelo ReformerConfig)
- **rembert** -- [RemBertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertTokenizer) (modelo RemBertConfig)
- **roberta** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo RobertaConfig)
- **roberta-prelayernorm** -- [RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) (modelo RobertaPreLayerNormConfig)
- **roc_bert** -- [RoCBertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertTokenizer) (modelo RoCBertConfig)
- **roformer** -- [RoFormerTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerTokenizer) (modelo RoFormerConfig)
- **rwkv** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo RwkvConfig)
- **sam3** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo Sam3Config)
- **sam3_video** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo Sam3VideoConfig)
- **seamless_m4t** -- [SeamlessM4TTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TTokenizer) (modelo SeamlessM4TConfig)
- **seamless_m4t_v2** -- [SeamlessM4TTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TTokenizer) (modelo SeamlessM4Tv2Config)
- **shieldgemma2** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo ShieldGemma2Config)
- **siglip** -- [SiglipTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip#transformers.SiglipTokenizer) (modelo SiglipConfig)
- **siglip2** -- [Siglip2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip2#transformers.Siglip2Tokenizer) (modelo Siglip2Config)
- **smolvlm** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo SmolVLMConfig)
- **speech_to_text** -- [Speech2TextTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech_to_text#transformers.Speech2TextTokenizer) (modelo Speech2TextConfig)
- **speecht5** -- [SpeechT5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speecht5#transformers.SpeechT5Tokenizer) (modelo SpeechT5Config)
- **splinter** -- [SplinterTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/splinter#transformers.SplinterTokenizer) (modelo SplinterConfig)
- **squeezebert** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo SqueezeBertConfig)
- **stablelm** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo StableLmConfig)
- **starcoder2** -- [GPT2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Tokenizer) (modelo Starcoder2Config)
- **switch_transformers** -- [T5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer) (modelo SwitchTransformersConfig)
- **t5** -- [T5Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer) (modelo T5Config)
- **t5gemma** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo T5GemmaConfig)
- **tapas** -- [TapasTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasTokenizer) (modelo TapasConfig)
- **tipsv2** -- [Tipsv2Tokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Tokenizer) (modelo Tipsv2Config)
- **trocr** -- [XLMRobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaTokenizer) (modelo TrOCRConfig)
- **tvp** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo TvpConfig)
- **udop** -- [UdopTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/udop#transformers.UdopTokenizer) (modelo UdopConfig)
- **umt5** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo UMT5Config)
- **unispeech** -- [Wav2Vec2CTCTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2CTCTokenizer) (modelo UniSpeechConfig)
- **unispeech-sat** -- [Wav2Vec2CTCTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2CTCTokenizer) (modelo UniSpeechSatConfig)
- **vibevoice** -- [Qwen2TokenizerFast](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) (modelo VibeVoiceConfig)
- **videoprism** -- [VideoPrismTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videoprism#transformers.VideoPrismTokenizer) (modelo VideoPrismConfig)
- **vilt** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo ViltConfig)
- **vipllava** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo VipLlavaConfig)
- **visual_bert** -- [BertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) (modelo VisualBertConfig)
- **vits** -- [VitsTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vits#transformers.VitsTokenizer) (modelo VitsConfig)
- **voxtral** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo VoxtralConfig)
- **voxtral_realtime** -- [MistralCommonBackend](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralCommonBackend) (modelo VoxtralRealtimeConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2CTCTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2CTCTokenizer) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-bert** -- [Wav2Vec2CTCTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2CTCTokenizer) (modelo Wav2Vec2BertConfig)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2CTCTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2CTCTokenizer) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **whisper** -- [WhisperTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperTokenizer) (modelo WhisperConfig)
- **xclip** -- [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) (modelo XCLIPConfig)
- **xglm** -- [XGLMTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xglm#transformers.XGLMTokenizer) (modelo XGLMConfig)
- **xlm** -- [XLMTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMTokenizer) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaTokenizer) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/pt/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xlnet** -- [XLNetTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetTokenizer) (modelo XLNetConfig)
- **xlstm** -- [GPTNeoXTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXTokenizer) (modelo xLSTMConfig)
- **xmod** -- [XLMRobertaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaTokenizer) (modelo XmodConfig)
- **yoso** -- [AlbertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertTokenizer) (modelo YosoConfig)
- **zaya** -- [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer) (modelo ZayaConfig)

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer

>>> # Download vocabulary from huggingface.co and cache.
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

>>> # Download vocabulary from huggingface.co (user-uploaded) and cache.
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dbmdz/bert-base-german-cased")

>>> # If vocabulary files are in a directory (e.g. tokenizer was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./test/bert_saved_model/")

>>> # Download vocabulary from huggingface.co and define model-specific arguments
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base", add_prefix_space=True)
```

#### register[[transformers.AutoTokenizer.register]]

```python
register(config_class, tokenizer_class = None, slow_tokenizer_class = None, fast_tokenizer_class = None, exist_ok = False)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/tokenization_auto.py#L1031)

**Parâmetros:**

config_class ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A configuração correspondente ao modelo a ser registrado.

tokenizer_class : A classe de tokenizer a ser registrada (V5 - parâmetro preferencial).

slow_tokenizer_class : (Descontinuado) O tokenizer lento a ser registrado.

fast_tokenizer_class : (Descontinuado) O tokenizador rápido a ser registrado.

Registre um novo tokenizer neste mapeamento.

## AutoFeatureExtractor[[transformers.AutoFeatureExtractor]]

#### transformers.AutoFeatureExtractor[[transformers.AutoFeatureExtractor]]

```python
transformers.AutoFeatureExtractor()
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/feature_extraction_auto.py#L232)

Esta é uma classe genérica de extrator de recursos que será instanciada como uma das classes de extrator de recursos da biblioteca quando criada com o método de classe [AutoFeatureExtractor.from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoFeatureExtractor.from_pretrained).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_pretrained[[transformers.AutoFeatureExtractor.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/feature_extraction_auto.py#L246)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` or `os.PathLike`) : This can be either:  - a string, the *model id* of a pretrained feature_extractor hosted inside a model repo on huggingface.co. - a path to a *directory* containing a feature extractor file saved using the [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/feature_extractor#transformers.FeatureExtractionMixin.save_pretrained) method, e.g., `./my_model_directory/`. - a path to a saved feature extractor JSON *file*, e.g., `./my_model_directory/preprocessor_config.json`.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que um extrator de recursos de modelo pré-treinado baixado deve ser armazenado em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re)download dos arquivos do extrator de recursos e substituir as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}.` Os proxies são usados em cada solicitação.

token (`str` ou *bool*, *opcional*) : O token a ser usado como autorização HTTP bearer para arquivos remotos. Se `True`, usará o token gerado ao executar `hf auth login` (armazenado em `~/.huggingface`).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

return_unused_kwargs (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se `False`, esta função retorna apenas o objeto final do extrator de recursos. Se `True`, esta função retorna uma `Tuple(feature_extractor, unused_kwargs)`, onde *unused_kwargs* é um dicionário composto por pares de chave/valor cujas chaves não são atributos do extrator de recursos: ou seja, a parte de `kwargs` que não foi usada para atualizar `feature_extractor` e é, de outra forma, ignorada.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

kwargs (`dict[str, Any]`, *opcional*) : Os valores em kwargs de quaisquer chaves que sejam atributos do extrator de recursos serão usados para substituir os valores carregados. O comportamento em relação a pares de chave/valor cujas chaves *não* são atributos do extrator de recursos é controlado pelo parâmetro de palavra-chave `return_unused_kwargs`.

Instancie uma das classes de extrator de recursos da biblioteca a partir do vocabulário de um modelo pré-treinado.

A classe de extrator de recursos a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **audio-spectrogram-transformer** -- [ASTFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audio-spectrogram-transformer#transformers.ASTFeatureExtractor) (modelo ASTConfig)
- **audioflamingo3** -- [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) (modelo AudioFlamingo3Config)
- **canary** -- [ParakeetFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetFeatureExtractor) (modelo CanaryConfig)
- **clap** -- [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor) (modelo ClapConfig)
- **clvp** -- [ClvpFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpFeatureExtractor) (modelo ClvpConfig)
- **cohere_asr** -- [CohereAsrFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrFeatureExtractor) (modelo CohereAsrConfig)
- **csm** -- [EncodecFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encodec#transformers.EncodecFeatureExtractor) (modelo CsmConfig)
- **dac** -- [DacFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dac#transformers.DacFeatureExtractor) (modelo DacConfig)
- **data2vec-audio** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo Data2VecAudioConfig)
- **dia** -- [DiaFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaFeatureExtractor) (modelo DiaConfig)
- **embedding_gemma2** -- [Gemma4AudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor) (modelo EmbeddingGemma2Config)
- **encodec** -- [EncodecFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encodec#transformers.EncodecFeatureExtractor) (modelo EncodecConfig)
- **fun_asr_nano** -- [FunAsrNanoFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoFeatureExtractor) (modelo FunAsrNanoConfig)
- **gemma3n** -- [Gemma3nAudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nAudioFeatureExtractor) (modelo Gemma3nConfig)
- **gemma4** -- [Gemma4AudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4AudioFeatureExtractor) (modelo Gemma4Config)
- **gemma4_unified** -- [Gemma4UnifiedAudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedAudioFeatureExtractor) (modelo Gemma4UnifiedConfig)
- **glmasr** -- [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) (modelo GlmAsrConfig)
- **gradium_phonon_tts** -- [PocketTTSFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pocket_tts#transformers.PocketTTSFeatureExtractor) (modelo GradiumPhononTTSConfig)
- **granite_speech** -- [GraniteSpeechFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechFeatureExtractor) (modelo GraniteSpeechConfig)
- **granite_speech5_ctc** -- [GraniteSpeech5FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech5#transformers.GraniteSpeech5FeatureExtractor) (modelo GraniteSpeech5CTCConfig)
- **granite_speech5_encoder** -- [GraniteSpeech5FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech5#transformers.GraniteSpeech5FeatureExtractor) (modelo GraniteSpeech5EncoderConfig)
- **granite_speech_plus** -- [GraniteSpeechFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechFeatureExtractor) (modelo GraniteSpeechPlusConfig)
- **higgs_audio_v2_tokenizer** -- [DacFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dac#transformers.DacFeatureExtractor) (modelo HiggsAudioV2TokenizerConfig)
- **hubert** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo HubertConfig)
- **inkling_mm_model** -- [InklingFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingFeatureExtractor) (modelo InklingConfig)
- **kyutai_speech_to_text** -- [KyutaiSpeechToTextFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kyutai_speech_to_text#transformers.KyutaiSpeechToTextFeatureExtractor) (modelo KyutaiSpeechToTextConfig)
- **lasr_ctc** -- [LasrFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrFeatureExtractor) (modelo LasrCTCConfig)
- **lasr_encoder** -- [LasrFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrFeatureExtractor) (modelo LasrEncoderConfig)
- **mimi** -- [EncodecFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encodec#transformers.EncodecFeatureExtractor) (modelo MimiConfig)
- **moonshine** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo MoonshineConfig)
- **moshi** -- [EncodecFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encodec#transformers.EncodecFeatureExtractor) (modelo MoshiConfig)
- **moss_transcribe_diarize** -- [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor) (modelo MossTranscribeDiarizeConfig)
- **muse_spark** -- [MuseSparkFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkFeatureExtractor) (modelo MuseSparkConfig)
- **musicgen** -- [EncodecFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encodec#transformers.EncodecFeatureExtractor) (modelo MusicgenConfig)
- **musicgen_melody** -- [MusicgenMelodyFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicgen_melody#transformers.MusicgenMelodyFeatureExtractor) (modelo MusicgenMelodyConfig)
- **nemo_speechlm** -- [NemotronAsrStreamingFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingFeatureExtractor) (modelo Nemotron3_5TranscribeConfig)
- **nemotron3_5_asr** -- [NemotronAsrStreamingFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingFeatureExtractor) (modelo Nemotron3_5AsrConfig)
- **nemotron3_diarization** -- [NemotronAsrStreamingFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingFeatureExtractor) (modelo Nemotron3DiarizationConfig)
- **nemotron_asr_streaming** -- [NemotronAsrStreamingFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingFeatureExtractor) (modelo NemotronAsrStreamingConfig)
- **nemotron_asr_streaming_encoder** -- [NemotronAsrStreamingFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingFeatureExtractor) (modelo NemotronAsrStreamingEncoderConfig)
- **neucodec** -- [NeuCodecFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/neucodec#transformers.NeuCodecFeatureExtractor) (modelo NeuCodecConfig)
- **parakeet_ctc** -- [ParakeetFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetFeatureExtractor) (modelo ParakeetCTCConfig)
- **parakeet_encoder** -- [ParakeetFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetFeatureExtractor) (modelo ParakeetEncoderConfig)
- **parakeet_rnnt** -- [ParakeetFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetFeatureExtractor) (modelo ParakeetRNNTConfig)
- **parakeet_tdt** -- [ParakeetFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetFeatureExtractor) (modelo ParakeetTDTConfig)
- **pe_audio** -- [PeAudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pe_audio#transformers.PeAudioFeatureExtractor) (modelo PeAudioConfig)
- **pe_audio_video** -- [PeAudioFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pe_audio#transformers.PeAudioFeatureExtractor) (modelo PeAudioVideoConfig)
- **phi4_multimodal** -- [Phi4MultimodalFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi4_multimodal#transformers.Phi4MultimodalFeatureExtractor) (modelo Phi4MultimodalConfig)
- **pocket_tts** -- [PocketTTSFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pocket_tts#transformers.PocketTTSFeatureExtractor) (modelo PocketTTSConfig)
- **pocket_tts_audio_tokenizer** -- [EncodecFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encodec#transformers.EncodecFeatureExtractor) (modelo PocketTTSAudioTokenizerConfig)
- **pop2piano** -- [Pop2PianoFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pop2piano#transformers.Pop2PianoFeatureExtractor) (modelo Pop2PianoConfig)
- **qwen2_5_omni** -- [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) (modelo Qwen2_5OmniConfig)
- **qwen2_audio** -- [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) (modelo Qwen2AudioConfig)
- **qwen3_asr** -- [Qwen3ASRFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRFeatureExtractor) (modelo Qwen3ASRConfig)
- **qwen3_omni_moe** -- [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) (modelo Qwen3OmniMoeConfig)
- **seamless_m4t** -- [SeamlessM4TFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TFeatureExtractor) (modelo SeamlessM4TConfig)
- **seamless_m4t_v2** -- [SeamlessM4TFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TFeatureExtractor) (modelo SeamlessM4Tv2Config)
- **sew** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo SEWConfig)
- **sew-d** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo SEWDConfig)
- **speech_to_text** -- [Speech2TextFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech_to_text#transformers.Speech2TextFeatureExtractor) (modelo Speech2TextConfig)
- **speecht5** -- [SpeechT5FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speecht5#transformers.SpeechT5FeatureExtractor) (modelo SpeechT5Config)
- **unispeech** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo UniSpeechConfig)
- **unispeech-sat** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo UniSpeechSatConfig)
- **univnet** -- [UnivNetFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/univnet#transformers.UnivNetFeatureExtractor) (modelo UnivNetConfig)
- **vibevoice** -- [VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_acoustic_tokenizer#transformers.VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor) (modelo VibeVoiceConfig)
- **vibevoice_acoustic_tokenizer** -- [VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_acoustic_tokenizer#transformers.VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor) (modelo VibeVoiceAcousticTokenizerConfig)
- **vibevoice_asr** -- [VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_acoustic_tokenizer#transformers.VibeVoiceAcousticTokenizerFeatureExtractor) (modelo VibeVoiceAsrConfig)
- **voxtral** -- [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) (modelo VoxtralConfig)
- **voxtral_realtime** -- [VoxtralRealtimeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeFeatureExtractor) (modelo VoxtralRealtimeConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-bert** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo Wav2Vec2BertConfig)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **wavlm** -- [Wav2Vec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2FeatureExtractor) (modelo WavLMConfig)
- **whisper** -- [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) (modelo WhisperConfig)
- **xcodec** -- [DacFeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dac#transformers.DacFeatureExtractor) (modelo XcodecConfig)
- **xcodec2** -- [Xcodec2FeatureExtractor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec2#transformers.Xcodec2FeatureExtractor) (modelo Xcodec2Config)

É necessário passar `token=True` quando você deseja usar um modelo privado.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor

>>> # Download feature extractor from huggingface.co and cache.
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")

>>> # If feature extractor files are in a directory (e.g. feature extractor was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("./test/saved_model/")
```

#### register[[transformers.AutoFeatureExtractor.register]]

```python
register(config_class, feature_extractor_class, exist_ok = False)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/feature_extraction_auto.py#L383)

**Parâmetros:**

config_class ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A configuração correspondente ao modelo a ser registrado.

feature_extractor_class (`FeatureExtractorMixin`) : O extrator de recursos a ser registrado.

Registre um novo extrator de recursos para esta classe.

## AutoImageProcessor[[transformers.AutoImageProcessor]]

#### transformers.AutoImageProcessor[[transformers.AutoImageProcessor]]

```python
transformers.AutoImageProcessor()
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/image_processing_auto.py#L497)

Esta é uma classe genérica de processador de imagem que será instanciada como uma das classes de processador de imagem da biblioteca quando criada com o método de classe [AutoImageProcessor.from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoImageProcessor.from_pretrained).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_pretrained[[transformers.AutoImageProcessor.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/image_processing_auto.py#L511)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - uma string, o *model id* de um image_processor pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - um caminho para um *diretório* contendo um arquivo de image processor salvo usando o método [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/internal/image_processing_utils#transformers.ImageProcessingMixin.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`. - um caminho para um arquivo JSON de image processor salvo *file*, por exemplo, `./my_model_directory/preprocessor_config.json`.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que o processador de imagem de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenado em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re)download dos arquivos do processador de imagem e sobrescrever as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}.` Os proxies são usados em cada solicitação.

token (`str` ou *bool*, *opcional*) : O token a ser usado como autorização HTTP bearer para arquivos remotos. Se `True`, usará o token gerado ao executar `hf auth login` (armazenado em `~/.huggingface`).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

use_fast (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : **Descontinuado**: Use `backend="torchvision"` em vez disso. Este parâmetro é mantido para compatibilidade reversa. Use um processador de imagem rápido baseado em torchvision, se for suportado para um determinado modelo. Se um processador de imagem rápido não estiver disponível para um determinado modelo, um processador de imagem normal baseado em numpy será retornado em seu lugar.

backend (`str`, *opcional*, padrão `None`) : O backend a ser usado para processamento de imagens. Pode ser: - `None`: Seleciona automaticamente o melhor backend disponível (torchvision, se disponível; caso contrário, pil) - `"torchvision"`: Usa o backend Torchvision (acelerado por GPU, mais rápido) - `"pil"`: Usa o backend PIL (portável, apenas CPU) - Qualquer nome de backend personalizado registrado via método `register()`

return_unused_kwargs (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se `False`, esta função retorna apenas o objeto final do processador de imagem. Se `True`, esta função retorna uma `Tuple(image_processor, unused_kwargs)`, onde *unused_kwargs* é um dicionário composto pelos pares de chave/valor cujas chaves não são atributos do processador de imagem: ou seja, a parte de `kwargs` que não foi usada para atualizar `image_processor` e é, de outra forma, ignorada.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

image_processor_filename (`str`, *opcional*, padrão `"config.json"`) : O nome do arquivo no diretório do modelo a ser usado para a configuração do processador de imagem.

kwargs (`dict[str, Any]`, *opcional*) : Os valores em kwargs de quaisquer chaves que sejam atributos do processador de imagem serão usados para substituir os valores carregados. O comportamento em relação a pares de chave/valor cujas chaves *não* são atributos do processador de imagem é controlado pelo parâmetro de palavra-chave `return_unused_kwargs`.

Instancie uma das classes de processador de imagem da biblioteca a partir de um vocabulário de modelo pré-treinado.

A classe de processador de imagem a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível) ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **aimv2** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo Aimv2Config)
- **aimv2_vision_model** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo Aimv2VisionConfig)
- **align** -- `{'torchvision': 'EfficientNetImageProcessor', 'pil': 'EfficientNetImageProcessorPil'}` (modelo AlignConfig)
- **altclip** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo AltCLIPConfig)
- **aria** -- `{'pil': 'AriaImageProcessorPil', 'torchvision': 'AriaImageProcessor'}` (modelo AriaConfig)
- **aya_vision** -- `{'torchvision': 'GotOcr2ImageProcessor', 'pil': 'GotOcr2ImageProcessorPil'}` (modelo AyaVisionConfig)
- **beit** -- `{'pil': 'BeitImageProcessorPil', 'torchvision': 'BeitImageProcessor'}` (modelo BeitConfig)
- **bit** -- `{'pil': 'BitImageProcessorPil', 'torchvision': 'BitImageProcessor'}` (modelo BitConfig)
- **blip** -- `{'pil': 'BlipImageProcessorPil', 'torchvision': 'BlipImageProcessor'}` (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- `{'torchvision': 'BlipImageProcessor', 'pil': 'BlipImageProcessorPil'}` (modelo Blip2Config)
- **bridgetower** -- `{'pil': 'BridgeTowerImageProcessorPil', 'torchvision': 'BridgeTowerImageProcessor'}` (modelo BridgeTowerConfig)
- **chameleon** -- `{'pil': 'ChameleonImageProcessorPil', 'torchvision': 'ChameleonImageProcessor'}` (modelo ChameleonConfig)
- **chinese_clip** -- `{'pil': 'ChineseCLIPImageProcessorPil', 'torchvision': 'ChineseCLIPImageProcessor'}` (modelo ChineseCLIPConfig)
- **chmv2** -- `{'torchvision': 'CHMv2ImageProcessor'}` (modelo CHMv2Config)
- **clip** -- `{'pil': 'CLIPImageProcessorPil', 'torchvision': 'CLIPImageProcessor'}` (modelo CLIPConfig)
- **clipseg** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo CLIPSegConfig)
- **cohere2_vision** -- `{'torchvision': 'Cohere2VisionImageProcessor'}` (modelo Cohere2VisionConfig)
- **cohere_compass** -- `{'pil': 'CohereCompassImageProcessorPil', 'torchvision': 'CohereCompassImageProcessor'}` (modelo CohereCompassConfig)
- **colpali** -- `{'torchvision': 'SiglipImageProcessor', 'pil': 'SiglipImageProcessorPil'}` (modelo ColPaliConfig)
- **colqwen2** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo ColQwen2Config)
- **conditional_detr** -- `{'pil': 'ConditionalDetrImageProcessorPil', 'torchvision': 'ConditionalDetrImageProcessor'}` (modelo ConditionalDetrConfig)
- **convnext** -- `{'pil': 'ConvNextImageProcessorPil', 'torchvision': 'ConvNextImageProcessor'}` (modelo ConvNextConfig)
- **convnextv2** -- `{'torchvision': 'ConvNextImageProcessor', 'pil': 'ConvNextImageProcessorPil'}` (modelo ConvNextV2Config)
- **cosmos3_edge** -- `{'pil': 'Cosmos3EdgeImageProcessorPil', 'torchvision': 'Cosmos3EdgeImageProcessor'}` (modelo Cosmos3EdgeConfig)
- **cosmos3_omni** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Cosmos3OmniConfig)
- **cvt** -- `{'torchvision': 'ConvNextImageProcessor', 'pil': 'ConvNextImageProcessorPil'}` (modelo CvtConfig)
- **data2vec-vision** -- `{'torchvision': 'BeitImageProcessor', 'pil': 'BeitImageProcessorPil'}` (modelo Data2VecVisionConfig)
- **deepseek_ocr2** -- `{'pil': 'DeepseekOcr2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeepseekOcr2ImageProcessor'}` (modelo DeepseekOcr2Config)
- **deepseek_vl** -- `{'pil': 'DeepseekVLImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeepseekVLImageProcessor'}` (modelo DeepseekVLConfig)
- **deepseek_vl_hybrid** -- `{'pil': 'DeepseekVLHybridImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeepseekVLHybridImageProcessor'}` (modelo DeepseekVLHybridConfig)
- **deformable_detr** -- `{'pil': 'DeformableDetrImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeformableDetrImageProcessor'}` (modelo DeformableDetrConfig)
- **deimv2** -- `{'torchvision': 'RTDetrImageProcessor', 'pil': 'RTDetrImageProcessorPil'}` (modelo Deimv2Config)
- **deit** -- `{'pil': 'DeiTImageProcessorPil', 'torchvision': 'DeiTImageProcessor'}` (modelo DeiTConfig)
- **depth_anything** -- `{'torchvision': 'DPTImageProcessor', 'pil': 'DPTImageProcessorPil'}` (modelo DepthAnythingConfig)
- **depth_pro** -- `{'torchvision': 'DepthProImageProcessor'}` (modelo DepthProConfig)
- **detr** -- `{'pil': 'DetrImageProcessorPil', 'torchvision': 'DetrImageProcessor'}` (modelo DetrConfig)
- **dinat** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo DinatConfig)
- **dinov2** -- `{'torchvision': 'BitImageProcessor', 'pil': 'BitImageProcessorPil'}` (modelo Dinov2Config)
- **dinov3_vit** -- `{'torchvision': 'DINOv3ViTImageProcessor'}` (modelo DINOv3ViTConfig)
- **donut-swin** -- `{'torchvision': 'DonutImageProcessor', 'pil': 'DonutImageProcessorPil'}` (modelo DonutSwinConfig)
- **dpt** -- `{'pil': 'DPTImageProcessorPil', 'torchvision': 'DPTImageProcessor'}` (modelo DPTConfig)
- **edgetam** -- `{'torchvision': 'Sam2ImageProcessor'}` (modelo EdgeTamConfig)
- **efficientloftr** -- `{'pil': 'EfficientLoFTRImageProcessorPil', 'torchvision': 'EfficientLoFTRImageProcessor'}` (modelo EfficientLoFTRConfig)
- **efficientnet** -- `{'pil': 'EfficientNetImageProcessorPil', 'torchvision': 'EfficientNetImageProcessor'}` (modelo EfficientNetConfig)
- **embedding_gemma2** -- `{'pil': 'Gemma4ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Gemma4ImageProcessor'}` (modelo EmbeddingGemma2Config)
- **emu3** -- `{'pil': 'Emu3ImageProcessor'}` (modelo Emu3Config)
- **eomt** -- `{'pil': 'EomtImageProcessorPil', 'torchvision': 'EomtImageProcessor'}` (modelo EomtConfig)
- **eomt_dinov3** -- `{'torchvision': 'EomtImageProcessor', 'pil': 'EomtImageProcessorPil'}` (modelo EomtDinov3Config)
- **ernie4_5_vl_moe** -- `{'pil': 'Ernie4_5_VLMoeImageProcessorPil', 'torchvision': 'Ernie4_5_VLMoeImageProcessor'}` (modelo Ernie4_5_VLMoeConfig)
- **exaone4_5** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Exaone4_5_Config)
- **flava** -- `{'pil': 'FlavaImageProcessorPil', 'torchvision': 'FlavaImageProcessor'}` (modelo FlavaConfig)
- **florence2** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo Florence2Config)
- **focalnet** -- `{'torchvision': 'BitImageProcessor', 'pil': 'BitImageProcessorPil'}` (modelo FocalNetConfig)
- **fuyu** -- `{'pil': 'FuyuImageProcessorPil', 'torchvision': 'FuyuImageProcessor'}` (modelo FuyuConfig)
- **gemma3** -- `{'pil': 'Gemma3ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Gemma3ImageProcessor'}` (modelo Gemma3Config)
- **gemma3n** -- `{'torchvision': 'SiglipImageProcessor', 'pil': 'SiglipImageProcessorPil'}` (modelo Gemma3nConfig)
- **gemma4** -- `{'pil': 'Gemma4ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Gemma4ImageProcessor'}` (modelo Gemma4Config)
- **gemma4_unified** -- `{'torchvision': 'Gemma4UnifiedImageProcessor'}` (modelo Gemma4UnifiedConfig)
- **git** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo GitConfig)
- **glm46v** -- `{'pil': 'Glm46VImageProcessorPil', 'torchvision': 'Glm46VImageProcessor'}` (modelo Glm46VConfig)
- **glm4v** -- `{'pil': 'Glm4vImageProcessorPil', 'torchvision': 'Glm4vImageProcessor'}` (modelo Glm4vConfig)
- **glm5_next** -- `{'pil': 'Glm5NextImageProcessorPil', 'torchvision': 'Glm5NextImageProcessor'}` (modelo Glm5NextConfig)
- **glm_image** -- `{'pil': 'GlmImageImageProcessorPil', 'torchvision': 'GlmImageImageProcessor'}` (modelo GlmImageConfig)
- **glmga** -- `{'pil': 'GlmgaImageProcessorPil', 'torchvision': 'GlmgaImageProcessor'}` (modelo GlmgaConfig)
- **glpn** -- `{'pil': 'GLPNImageProcessorPil', 'torchvision': 'GLPNImageProcessor'}` (modelo GLPNConfig)
- **got_ocr2** -- `{'pil': 'GotOcr2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'GotOcr2ImageProcessor'}` (modelo GotOcr2Config)
- **granite4_vision** -- `{'torchvision': 'LlavaNextImageProcessor', 'pil': 'LlavaNextImageProcessorPil'}` (modelo Granite4VisionConfig)
- **grounding-dino** -- `{'pil': 'GroundingDinoImageProcessorPil', 'torchvision': 'GroundingDinoImageProcessor'}` (modelo GroundingDinoConfig)
- **groupvit** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo GroupViTConfig)
- **hiera** -- `{'torchvision': 'BitImageProcessor', 'pil': 'BitImageProcessorPil'}` (modelo HieraConfig)
- **hunyuan_vl** -- `{'pil': 'HunYuanVLImageProcessorPil', 'torchvision': 'HunYuanVLImageProcessor'}` (modelo HunYuanVLConfig)
- **hyperclovax_vision_v2** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo HyperCLOVAXVisionV2Config)
- **idefics** -- `{'pil': 'IdeficsImageProcessorPil', 'torchvision': 'IdeficsImageProcessor'}` (modelo IdeficsConfig)
- **idefics2** -- `{'pil': 'Idefics2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Idefics2ImageProcessor'}` (modelo Idefics2Config)
- **idefics3** -- `{'pil': 'Idefics3ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Idefics3ImageProcessor'}` (modelo Idefics3Config)
- **ijepa** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo IJepaConfig)
- **imagegpt** -- `{'pil': 'ImageGPTImageProcessorPil', 'torchvision': 'ImageGPTImageProcessor'}` (modelo ImageGPTConfig)
- **inkling_mm_model** -- `{'torchvision': 'InklingImageProcessor'}` (modelo InklingConfig)
- **instructblip** -- `{'torchvision': 'BlipImageProcessor', 'pil': 'BlipImageProcessorPil'}` (modelo InstructBlipConfig)
- **internvl** -- `{'torchvision': 'GotOcr2ImageProcessor', 'pil': 'GotOcr2ImageProcessorPil'}` (modelo InternVLConfig)
- **janus** -- `{'pil': 'JanusImageProcessorPil', 'torchvision': 'JanusImageProcessor'}` (modelo JanusConfig)
- **kimi_k25** -- `{'torchvision': 'Kimi_K25ImageProcessor'}` (modelo Kimi_K25Config)
- **kosmos-2** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo Kosmos2Config)
- **kosmos-2.5** -- `{'torchvision': 'Kosmos2_5ImageProcessor', 'pil': 'Kosmos2_5ImageProcessorPil'}` (modelo Kosmos2_5Config)
- **layoutlmv2** -- `{'pil': 'LayoutLMv2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'LayoutLMv2ImageProcessor'}` (modelo LayoutLMv2Config)
- **layoutlmv3** -- `{'pil': 'LayoutLMv3ImageProcessorPil', 'torchvision': 'LayoutLMv3ImageProcessor'}` (modelo LayoutLMv3Config)
- **layoutxlm** -- `{'torchvision': 'LayoutLMv2ImageProcessor', 'pil': 'LayoutLMv2ImageProcessorPil'}` (modelo LayoutXLMConfig)
- **levit** -- `{'pil': 'LevitImageProcessorPil', 'torchvision': 'LevitImageProcessor'}` (modelo LevitConfig)
- **lfm2_vl** -- `{'torchvision': 'Lfm2VlImageProcessor'}` (modelo Lfm2VlConfig)
- **lightglue** -- `{'pil': 'LightGlueImageProcessorPil', 'torchvision': 'LightGlueImageProcessor'}` (modelo LightGlueConfig)
- **lighton_ocr** -- `{'torchvision': 'PixtralImageProcessor', 'pil': 'PixtralImageProcessorPil'}` (modelo LightOnOcrConfig)
- **llama4** -- `{'torchvision': 'Llama4ImageProcessor'}` (modelo Llama4Config)
- **llava** -- `{'pil': 'LlavaImageProcessorPil', 'torchvision': 'LlavaImageProcessor'}` (modelo LlavaConfig)
- **llava_next** -- `{'pil': 'LlavaNextImageProcessorPil', 'torchvision': 'LlavaNextImageProcessor'}` (modelo LlavaNextConfig)
- **llava_next_video** -- `{'torchvision': 'LlavaNextImageProcessor', 'pil': 'LlavaNextImageProcessorPil'}` (modelo LlavaNextVideoConfig)
- **llava_onevision** -- `{'pil': 'LlavaOnevisionImageProcessorPil', 'torchvision': 'LlavaOnevisionImageProcessor'}` (modelo LlavaOnevisionConfig)
- **lw_detr** -- `{'torchvision': 'DeformableDetrImageProcessor', 'pil': 'DeformableDetrImageProcessorPil'}` (modelo LwDetrConfig)
- **mask2former** -- `{'pil': 'Mask2FormerImageProcessorPil', 'torchvision': 'Mask2FormerImageProcessor'}` (modelo Mask2FormerConfig)
- **maskformer** -- `{'pil': 'MaskFormerImageProcessorPil', 'torchvision': 'MaskFormerImageProcessor'}` (modelo MaskFormerConfig)
- **metaclip_2** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo MetaClip2Config)
- **mgp-str** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo MgpstrConfig)
- **minicpm_ocr** -- `{'torchvision': 'MiniCPMOcrImageProcessor'}` (modelo MiniCPMOcrConfig)
- **minicpmv4_6** -- `{'pil': 'MiniCPMV4_6ImageProcessorPil', 'torchvision': 'MiniCPMV4_6ImageProcessor'}` (modelo MiniCPMV4_6Config)
- **minicpmv4_7** -- `{'pil': 'MiniCPMV4_6ImageProcessorPil', 'torchvision': 'MiniCPMV4_6ImageProcessor'}` (modelo MiniCPMV4_7Config)
- **minimax_m3_vl** -- `{'torchvision': 'MiniMaxM3VLImageProcessor'}` (modelo MiniMaxM3VLConfig)
- **mistral3** -- `{'torchvision': 'PixtralImageProcessor', 'pil': 'PixtralImageProcessorPil'}` (modelo Mistral3Config)
- **mistral_large4** -- `{'torchvision': 'PixtralImageProcessor', 'pil': 'PixtralImageProcessorPil'}` (modelo MistralLarge4Config)
- **mlcd** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo MLCDVisionConfig)
- **mllama** -- `{'pil': 'MllamaImageProcessorPil', 'torchvision': 'MllamaImageProcessor'}` (modelo MllamaConfig)
- **mm-grounding-dino** -- `{'torchvision': 'GroundingDinoImageProcessor', 'pil': 'GroundingDinoImageProcessorPil'}` (modelo MMGroundingDinoConfig)
- **mobilenet_v1** -- `{'pil': 'MobileNetV1ImageProcessorPil', 'torchvision': 'MobileNetV1ImageProcessor'}` (modelo MobileNetV1Config)
- **mobilenet_v2** -- `{'pil': 'MobileNetV2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'MobileNetV2ImageProcessor'}` (modelo MobileNetV2Config)
- **mobilevit** -- `{'pil': 'MobileViTImageProcessorPil', 'torchvision': 'MobileViTImageProcessor'}` (modelo MobileViTConfig)
- **mobilevitv2** -- `{'torchvision': 'MobileViTImageProcessor', 'pil': 'MobileViTImageProcessorPil'}` (modelo MobileViTV2Config)
- **molmo2** -- `{'torchvision': 'Molmo2ImageProcessor'}` (modelo Molmo2Config)
- **muse_glimmer** -- `{'torchvision': 'MuseGlimmerImageProcessor'}` (modelo MuseGlimmerConfig)
- **muse_spark** -- `{'torchvision': 'MuseGlimmerImageProcessor'}` (modelo MuseSparkConfig)
- **nemotron_h_omni** -- `{'torchvision': 'NemotronH_Omni_Reasoning_V3ImageProcessor'}` (modelo NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- **neomme** -- `{'torchvision': 'NeoMMEImageProcessor'}` (modelo NeoMMEConfig)
- **nougat** -- `{'pil': 'NougatImageProcessorPil', 'torchvision': 'NougatImageProcessor'}` (modelo NougatConfig)
- **omdet-turbo** -- `{'torchvision': 'DetrImageProcessor', 'pil': 'DetrImageProcessorPil'}` (modelo OmDetTurboConfig)
- **oneformer** -- `{'pil': 'OneFormerImageProcessorPil', 'torchvision': 'OneFormerImageProcessor'}` (modelo OneFormerConfig)
- **ovis2** -- `{'pil': 'Ovis2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Ovis2ImageProcessor'}` (modelo Ovis2Config)
- **owlv2** -- `{'pil': 'Owlv2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Owlv2ImageProcessor'}` (modelo Owlv2Config)
- **owlvit** -- `{'pil': 'OwlViTImageProcessorPil', 'torchvision': 'OwlViTImageProcessor'}` (modelo OwlViTConfig)
- **paddleocr_vl** -- `{'pil': 'PaddleOCRVLImageProcessorPil', 'torchvision': 'PaddleOCRVLImageProcessor'}` (modelo PaddleOCRVLConfig)
- **paligemma** -- `{'torchvision': 'SiglipImageProcessor', 'pil': 'SiglipImageProcessorPil'}` (modelo PaliGemmaConfig)
- **perceiver** -- `{'pil': 'PerceiverImageProcessorPil', 'torchvision': 'PerceiverImageProcessor'}` (modelo PerceiverConfig)
- **perception_lm** -- `{'torchvision': 'PerceptionLMImageProcessor'}` (modelo PerceptionLMConfig)
- **phi4_multimodal** -- `{'torchvision': 'Phi4MultimodalImageProcessor'}` (modelo Phi4MultimodalConfig)
- **pi0** -- `{'torchvision': 'PI0ImageProcessor'}` (modelo PI0Config)
- **pix2struct** -- `{'pil': 'Pix2StructImageProcessorPil', 'torchvision': 'Pix2StructImageProcessor'}` (modelo Pix2StructConfig)
- **pixio** -- `{'torchvision': 'BitImageProcessor', 'pil': 'BitImageProcessorPil'}` (modelo PixioConfig)
- **pixtral** -- `{'pil': 'PixtralImageProcessorPil', 'torchvision': 'PixtralImageProcessor'}` (modelo PixtralVisionConfig)
- **poolformer** -- `{'pil': 'PoolFormerImageProcessorPil', 'torchvision': 'PoolFormerImageProcessor'}` (modelo PoolFormerConfig)
- **pp_chart2table** -- `{'pil': 'PPChart2TableImageProcessorPil', 'torchvision': 'PPChart2TableImageProcessor'}` (modelo PPChart2TableConfig)
- **pp_doclayout_v2** -- `{'torchvision': 'PPDocLayoutV2ImageProcessor'}` (modelo PPDocLayoutV2Config)
- **pp_doclayout_v3** -- `{'torchvision': 'PPDocLayoutV3ImageProcessor'}` (modelo PPDocLayoutV3Config)
- **pp_doclayout_v4** -- `{'torchvision': 'PPDocLayoutV4ImageProcessor'}` (modelo PPDocLayoutV4Config)
- **pp_formulanet** -- `{'torchvision': 'PPFormulaNetImageProcessor'}` (modelo PPFormulaNetConfig)
- **pp_lcnet** -- `{'torchvision': 'PPLCNetImageProcessor'}` (modelo PPLCNetConfig)
- **pp_ocrv5_mobile_det** -- `{'torchvision': 'PPOCRV5ServerDetImageProcessor'}` (modelo PPOCRV5MobileDetConfig)
- **pp_ocrv5_mobile_rec** -- `{'torchvision': 'PPOCRV5ServerRecImageProcessor'}` (modelo PPOCRV5MobileRecConfig)
- **pp_ocrv5_server_det** -- `{'torchvision': 'PPOCRV5ServerDetImageProcessor'}` (modelo PPOCRV5ServerDetConfig)
- **pp_ocrv5_server_rec** -- `{'torchvision': 'PPOCRV5ServerRecImageProcessor'}` (modelo PPOCRV5ServerRecConfig)
- **pp_ocrv6_medium_det** -- `{'torchvision': 'PPOCRV5ServerDetImageProcessor'}` (modelo PPOCRV6MediumDetConfig)
- **pp_ocrv6_small_det** -- `{'torchvision': 'PPOCRV5ServerDetImageProcessor'}` (modelo PPOCRV6SmallDetConfig)
- **pp_ocrv6_small_rec** -- `{'torchvision': 'PPOCRV6SmallRecImageProcessor'}` (modelo PPOCRV6SmallRecConfig)
- **pp_ocrv6_tiny_rec** -- `{'torchvision': 'PPOCRV6SmallRecImageProcessor'}` (modelo PPOCRV6TinyRecConfig)
- **prompt_depth_anything** -- `{'pil': 'PromptDepthAnythingImageProcessorPil', 'torchvision': 'PromptDepthAnythingImageProcessor'}` (modelo PromptDepthAnythingConfig)
- **pvt** -- `{'pil': 'PvtImageProcessorPil', 'torchvision': 'PvtImageProcessor'}` (modelo PvtConfig)
- **pvt_v2** -- `{'torchvision': 'PvtImageProcessor', 'pil': 'PvtImageProcessorPil'}` (modelo PvtV2Config)
- **qianfan_ocr** -- `{'torchvision': 'GotOcr2ImageProcessor', 'pil': 'GotOcr2ImageProcessorPil'}` (modelo QianfanOCRConfig)
- **qwen2_5_omni** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Qwen2_5OmniConfig)
- **qwen2_5_vl** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Qwen2_5_VLConfig)
- **qwen2_vl** -- `{'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil', 'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor'}` (modelo Qwen2VLConfig)
- **qwen3_5** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_5_moe** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Qwen3_5MoeConfig)
- **qwen3_omni_moe** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Qwen3OmniMoeConfig)
- **qwen3_vl** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Qwen3VLConfig)
- **qwen4_exp** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLImageProcessor', 'pil': 'Qwen2VLImageProcessorPil'}` (modelo Qwen4ExpConfig)
- **regnet** -- `{'torchvision': 'ConvNextImageProcessor', 'pil': 'ConvNextImageProcessorPil'}` (modelo RegNetConfig)
- **resnet** -- `{'torchvision': 'ConvNextImageProcessor', 'pil': 'ConvNextImageProcessorPil'}` (modelo ResNetConfig)
- **rf_detr** -- `{'torchvision': 'RfDetrImageProcessor'}` (modelo RfDetrConfig)
- **rt_detr** -- `{'pil': 'RTDetrImageProcessorPil', 'torchvision': 'RTDetrImageProcessor'}` (modelo RTDetrConfig)
- **sam** -- `{'pil': 'SamImageProcessorPil', 'torchvision': 'SamImageProcessor'}` (modelo SamConfig)
- **sam2** -- `{'torchvision': 'Sam2ImageProcessor'}` (modelo Sam2Config)
- **sam2_video** -- `{'torchvision': 'Sam2ImageProcessor'}` (modelo Sam2VideoConfig)
- **sam3** -- `{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}` (modelo Sam3Config)
- **sam3_lite_text** -- `{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}` (modelo Sam3LiteTextConfig)
- **sam3_tracker** -- `{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}` (modelo Sam3TrackerConfig)
- **sam3_tracker_video** -- `{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}` (modelo Sam3TrackerVideoConfig)
- **sam3_video** -- `{'torchvision': 'Sam3ImageProcessor'}` (modelo Sam3VideoConfig)
- **sam_hq** -- `{'torchvision': 'SamImageProcessor', 'pil': 'SamImageProcessorPil'}` (modelo SamHQConfig)
- **sapiens2** -- `{'torchvision': 'Sapiens2ImageProcessor'}` (modelo Sapiens2Config)
- **segformer** -- `{'pil': 'SegformerImageProcessorPil', 'torchvision': 'SegformerImageProcessor'}` (modelo SegformerConfig)
- **seggpt** -- `{'pil': 'SegGptImageProcessorPil', 'torchvision': 'SegGptImageProcessor'}` (modelo SegGptConfig)
- **shieldgemma2** -- `{'torchvision': 'Gemma3ImageProcessor', 'pil': 'Gemma3ImageProcessorPil'}` (modelo ShieldGemma2Config)
- **siglip** -- `{'pil': 'SiglipImageProcessorPil', 'torchvision': 'SiglipImageProcessor'}` (modelo SiglipConfig)
- **siglip2** -- `{'pil': 'Siglip2ImageProcessorPil', 'torchvision': 'Siglip2ImageProcessor'}` (modelo Siglip2Config)
- **slanet** -- `{'torchvision': 'SLANeXtImageProcessor'}` (modelo SLANetConfig)
- **slanext** -- `{'torchvision': 'SLANeXtImageProcessor'}` (modelo SLANeXtConfig)
- **smolvlm** -- `{'pil': 'SmolVLMImageProcessorPil', 'torchvision': 'SmolVLMImageProcessor'}` (modelo SmolVLMConfig)
- **step3p7** -- `{'torchvision': 'Step3p7ImageProcessor'}` (modelo Step3p7Config)
- **superglue** -- `{'pil': 'SuperGlueImageProcessorPil', 'torchvision': 'SuperGlueImageProcessor'}` (modelo SuperGlueConfig)
- **superpoint** -- `{'pil': 'SuperPointImageProcessorPil', 'torchvision': 'SuperPointImageProcessor'}` (modelo SuperPointConfig)
- **swiftformer** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo SwiftFormerConfig)
- **swin** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo SwinConfig)
- **swin2sr** -- `{'pil': 'Swin2SRImageProcessorPil', 'torchvision': 'Swin2SRImageProcessor'}` (modelo Swin2SRConfig)
- **swinv2** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo Swinv2Config)
- **t5gemma2** -- `{'torchvision': 'Gemma3ImageProcessor', 'pil': 'Gemma3ImageProcessorPil'}` (modelo T5Gemma2Config)
- **t5gemma2_encoder** -- `{'torchvision': 'Gemma3ImageProcessor', 'pil': 'Gemma3ImageProcessorPil'}` (modelo T5Gemma2EncoderConfig)
- **table-transformer** -- `{'torchvision': 'DetrImageProcessor', 'pil': 'DetrImageProcessorPil'}` (modelo TableTransformerConfig)
- **textnet** -- `{'pil': 'TextNetImageProcessorPil', 'torchvision': 'TextNetImageProcessor'}` (modelo TextNetConfig)
- **timesformer** -- `{'pil': 'VideoMAEImageProcessorPil', 'torchvision': 'VideoMAEImageProcessor'}` (modelo TimesformerConfig)
- **timm_wrapper** -- `{'pil': 'TimmWrapperImageProcessor'}` (modelo TimmWrapperConfig)
- **tipsv2** -- `{'torchvision': 'Tipsv2ImageProcessor'}` (modelo Tipsv2Config)
- **tipsv2_dpt** -- `{'torchvision': 'Tipsv2DptImageProcessor'}` (modelo Tipsv2DptConfig)
- **trocr** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo TrOCRConfig)
- **tvp** -- `{'pil': 'TvpImageProcessorPil', 'torchvision': 'TvpImageProcessor'}` (modelo TvpConfig)
- **udop** -- `{'torchvision': 'LayoutLMv3ImageProcessor', 'pil': 'LayoutLMv3ImageProcessorPil'}` (modelo UdopConfig)
- **ultravbert** -- `{'torchvision': 'UltraVBertImageProcessor'}` (modelo UltraVBertConfig)
- **unlimited_ocr** -- `{'torchvision': 'UnlimitedOcrImageProcessor'}` (modelo UnlimitedOcrConfig)
- **upernet** -- `{'torchvision': 'SegformerImageProcessor', 'pil': 'SegformerImageProcessorPil'}` (modelo UperNetConfig)
- **uvdoc** -- `{'torchvision': 'UVDocImageProcessor'}` (modelo UVDocConfig)
- **video_llama_3** -- `{'pil': 'VideoLlama3ImageProcessorPil', 'torchvision': 'VideoLlama3ImageProcessor'}` (modelo VideoLlama3Config)
- **video_llava** -- `{'pil': 'VideoLlavaImageProcessor'}` (modelo VideoLlavaConfig)
- **videomae** -- `{'pil': 'VideoMAEImageProcessorPil', 'torchvision': 'VideoMAEImageProcessor'}` (modelo VideoMAEConfig)
- **vilt** -- `{'pil': 'ViltImageProcessorPil', 'torchvision': 'ViltImageProcessor'}` (modelo ViltConfig)
- **vipllava** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo VipLlavaConfig)
- **vit** -- `{'pil': 'ViTImageProcessorPil', 'torchvision': 'ViTImageProcessor'}` (modelo ViTConfig)
- **vit_mae** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo ViTMAEConfig)
- **vit_msn** -- `{'torchvision': 'ViTImageProcessor', 'pil': 'ViTImageProcessorPil'}` (modelo ViTMSNConfig)
- **vitmatte** -- `{'pil': 'VitMatteImageProcessorPil', 'torchvision': 'VitMatteImageProcessor'}` (modelo VitMatteConfig)
- **vitpose** -- `{'pil': 'VitPoseImageProcessorPil', 'torchvision': 'VitPoseImageProcessor'}` (modelo VitPoseConfig)
- **vivit** -- `{'torchvision': 'VivitImageProcessor'}` (modelo VivitConfig)
- **xclip** -- `{'torchvision': 'CLIPImageProcessor', 'pil': 'CLIPImageProcessorPil'}` (modelo XCLIPConfig)
- **yolos** -- `{'pil': 'YolosImageProcessorPil', 'torchvision': 'YolosImageProcessor'}` (modelo YolosConfig)
- **zoedepth** -- `{'pil': 'ZoeDepthImageProcessorPil', 'torchvision': 'ZoeDepthImageProcessor'}` (modelo ZoeDepthConfig)

É necessário passar `token=True` quando você deseja usar um modelo privado.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor

>>> # Download image processor from huggingface.co and cache.
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")

>>> # If image processor files are in a directory (e.g. image processor was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("./test/saved_model/")
```

#### register[[transformers.AutoImageProcessor.register]]

```python
register(config_class, slow_image_processor_class: type | None = None, fast_image_processor_class: type | None = None, image_processor_classes: dict[str, type] | None = None, exist_ok: bool = False)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/image_processing_auto.py#L725)

**Parâmetros:**

config_class ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A configuração correspondente ao modelo a ser registrado.

slow_image_processor_class (`type`, *opcional*) : A classe do processador de imagem do backend PIL (descontinuada, use `image_processor_classes={"pil": ...}`).

fast_image_processor_class (`type`, *opcional*) : A classe de processador de imagens do backend Torchvision (descontinuada, use `image_processor_classes={"torchvision": ...}`).

image_processor_classes (`dict[str, type]`, *opcional*) : Dicionário que mapeia nomes de backends para classes de processadores de imagem. Permite registrar backends personalizados. Exemplo: `{"pil": MyPilProcessor, "torchvision": MyTorchvisionProcessor, "custom": MyCustomProcessor}`

exist_ok (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se `True`, permite sobrescrever registros existentes.

Registre um novo processador de imagem para esta classe.

## AutoVideoProcessor[[transformers.AutoVideoProcessor]]

Consulte [Backends do processador de vídeo](../main_classes/video_processor#video-processor-backends) para seleção de backend, registro personalizado e salvamento e recarregamento.

#### transformers.AutoVideoProcessor[[transformers.AutoVideoProcessor]]

```python
transformers.AutoVideoProcessor()
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/video_processing_auto.py#L264)

Esta é uma classe de processador de vídeo genérica que será instanciada como uma das classes de processador de vídeo da biblioteca quando criada com o método de classe [AutoVideoProcessor.from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoVideoProcessor.from_pretrained).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_pretrained[[transformers.AutoVideoProcessor.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/video_processing_auto.py#L278)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` or `os.PathLike`) : This can be either:  - a string, the *model id* of a pretrained video_processor hosted inside a model repo on huggingface.co. - a path to a *directory* containing a video processor file saved using the [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/video_processor#transformers.VideoProcessorMixin.save_pretrained) method, e.g., `./my_model_directory/`. - a path to a saved video processor JSON *file*, e.g., `./my_model_directory/preprocessor_config.json`.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que o processador de vídeo de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenado em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re)download dos arquivos do processador de vídeo e substituir as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}.` Os proxies são usados em cada solicitação.

token (`str` ou *bool*, *opcional*) : O token a ser usado como autorização HTTP bearer para arquivos remotos. Se `True`, usará o token gerado ao executar `hf auth login` (armazenado em `~/.huggingface`).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

return_unused_kwargs (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se `False`, esta função retorna apenas o objeto final do processador de vídeo. Se `True`, esta função retorna uma `Tuple(video_processor, unused_kwargs)`, onde *unused_kwargs* é um dicionário composto pelos pares de chave/valor cujas chaves não são atributos do processador de vídeo: ou seja, a parte de `kwargs` que não foi usada para atualizar `video_processor` e é, portanto, ignorada.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

kwargs (`dict[str, Any]`, *opcional*) : Os valores em kwargs de quaisquer chaves que sejam atributos do processador de vídeo serão usados para substituir os valores carregados. O comportamento em relação a pares de chave/valor cujas chaves *não* são atributos do processador de vídeo é controlado pelo parâmetro de palavra-chave `return_unused_kwargs`.

Instancie uma das classes de processador de vídeo da biblioteca a partir de um vocabulário de modelo pré-treinado.

A classe de processador de vídeo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível) ou, quando ausente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **cohere_compass** -- `{'torchvision': 'CohereCompassVideoProcessor'}` (modelo CohereCompassConfig)
- **cosmos3_edge** -- `{'torchvision': 'Cosmos3EdgeVideoProcessor'}` (modelo Cosmos3EdgeConfig)
- **cosmos3_omni** -- `{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}` (modelo Cosmos3OmniConfig)
- **embedding_gemma2** -- `{'torchvision': 'EmbeddingGemma2VideoProcessor'}` (modelo EmbeddingGemma2Config)
- **ernie4_5_vl_moe** -- `{'torchvision': 'Ernie4_5_VLMoeVideoProcessor'}` (modelo Ernie4_5_VLMoeConfig)
- **exaone4_5** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}` (modelo Exaone4_5_Config)
- **gemma4** -- `{'torchvision': 'Gemma4VideoProcessor'}` (modelo Gemma4Config)
- **gemma4_unified** -- `{'torchvision': 'Gemma4UnifiedVideoProcessor'}` (modelo Gemma4UnifiedConfig)
- **glm46v** -- `{'torchvision': 'Glm46VVideoProcessor'}` (modelo Glm46VConfig)
- **glm4v** -- `{'torchvision': 'Glm4vVideoProcessor'}` (modelo Glm4vConfig)
- **glm5_next** -- `{'torchvision': 'Glm5NextVideoProcessor'}` (modelo Glm5NextConfig)
- **glmga** -- `{'torchvision': 'GlmgaVideoProcessor'}` (modelo GlmgaConfig)
- **hyperclovax_vision_v2** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}` (modelo HyperCLOVAXVisionV2Config)
- **instructblip** -- `{'torchvision': 'InstructBlipVideoVideoProcessor'}` (modelo InstructBlipConfig)
- **instructblipvideo** -- `{'torchvision': 'InstructBlipVideoVideoProcessor'}` (modelo InstructBlipVideoConfig)
- **internvl** -- `{'torchvision': 'InternVLVideoProcessor'}` (modelo InternVLConfig)
- **kimi_k25** -- `{'torchvision': 'Kimi_K25VideoProcessor'}` (modelo Kimi_K25Config)
- **llava_next_video** -- `{'torchvision': 'LlavaNextVideoVideoProcessor'}` (modelo LlavaNextVideoConfig)
- **llava_onevision** -- `{'torchvision': 'LlavaOnevisionVideoProcessor'}` (modelo LlavaOnevisionConfig)
- **minicpm_ocr** -- `{'torchvision': 'MiniCPMOcrVideoProcessor'}` (modelo MiniCPMOcrConfig)
- **minicpmv4_6** -- `{'torchvision': 'MiniCPMV4_6VideoProcessor'}` (modelo MiniCPMV4_6Config)
- **minicpmv4_7** -- `{'torchvision': 'MiniCPMV4_6VideoProcessor'}` (modelo MiniCPMV4_7Config)
- **minimax_m3_vl** -- `{'torchvision': 'MiniMaxM3VLVideoProcessor'}` (modelo MiniMaxM3VLConfig)
- **molmo2** -- `{'torchvision': 'Molmo2VideoProcessor'}` (modelo Molmo2Config)
- **muse_glimmer** -- `{'torchvision': 'MuseGlimmerVideoProcessor'}` (modelo MuseGlimmerConfig)
- **muse_spark** -- `{'torchvision': 'MuseGlimmerVideoProcessor'}` (modelo MuseSparkConfig)
- **nemotron_h_omni** -- `{'torchvision': 'NemotronH_Omni_Reasoning_V3VideoProcessor'}` (modelo NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- **pe_audio_video** -- `{'torchvision': 'PeVideoVideoProcessor'}` (modelo PeAudioVideoConfig)
- **pe_video** -- `{'torchvision': 'PeVideoVideoProcessor'}` (modelo PeVideoConfig)
- **perception_lm** -- `{'torchvision': 'PerceptionLMVideoProcessor'}` (modelo PerceptionLMConfig)
- **qwen2_5_omni** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen2_5OmniConfig)
- **qwen2_5_vl** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen2_5_VLConfig)
- **qwen2_vl** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen2VLConfig)
- **qwen3_5** -- `{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_5_moe** -- `{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen3_5MoeConfig)
- **qwen3_omni_moe** -- `{'torchvision': 'Qwen2VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen3OmniMoeConfig)
- **qwen3_vl** -- `{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen3VLConfig)
- **qwen3_vl_moe** -- `{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen3VLMoeConfig)
- **qwen4_exp** -- `{'torchvision': 'Qwen3VLVideoProcessor'}` (modelo Qwen4ExpConfig)
- **sam2_video** -- `{'torchvision': 'Sam2VideoVideoProcessor'}` (modelo Sam2VideoConfig)
- **smolvlm** -- `{'torchvision': 'SmolVLMVideoProcessor'}` (modelo SmolVLMConfig)
- **timesformer** -- `{'torchvision': 'TimesformerVideoProcessor'}` (modelo TimesformerConfig)
- **video_llama_3** -- `{'torchvision': 'VideoLlama3VideoProcessor'}` (modelo VideoLlama3Config)
- **video_llava** -- `{'torchvision': 'VideoLlavaVideoProcessor'}` (modelo VideoLlavaConfig)
- **videomae** -- `{'torchvision': 'VideoMAEVideoProcessor'}` (modelo VideoMAEConfig)
- **videomt** -- `{'torchvision': 'VideomtVideoProcessor'}` (modelo VideomtConfig)
- **videoprism** -- `{'torchvision': 'LlavaOnevisionVideoProcessor'}` (modelo VideoPrismConfig)
- **vivit** -- `{'torchvision': 'VivitVideoProcessor'}` (modelo VivitConfig)
- **vjepa2** -- `{'torchvision': 'VJEPA2VideoProcessor'}` (modelo VJEPA2Config)

É necessário passar `token=True` quando você deseja usar um modelo privado.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoVideoProcessor

>>> # Download video processor from huggingface.co and cache.
>>> video_processor = AutoVideoProcessor.from_pretrained("llava-hf/llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf")

>>> # If video processor files are in a directory (e.g. video processor was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # video_processor = AutoVideoProcessor.from_pretrained("./test/saved_model/")
```

#### register[[transformers.AutoVideoProcessor.register]]

```python
register(config_class, video_processor_class: type | None = None, video_processor_classes: dict[str, type] | None = None, exist_ok: bool = False)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/video_processing_auto.py#L464)

**Parâmetros:**

config_class ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A configuração correspondente ao modelo a ser registrado.

video_processor_class ([BaseVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/main_classes/video_processor#transformers.BaseVideoProcessor)) : O processador de vídeo a ser registrado.

video_processor_classes (`dict[str, type]`, *opcional*) : Dicionário que mapeia nomes de backends para classes de processadores de vídeo. Permite registrar backends personalizados. Exemplo: `{"pil": MyPilVideoProcessor, "torchvision": MyTorchvisionVideoProcessor, "custom": MyCustomVideoProcessor}`

exist_ok (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se `True`, permite sobrescrever registros existentes.

Registre um novo processador de vídeo para esta classe.

## AutoProcessor[[transformers.AutoProcessor]]

#### transformers.AutoProcessor[[transformers.AutoProcessor]]

```python
transformers.AutoProcessor()
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/processing_auto.py#L127)

Esta é uma classe de processador genérica que será instanciada como uma das classes de processador da biblioteca quando criada com o método de classe [AutoProcessor.from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor.from_pretrained).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_pretrained[[transformers.AutoProcessor.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/processing_auto.py#L141)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - uma string, o *model id* de um feature_extractor pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - um caminho para um *diretório* contendo arquivos de processador salvos usando o método `save_pretrained()`, por exemplo, `./my_model_directory/`.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que um extrator de recursos de modelo pré-treinado baixado deve ser armazenado em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re)download dos arquivos do extrator de recursos e substituir as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}.` Os proxies são usados em cada solicitação.

token (`str` ou *bool*, *opcional*) : O token a ser usado como autorização HTTP bearer para arquivos remotos. Se `True`, usará o token gerado ao executar `hf auth login` (armazenado em `~/.huggingface`).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

return_unused_kwargs (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se `False`, esta função retorna apenas o objeto final do extrator de recursos. Se `True`, esta função retorna uma `Tuple(feature_extractor, unused_kwargs)`, onde *unused_kwargs* é um dicionário composto por pares de chave/valor cujas chaves não são atributos do extrator de recursos: ou seja, a parte de `kwargs` que não foi usada para atualizar `feature_extractor` e é, de outra forma, ignorada.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

kwargs (`dict[str, Any]`, *opcional*) : Os valores em kwargs de quaisquer chaves que sejam atributos do extrator de recursos serão usados para substituir os valores carregados. O comportamento em relação a pares de chave/valor cujas chaves *não* são atributos do extrator de recursos é controlado pelo parâmetro de palavra-chave `return_unused_kwargs`.

Instancie uma das classes de processador da biblioteca a partir do vocabulário de um modelo pré-treinado.

A classe de processador a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, se possível):

- **aimv2** -- [CLIPProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) (modelo Aimv2Config)
- **align** -- [AlignProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignProcessor) (modelo AlignConfig)
- **altclip** -- [AltCLIPProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPProcessor) (modelo AltCLIPConfig)
- **aria** -- [AriaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaProcessor) (modelo AriaConfig)
- **audioflamingo3** -- [AudioFlamingo3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Processor) (modelo AudioFlamingo3Config)
- **aya_vision** -- [AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor) (modelo AyaVisionConfig)
- **bark** -- [BarkProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bark#transformers.BarkProcessor) (modelo BarkConfig)
- **blip** -- [BlipProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipProcessor) (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- [Blip2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Processor) (modelo Blip2Config)
- **bridgetower** -- [BridgeTowerProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bridgetower#transformers.BridgeTowerProcessor) (modelo BridgeTowerConfig)
- **bros** -- [BrosProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bros#transformers.BrosProcessor) (modelo BrosConfig)
- **canary** -- [CanaryProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryProcessor) (modelo CanaryConfig)
- **chameleon** -- [ChameleonProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonProcessor) (modelo ChameleonConfig)
- **chinese_clip** -- [ChineseCLIPProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPProcessor) (modelo ChineseCLIPConfig)
- **clap** -- [ClapProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clap#transformers.ClapProcessor) (modelo ClapConfig)
- **clip** -- [CLIPProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) (modelo CLIPConfig)
- **clipseg** -- [CLIPSegProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegProcessor) (modelo CLIPSegConfig)
- **clvp** -- [ClvpProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpProcessor) (modelo ClvpConfig)
- **cohere2_vision** -- [Cohere2VisionProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionProcessor) (modelo Cohere2VisionConfig)
- **cohere_asr** -- [CohereAsrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrProcessor) (modelo CohereAsrConfig)
- **cohere_compass** -- [CohereCompassProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassProcessor) (modelo CohereCompassConfig)
- **colmodernvbert** -- [ColModernVBertProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colmodernvbert#transformers.ColModernVBertProcessor) (modelo ColModernVBertConfig)
- **colpali** -- [ColPaliProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colpali#transformers.ColPaliProcessor) (modelo ColPaliConfig)
- **colqwen2** -- [ColQwen2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colqwen2#transformers.ColQwen2Processor) (modelo ColQwen2Config)
- **cosmos3_edge** -- [Cosmos3EdgeProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeProcessor) (modelo Cosmos3EdgeConfig)
- **csm** -- [CsmProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/csm#transformers.CsmProcessor) (modelo CsmConfig)
- **deepseek_ocr2** -- [DeepseekOcr2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Processor) (modelo DeepseekOcr2Config)
- **deepseek_vl** -- [DeepseekVLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLProcessor) (modelo DeepseekVLConfig)
- **deepseek_vl_hybrid** -- [DeepseekVLHybridProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl_hybrid#transformers.DeepseekVLHybridProcessor) (modelo DeepseekVLHybridConfig)
- **dia** -- [DiaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaProcessor) (modelo DiaConfig)
- **diffusion_gemma** -- [Gemma4Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) (modelo DiffusionGemmaConfig)
- **edgetam** -- [Sam2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam2#transformers.Sam2Processor) (modelo EdgeTamConfig)
- **embedding_gemma2** -- [EmbeddingGemma2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/embedding_gemma2#transformers.EmbeddingGemma2Processor) (modelo EmbeddingGemma2Config)
- **emu3** -- [Emu3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3Processor) (modelo Emu3Config)
- **ernie4_5_vl_moe** -- [Ernie4_5_VLMoeProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeProcessor) (modelo Ernie4_5_VLMoeConfig)
- **evolla** -- [EvollaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaProcessor) (modelo EvollaConfig)
- **exaone4_5** -- [Exaone4_5_Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Processor) (modelo Exaone4_5_Config)
- **flava** -- [FlavaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flava#transformers.FlavaProcessor) (modelo FlavaConfig)
- **florence2** -- [Florence2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2Processor) (modelo Florence2Config)
- **fun_asr_nano** -- [FunAsrNanoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoProcessor) (modelo FunAsrNanoConfig)
- **fuyu** -- [FuyuProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuProcessor) (modelo FuyuConfig)
- **gemma3** -- [Gemma3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) (modelo Gemma3Config)
- **gemma3n** -- [Gemma3nProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nProcessor) (modelo Gemma3nConfig)
- **gemma4** -- [Gemma4Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Processor) (modelo Gemma4Config)
- **gemma4_unified** -- [Gemma4UnifiedProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedProcessor) (modelo Gemma4UnifiedConfig)
- **git** -- [GitProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitProcessor) (modelo GitConfig)
- **glm46v** -- [Glm46VProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VProcessor) (modelo Glm46VConfig)
- **glm4v** -- [Glm4vProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v#transformers.Glm4vProcessor) (modelo Glm4vConfig)
- **glm4v_moe** -- [Glm4vProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v#transformers.Glm4vProcessor) (modelo Glm4vMoeConfig)
- **glm5_next** -- [Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) (modelo Glm5NextConfig)
- **glm_image** -- [GlmImageProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm_image#transformers.GlmImageProcessor) (modelo GlmImageConfig)
- **glmasr** -- [GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor) (modelo GlmAsrConfig)
- **got_ocr2** -- [GotOcr2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Processor) (modelo GotOcr2Config)
- **gradium_phonon_tts** -- [PocketTTSProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pocket_tts#transformers.PocketTTSProcessor) (modelo GradiumPhononTTSConfig)
- **granite4_vision** -- [Granite4VisionProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite4_vision#transformers.Granite4VisionProcessor) (modelo Granite4VisionConfig)
- **granite_speech** -- [GraniteSpeechProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechProcessor) (modelo GraniteSpeechConfig)
- **granite_speech5_ctc** -- [GraniteSpeech5Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech5#transformers.GraniteSpeech5Processor) (modelo GraniteSpeech5CTCConfig)
- **granite_speech_plus** -- [GraniteSpeechProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechProcessor) (modelo GraniteSpeechPlusConfig)
- **grounding-dino** -- [GroundingDinoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/grounding-dino#transformers.GroundingDinoProcessor) (modelo GroundingDinoConfig)
- **groupvit** -- [CLIPProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) (modelo GroupViTConfig)
- **higgs_audio_v2** -- [HiggsAudioV2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/higgs_audio_v2#transformers.HiggsAudioV2Processor) (modelo HiggsAudioV2Config)
- **hubert** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo HubertConfig)
- **hunyuan_vl** -- [HunYuanVLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_vl#transformers.HunYuanVLProcessor) (modelo HunYuanVLConfig)
- **hyperclovax_vision_v2** -- [HyperCLOVAXVisionV2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Processor) (modelo HyperCLOVAXVisionV2Config)
- **idefics** -- [IdeficsProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics#transformers.IdeficsProcessor) (modelo IdeficsConfig)
- **idefics2** -- [Idefics2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics2#transformers.Idefics2Processor) (modelo Idefics2Config)
- **idefics3** -- [Idefics3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Processor) (modelo Idefics3Config)
- **inkling_mm_model** -- [InklingProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingProcessor) (modelo InklingConfig)
- **instructblip** -- [InstructBlipProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblip#transformers.InstructBlipProcessor) (modelo InstructBlipConfig)
- **instructblipvideo** -- [InstructBlipVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblipvideo#transformers.InstructBlipVideoProcessor) (modelo InstructBlipVideoConfig)
- **internvl** -- [InternVLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/internvl#transformers.InternVLProcessor) (modelo InternVLConfig)
- **janus** -- [JanusProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/janus#transformers.JanusProcessor) (modelo JanusConfig)
- **kimi_k25** -- [Kimi_K25Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Processor) (modelo Kimi_K25Config)
- **kyutai_speech_to_text** -- [KyutaiSpeechToTextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kyutai_speech_to_text#transformers.KyutaiSpeechToTextProcessor) (modelo KyutaiSpeechToTextConfig)
- **lasr_ctc** -- [LasrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrProcessor) (modelo LasrCTCConfig)
- **lasr_encoder** -- [LasrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrProcessor) (modelo LasrEncoderConfig)
- **layoutlmv2** -- [LayoutLMv2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2Processor) (modelo LayoutLMv2Config)
- **layoutlmv3** -- [LayoutLMv3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3Processor) (modelo LayoutLMv3Config)
- **layoutxlm** -- [LayoutXLMProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutxlm#transformers.LayoutXLMProcessor) (modelo LayoutXLMConfig)
- **lfm2_vl** -- [Lfm2VlProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lfm2_vl#transformers.Lfm2VlProcessor) (modelo Lfm2VlConfig)
- **lighton_ocr** -- [LightOnOcrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lighton_ocr#transformers.LightOnOcrProcessor) (modelo LightOnOcrConfig)
- **llama4** -- [Llama4Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama4#transformers.Llama4Processor) (modelo Llama4Config)
- **llava** -- [LlavaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaProcessor) (modelo LlavaConfig)
- **llava_next** -- [LlavaNextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitevision#transformers.LlavaNextProcessor) (modelo LlavaNextConfig)
- **llava_next_video** -- [LlavaNextVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_next_video#transformers.LlavaNextVideoProcessor) (modelo LlavaNextVideoConfig)
- **llava_onevision** -- [LlavaOnevisionProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionProcessor) (modelo LlavaOnevisionConfig)
- **markuplm** -- [MarkupLMProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMProcessor) (modelo MarkupLMConfig)
- **metaclip_2** -- [CLIPProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) (modelo MetaClip2Config)
- **mgp-str** -- [MgpstrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mgp-str#transformers.MgpstrProcessor) (modelo MgpstrConfig)
- **minicpm_ocr** -- [MiniCPMOcrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm_ocr#transformers.MiniCPMOcrProcessor) (modelo MiniCPMOcrConfig)
- **minicpmv4_6** -- [MiniCPMV4_6Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_6#transformers.MiniCPMV4_6Processor) (modelo MiniCPMV4_6Config)
- **minicpmv4_7** -- [MiniCPMV4_7Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_7#transformers.MiniCPMV4_7Processor) (modelo MiniCPMV4_7Config)
- **minimax_m3_vl** -- [MiniMaxM3VLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m3_vl#transformers.MiniMaxM3VLProcessor) (modelo MiniMaxM3VLConfig)
- **mistral3** -- [PixtralProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pixtral#transformers.PixtralProcessor) (modelo Mistral3Config)
- **mistral_large4** -- [PixtralProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pixtral#transformers.PixtralProcessor) (modelo MistralLarge4Config)
- **mllama** -- [MllamaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaProcessor) (modelo MllamaConfig)
- **mm-grounding-dino** -- [GroundingDinoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/grounding-dino#transformers.GroundingDinoProcessor) (modelo MMGroundingDinoConfig)
- **modernvbert** -- [Idefics3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Processor) (modelo ModernVBertConfig)
- **molmo2** -- [Molmo2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2Processor) (modelo Molmo2Config)
- **moonshine** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo MoonshineConfig)
- **moonshine_streaming** -- [MoonshineStreamingProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingProcessor) (modelo MoonshineStreamingConfig)
- **moss_transcribe_diarize** -- [MossTranscribeDiarizeProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor) (modelo MossTranscribeDiarizeConfig)
- **muse_glimmer** -- [MuseGlimmerProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerProcessor) (modelo MuseGlimmerConfig)
- **muse_spark** -- [MuseSparkProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkProcessor) (modelo MuseSparkConfig)
- **musicflamingo** -- [MusicFlamingoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicflamingo#transformers.MusicFlamingoProcessor) (modelo MusicFlamingoConfig)
- **musicgen** -- [MusicgenProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicgen#transformers.MusicgenProcessor) (modelo MusicgenConfig)
- **musicgen_melody** -- [MusicgenMelodyProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicgen_melody#transformers.MusicgenMelodyProcessor) (modelo MusicgenMelodyConfig)
- **nemo_speechlm** -- [Nemotron3_5TranscribeProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_transcribe#transformers.Nemotron3_5TranscribeProcessor) (modelo Nemotron3_5TranscribeConfig)
- **nemotron3_5_asr** -- [Nemotron3_5AsrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_asr#transformers.Nemotron3_5AsrProcessor) (modelo Nemotron3_5AsrConfig)
- **nemotron3_diarization** -- [Nemotron3DiarizationProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_diarization#transformers.Nemotron3DiarizationProcessor) (modelo Nemotron3DiarizationConfig)
- **nemotron_asr_streaming** -- [NemotronAsrStreamingProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingProcessor) (modelo NemotronAsrStreamingConfig)
- **nemotron_h_omni** -- [NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3Processor) (modelo NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- **neomme** -- [NeoMMEProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/neomme#transformers.NeoMMEProcessor) (modelo NeoMMEConfig)
- **nougat** -- [NougatProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nougat#transformers.NougatProcessor) (modelo NougatConfig)
- **omdet-turbo** -- [OmDetTurboProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/omdet-turbo#transformers.OmDetTurboProcessor) (modelo OmDetTurboConfig)
- **oneformer** -- [OneFormerProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/oneformer#transformers.OneFormerProcessor) (modelo OneFormerConfig)
- **ovis2** -- [Ovis2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ovis2#transformers.Ovis2Processor) (modelo Ovis2Config)
- **owlv2** -- [Owlv2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/owlv2#transformers.Owlv2Processor) (modelo Owlv2Config)
- **owlvit** -- [OwlViTProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/owlvit#transformers.OwlViTProcessor) (modelo OwlViTConfig)
- **paddleocr_vl** -- [PaddleOCRVLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paddleocr_vl#transformers.PaddleOCRVLProcessor) (modelo PaddleOCRVLConfig)
- **paligemma** -- [PaliGemmaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaProcessor) (modelo PaliGemmaConfig)
- **parakeet_ctc** -- [ParakeetProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetProcessor) (modelo ParakeetCTCConfig)
- **parakeet_rnnt** -- [ParakeetProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetProcessor) (modelo ParakeetRNNTConfig)
- **parakeet_tdt** -- [ParakeetProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetProcessor) (modelo ParakeetTDTConfig)
- **pe_audio** -- [PeAudioProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pe_audio#transformers.PeAudioProcessor) (modelo PeAudioConfig)
- **pe_audio_video** -- [PeAudioVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pe_audio_video#transformers.PeAudioVideoProcessor) (modelo PeAudioVideoConfig)
- **pe_video** -- [PeVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pe_video#transformers.PeVideoProcessor) (modelo PeVideoConfig)
- **perception_lm** -- [PerceptionLMProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perception_lm#transformers.PerceptionLMProcessor) (modelo PerceptionLMConfig)
- **phi4_multimodal** -- [Phi4MultimodalProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi4_multimodal#transformers.Phi4MultimodalProcessor) (modelo Phi4MultimodalConfig)
- **pi0** -- [PI0Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pi0#transformers.PI0Processor) (modelo PI0Config)
- **pix2struct** -- [Pix2StructProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pix2struct#transformers.Pix2StructProcessor) (modelo Pix2StructConfig)
- **pixtral** -- [PixtralProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pixtral#transformers.PixtralProcessor) (modelo PixtralVisionConfig)
- **pocket_tts** -- [PocketTTSProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pocket_tts#transformers.PocketTTSProcessor) (modelo PocketTTSConfig)
- **pop2piano** -- [Pop2PianoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pop2piano#transformers.Pop2PianoProcessor) (modelo Pop2PianoConfig)
- **pp_chart2table** -- [PPChart2TableProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_chart2table#transformers.PPChart2TableProcessor) (modelo PPChart2TableConfig)
- **pp_formulanet** -- [PPFormulaNetProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_formulanet#transformers.PPFormulaNetProcessor) (modelo PPFormulaNetConfig)
- **qianfan_ocr** -- [QianfanOCRProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qianfan_ocr#transformers.QianfanOCRProcessor) (modelo QianfanOCRConfig)
- **qwen2_5_omni** -- [Qwen2_5OmniProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniProcessor) (modelo Qwen2_5OmniConfig)
- **qwen2_5_vl** -- [Qwen2_5_VLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLProcessor) (modelo Qwen2_5_VLConfig)
- **qwen2_audio** -- [Qwen2AudioProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioProcessor) (modelo Qwen2AudioConfig)
- **qwen2_vl** -- [Qwen2VLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLProcessor) (modelo Qwen2VLConfig)
- **qwen3_5** -- [Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_5_moe** -- [Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) (modelo Qwen3_5MoeConfig)
- **qwen3_asr** -- [Qwen3ASRProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRProcessor) (modelo Qwen3ASRConfig)
- **qwen3_omni_moe** -- [Qwen3OmniMoeProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeProcessor) (modelo Qwen3OmniMoeConfig)
- **qwen3_vl** -- [Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) (modelo Qwen3VLConfig)
- **qwen3_vl_moe** -- [Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) (modelo Qwen3VLMoeConfig)
- **qwen4_exp** -- [Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) (modelo Qwen4ExpConfig)
- **sam** -- [SamProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam#transformers.SamProcessor) (modelo SamConfig)
- **sam2** -- [Sam2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam2#transformers.Sam2Processor) (modelo Sam2Config)
- **sam2_video** -- [Sam2VideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam2_video#transformers.Sam2VideoProcessor) (modelo Sam2VideoConfig)
- **sam3** -- [Sam3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam3#transformers.Sam3Processor) (modelo Sam3Config)
- **sam3_lite_text** -- [Sam3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam3#transformers.Sam3Processor) (modelo Sam3LiteTextConfig)
- **sam3_tracker** -- [Sam3TrackerProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam3_tracker#transformers.Sam3TrackerProcessor) (modelo Sam3TrackerConfig)
- **sam3_tracker_video** -- [Sam3TrackerVideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam3_tracker_video#transformers.Sam3TrackerVideoProcessor) (modelo Sam3TrackerVideoConfig)
- **sam3_video** -- [Sam3VideoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam3_video#transformers.Sam3VideoProcessor) (modelo Sam3VideoConfig)
- **sam_hq** -- [SamHQProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sam_hq#transformers.SamHQProcessor) (modelo SamHQConfig)
- **seamless_m4t** -- [SeamlessM4TProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TProcessor) (modelo SeamlessM4TConfig)
- **sew** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo SEWConfig)
- **sew-d** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo SEWDConfig)
- **siglip** -- [SiglipProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip#transformers.SiglipProcessor) (modelo SiglipConfig)
- **siglip2** -- [Siglip2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip2#transformers.Siglip2Processor) (modelo Siglip2Config)
- **smolvlm** -- [SmolVLMProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smolvlm#transformers.SmolVLMProcessor) (modelo SmolVLMConfig)
- **speech_to_text** -- [Speech2TextProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech_to_text#transformers.Speech2TextProcessor) (modelo Speech2TextConfig)
- **speecht5** -- [SpeechT5Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speecht5#transformers.SpeechT5Processor) (modelo SpeechT5Config)
- **step3p7** -- [Step3p7Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Processor) (modelo Step3p7Config)
- **t5gemma2** -- [Gemma3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) (modelo T5Gemma2Config)
- **t5gemma2_encoder** -- [Gemma3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) (modelo T5Gemma2EncoderConfig)
- **tipsv2** -- [Tipsv2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor) (modelo Tipsv2Config)
- **trocr** -- [TrOCRProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/trocr#transformers.TrOCRProcessor) (modelo TrOCRConfig)
- **tvp** -- [TvpProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tvp#transformers.TvpProcessor) (modelo TvpConfig)
- **udop** -- [UdopProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/udop#transformers.UdopProcessor) (modelo UdopConfig)
- **ultravbert** -- [Idefics3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Processor) (modelo UltraVBertConfig)
- **unispeech** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo UniSpeechConfig)
- **unispeech-sat** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo UniSpeechSatConfig)
- **unlimited_ocr** -- [UnlimitedOcrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrProcessor) (modelo UnlimitedOcrConfig)
- **vibevoice** -- [VibeVoiceProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice#transformers.VibeVoiceProcessor) (modelo VibeVoiceConfig)
- **vibevoice_asr** -- [VibeVoiceAsrProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrProcessor) (modelo VibeVoiceAsrConfig)
- **video_llama_3** -- [VideoLlama3Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llama_3#transformers.VideoLlama3Processor) (modelo VideoLlama3Config)
- **video_llava** -- [VideoLlavaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaProcessor) (modelo VideoLlavaConfig)
- **videoprism** -- [VideoPrismProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videoprism#transformers.VideoPrismProcessor) (modelo VideoPrismConfig)
- **vilt** -- [ViltProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vilt#transformers.ViltProcessor) (modelo ViltConfig)
- **vipllava** -- [LlavaProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaProcessor) (modelo VipLlavaConfig)
- **vision-text-dual-encoder** -- [VisionTextDualEncoderProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-text-dual-encoder#transformers.VisionTextDualEncoderProcessor) (modelo VisionTextDualEncoderConfig)
- **voxtral** -- [VoxtralProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralProcessor) (modelo VoxtralConfig)
- **voxtral_realtime** -- [VoxtralRealtimeProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeProcessor) (modelo VoxtralRealtimeConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-bert** -- [Wav2Vec2BertProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertProcessor) (modelo Wav2Vec2BertConfig)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **wavlm** -- [Wav2Vec2Processor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor) (modelo WavLMConfig)
- **whisper** -- [WhisperProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperProcessor) (modelo WhisperConfig)

É necessário passar `token=True` quando você deseja usar um modelo privado.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor

>>> # Download processor from huggingface.co and cache.
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")

>>> # If processor files are in a directory (e.g. processor was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*)
>>> # processor = AutoProcessor.from_pretrained("./test/saved_model/")
```

#### register[[transformers.AutoProcessor.register]]

```python
register(config_class, processor_class, exist_ok = False)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/processing_auto.py#L373)

**Parâmetros:**

config_class ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A configuração correspondente ao modelo a ser registrado.

processor_class ([ProcessorMixin](/docs/transformers/main/pt/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin)) : O processador a ser registrado.

Registre um novo processador para esta classe.

## Classes de modelo genéricas

As seguintes classes automáticas estão disponíveis para instanciar uma classe de modelo base sem uma cabeça específica.

### AutoModel[[transformers.AutoModel]]

#### transformers.AutoModel[[transformers.AutoModel]]

```python
transformers.AutoModel(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2295)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo base da biblioteca quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModel.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : The model class to instantiate is selected based on the configuration class:  - [ASTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audio-spectrogram-transformer#transformers.ASTConfig) configuration class: [ASTModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audio-spectrogram-transformer#transformers.ASTModel) (ASTConfig model) - [AXK1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1Config) configuration class: [AXK1Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1Model) (AXK1Config model) - [AXK2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2Config) configuration class: [AXK2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2Model) (AXK2Config model) - [AfmoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/afmoe#transformers.AfmoeConfig) configuration class: [AfmoeModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/afmoe#transformers.AfmoeModel) (AfmoeConfig model) - [Aimv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2Config) configuration class: [Aimv2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2Model) (Aimv2Config model) - [Aimv2VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2VisionConfig) configuration class: [Aimv2VisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2VisionModel) (Aimv2VisionConfig model) - [AlbertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertConfig) configuration class: [AlbertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertModel) (AlbertConfig model) - [AlignConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignConfig) configuration class: [AlignModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignModel) (AlignConfig model) - [AltCLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPConfig) configuration class: [AltCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPModel) (AltCLIPConfig model) - [ApertusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusConfig) configuration class: [ApertusModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusModel) (ApertusConfig model) - [ArceeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeConfig) configuration class: [ArceeModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeModel) (ArceeConfig model) - [AriaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaConfig) configuration class: [AriaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaModel) (AriaConfig model) - [AriaTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaTextConfig) configuration class: [AriaTextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaTextModel) (AriaTextConfig model) - [AudioFlamingo3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Config) configuration class: [AudioFlamingo3Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Model) (AudioFlamingo3Config model) - [AudioFlamingo3EncoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3EncoderConfig) configuration class: [AudioFlamingo3Encoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Encoder) (AudioFlamingo3EncoderConfig model) - [AutoformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/autoformer#transformers.AutoformerConfig) configuration class: [AutoformerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/autoformer#transformers.AutoformerModel) (AutoformerConfig model) - [AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig) configuration class: [AyaVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionModel) (AyaVisionConfig model) - [BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig) configuration class: [BailingHybridModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridModel) (BailingHybridConfig model) - [BambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bamba#transformers.BambaConfig) configuration class: [BambaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bamba#transformers.BambaModel) (BambaConfig model) - [BarkConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bark#transformers.BarkConfig) configuration class: [BarkModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bark#transformers.BarkModel) (BarkConfig model) - [BartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartConfig) configuration class: [BartModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartModel) (BartConfig model) - [BeamConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beam#transformers.BeamConfig) configuration class: [BeamModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beam#transformers.BeamModel) (BeamConfig model) - [BeitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitConfig) configuration class: [BeitModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitModel) (BeitConfig model) - [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig) configuration class: [BertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertModel) (BertConfig model) - [BertGenerationConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert-generation#transformers.BertGenerationConfig) configuration class: [BertGenerationEncoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert-generation#transformers.BertGenerationEncoder) (BertGenerationConfig model) - [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig) configuration class: [BigBirdModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdModel) (BigBirdConfig model) - [BigBirdPegasusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusConfig) configuration class: [BigBirdPegasusModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusModel) (BigBirdPegasusConfig model) - [BioGptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig) configuration class: [BioGptModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptModel) (BioGptConfig model) - [BitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bit#transformers.BitConfig) configuration class: [BitModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bit#transformers.BitModel) (BitConfig model) - [BitNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bitnet#transformers.BitNetConfig) configuration class: [BitNetModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bitnet#transformers.BitNetModel) (BitNetConfig model) - [BlenderbotConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotConfig) configuration class: [BlenderbotModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotModel) (BlenderbotConfig model) - [BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig) configuration class: [BlenderbotSmallModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallModel) (BlenderbotSmallConfig model) - [Blip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Config) configuration class: [Blip2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Model) (Blip2Config model) - [Blip2QFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2QFormerConfig) configuration class: [Blip2QFormerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2QFormerModel) (Blip2QFormerConfig model) - [BlipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipConfig) configuration class: [BlipModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipModel) (BlipConfig model) - [BloomConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomConfig) configuration class: [BloomModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomModel) (BloomConfig model) - [BltConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blt#transformers.BltConfig) configuration class: [BltModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blt#transformers.BltModel) (BltConfig model) - [BridgeTowerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bridgetower#transformers.BridgeTowerConfig) configuration class: [BridgeTowerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bridgetower#transformers.BridgeTowerModel) (BridgeTowerConfig model) - [BrosConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bros#transformers.BrosConfig) configuration class: [BrosModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bros#transformers.BrosModel) (BrosConfig model) - [CLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig) configuration class: [CLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPModel) (CLIPConfig model) - [CLIPSegConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegConfig) configuration class: [CLIPSegModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegModel) (CLIPSegConfig model) - [CLIPTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTextConfig) configuration class: [CLIPTextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) (CLIPTextConfig model) - [CLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionConfig) configuration class: [CLIPVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModel) (CLIPVisionConfig model) - [CTRLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLConfig) configuration class: [CTRLModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLModel) (CTRLConfig model) - [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig) configuration class: [CamembertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertModel) (CamembertConfig model) - [CanaryConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryConfig) configuration class: [CanaryModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryModel) (CanaryConfig model) - [CanineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineConfig) configuration class: [CanineModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineModel) (CanineConfig model) - [ChameleonConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonConfig) configuration class: [ChameleonModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonModel) (ChameleonConfig model) - [ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig) configuration class: [ChineseCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPModel) (ChineseCLIPConfig model) - [ChineseCLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPVisionConfig) configuration class: [ChineseCLIPVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPVisionModel) (ChineseCLIPVisionConfig model) - [ClapConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clap#transformers.ClapConfig) configuration class: [ClapModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clap#transformers.ClapModel) (ClapConfig model) - [ClvpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpConfig) configuration class: [ClvpModelForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpModelForConditionalGeneration) (ClvpConfig model) - [CodeGenConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/codegen#transformers.CodeGenConfig) configuration class: [CodeGenModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/codegen#transformers.CodeGenModel) (CodeGenConfig model) - [Cohere2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2#transformers.Cohere2Config) configuration class: [Cohere2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2#transformers.Cohere2Model) (Cohere2Config model) - [Cohere2MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_moe#transformers.Cohere2MoeConfig) configuration class: [Cohere2MoeModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_moe#transformers.Cohere2MoeModel) (Cohere2MoeConfig model) - [Cohere2VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionConfig) configuration class: [Cohere2VisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionModel) (Cohere2VisionConfig model) - [CohereAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig) configuration class: [CohereAsrModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrModel) (CohereAsrConfig model) - [CohereCompassConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassConfig) configuration class: [CohereCompassModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassModel) (CohereCompassConfig model) - [CohereCompassTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassTextConfig) configuration class: [CohereCompassTextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassTextModel) (CohereCompassTextConfig model) - [CohereCompassVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassVisionConfig) configuration class: [CohereCompassVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassVisionModel) (CohereCompassVisionConfig model) - [CohereConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereConfig) configuration class: [CohereModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereModel) (CohereConfig model) - [ConditionalDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/conditional_detr#transformers.ConditionalDetrConfig) configuration class: [ConditionalDetrModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/conditional_detr#transformers.ConditionalDetrModel) (ConditionalDetrConfig model) - 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[VipLlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaConfig) configuration class: [VipLlavaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaModel) (VipLlavaConfig model) - [VisionTextDualEncoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-text-dual-encoder#transformers.VisionTextDualEncoderConfig) configuration class: [VisionTextDualEncoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-text-dual-encoder#transformers.VisionTextDualEncoderModel) (VisionTextDualEncoderConfig model) - [VisualBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/visual_bert#transformers.VisualBertConfig) configuration class: [VisualBertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/visual_bert#transformers.VisualBertModel) (VisualBertConfig model) - [VitDetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vitdet#transformers.VitDetConfig) configuration class: [VitDetModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vitdet#transformers.VitDetModel) (VitDetConfig model) - 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[VoxtralRealtimeEncoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeEncoderConfig) configuration class: [VoxtralRealtimeEncoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeEncoder) (VoxtralRealtimeEncoderConfig model) - [VoxtralRealtimeTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeTextConfig) configuration class: `VoxtralRealtimeTextModel` (VoxtralRealtimeTextConfig model) - [Wav2Vec2BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertConfig) configuration class: [Wav2Vec2BertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertModel) (Wav2Vec2BertConfig model) - [Wav2Vec2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Config) configuration class: [Wav2Vec2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Model) (Wav2Vec2Config model) - [Wav2Vec2ConformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerConfig) configuration class: [Wav2Vec2ConformerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerModel) (Wav2Vec2ConformerConfig model) - [WavLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMConfig) configuration class: [WavLMModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMModel) (WavLMConfig model) - [WhisperConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperConfig) configuration class: [WhisperModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperModel) (WhisperConfig model) - [XCLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xclip#transformers.XCLIPConfig) configuration class: [XCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xclip#transformers.XCLIPModel) (XCLIPConfig model) - [XGLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xglm#transformers.XGLMConfig) configuration class: [XGLMModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xglm#transformers.XGLMModel) (XGLMConfig model) - [XLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMConfig) configuration class: [XLMModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMModel) (XLMConfig model) - [XLMRobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaConfig) configuration class: [XLMRobertaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaModel) (XLMRobertaConfig model) - [XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig) configuration class: [XLMRobertaXLModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLModel) (XLMRobertaXLConfig model) - [XLNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetConfig) configuration class: [XLNetModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetModel) (XLNetConfig model) - [Xcodec2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec2#transformers.Xcodec2Config) configuration class: [Xcodec2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec2#transformers.Xcodec2Model) (Xcodec2Config model) - [XcodecConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec#transformers.XcodecConfig) configuration class: [XcodecModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec#transformers.XcodecModel) (XcodecConfig model) - [XmodConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodConfig) configuration class: [XmodModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodModel) (XmodConfig model) - [YolosConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yolos#transformers.YolosConfig) configuration class: [YolosModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yolos#transformers.YolosModel) (YolosConfig model) - [YosoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoConfig) configuration class: [YosoModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoModel) (YosoConfig model) - [YoutuConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/youtu#transformers.YoutuConfig) configuration class: [YoutuModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/youtu#transformers.YoutuModel) (YoutuConfig model) - [Zamba2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config) configuration class: [Zamba2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Model) (Zamba2Config model) - [ZambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaConfig) configuration class: [ZambaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaModel) (ZambaConfig model) - [ZayaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zaya#transformers.ZayaConfig) configuration class: [ZayaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zaya#transformers.ZayaModel) (ZayaConfig model) - [xLSTMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMConfig) configuration class: [xLSTMModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMModel) (xLSTMConfig model)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo base da biblioteca a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModel

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModel.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModel.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo base da biblioteca a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **afmoe** -- [AfmoeModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/afmoe#transformers.AfmoeModel) (modelo AfmoeConfig)
- **aimv2** -- [Aimv2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2Model) (modelo Aimv2Config)
- **aimv2_vision_model** -- [Aimv2VisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aimv2#transformers.Aimv2VisionModel) (modelo Aimv2VisionConfig)
- **albert** -- [AlbertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertModel) (modelo AlbertConfig)
- **alinhamento** -- [AlignModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignModel) (AlignConfig model)
- **altclip** -- [AltCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPModel) (modelo AltCLIPConfig)
- **apertus** -- [ApertusModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusModel) (modelo ApertusConfig)
- **arcee** -- [ArceeModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeModel) (modelo ArceeConfig)
- **aria** -- [AriaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaModel) (modelo AriaConfig)
- **aria_text** -- [AriaTextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaTextModel) (modelo AriaTextConfig)
- **audio-spectrogram-transformer** -- [ASTModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audio-spectrogram-transformer#transformers.ASTModel) (modelo ASTConfig)
- **audioflamingo3** -- [AudioFlamingo3Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Model) (modelo AudioFlamingo3Config)
- **audioflamingo3_encoder** -- [AudioFlamingo3Encoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Encoder) (modelo AudioFlamingo3EncoderConfig)
- **autoformer** -- [AutoformerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/autoformer#transformers.AutoformerModel) (modelo AutoformerConfig)
- **axk1** -- [AXK1Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1Model) (modelo AXK1Config)
- **axk2** -- [AXK2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2Model) (modelo AXK2Config)
- **aya_vision** -- [AyaVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionModel) (modelo AyaVisionConfig)
- **bailing_hybrid** -- [BailingHybridModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridModel) (modelo BailingHybridConfig)
- **bamba** -- [BambaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bamba#transformers.BambaModel) (modelo BambaConfig)
- **bark** -- [BarkModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bark#transformers.BarkModel) (modelo BarkConfig)
- **bart** -- [BartModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartModel) (modelo BartConfig)
- **beam** -- [BeamModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beam#transformers.BeamModel) (modelo BeamConfig)
- **beit** -- [BeitModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitModel) (modelo BeitConfig)
- **bert** -- [BertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertModel) (modelo BertConfig)
- **bert-generation** -- [BertGenerationEncoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert-generation#transformers.BertGenerationEncoder) (modelo BertGenerationConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdModel) (modelo BigBirdConfig)
- **bigbird_pegasus** -- [BigBirdPegasusModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusModel) (modelo BigBirdPegasusConfig)
- **biogpt** -- [BioGptModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptModel) (modelo BioGptConfig)
- **bit** -- [BitModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bit#transformers.BitModel) (modelo BitConfig)
- **bitnet** -- [BitNetModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bitnet#transformers.BitNetModel) (modelo BitNetConfig)
- **blenderbot** -- [BlenderbotModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotModel) (modelo BlenderbotConfig)
- **blenderbot-small** -- [BlenderbotSmallModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallModel) (modelo BlenderbotSmallConfig)
- **blip** -- [BlipModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipModel) (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- [Blip2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Model) (modelo Blip2Config)
- **blip_2_qformer** -- [Blip2QFormerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2QFormerModel) (modelo Blip2QFormerConfig)
- **bloom** -- [BloomModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomModel) (modelo BloomConfig)
- **blt** -- [BltModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blt#transformers.BltModel) (modelo BltConfig)
- **bridgetower** -- [BridgeTowerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bridgetower#transformers.BridgeTowerModel) (BridgeTowerConfig model)
- **bros** -- [BrosModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bros#transformers.BrosModel) (modelo BrosConfig)
- **camembert** -- [CamembertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertModel) (modelo CamembertConfig)
- **canary** -- [CanaryModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryModel) (modelo CanaryConfig)
- **canine** -- [CanineModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineModel) (modelo CanineConfig)
- **chameleon** -- [ChameleonModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonModel) (modelo ChameleonConfig)
- **chinese_clip** -- [ChineseCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPModel) (modelo ChineseCLIPConfig)
- **chinese_clip_vision_model** -- [ChineseCLIPVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPVisionModel) (modelo ChineseCLIPVisionConfig)
- **clap** -- [ClapModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clap#transformers.ClapModel) (modelo ClapConfig)
- **clip** -- [CLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPModel) (modelo CLIPConfig)
- **clip_text_model** -- [CLIPTextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) (modelo CLIPTextConfig)
- **clip_vision_model** -- [CLIPVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModel) (modelo CLIPVisionConfig)
- **clipseg** -- [CLIPSegModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegModel) (modelo CLIPSegConfig)
- **clvp** -- [ClvpModelForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clvp#transformers.ClvpModelForConditionalGeneration) (modelo ClvpConfig)
- **codegen** -- [CodeGenModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/codegen#transformers.CodeGenModel) (CodeGenConfig model)
- **cohere** -- [CohereModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereModel) (modelo CohereConfig)
- **cohere2** -- [Cohere2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2#transformers.Cohere2Model) (modelo Cohere2Config)
- **cohere2_moe** -- [Cohere2MoeModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_moe#transformers.Cohere2MoeModel) (modelo Cohere2MoeConfig)
- **cohere2_vision** -- [Cohere2VisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionModel) (modelo Cohere2VisionConfig)
- **cohere_asr** -- [CohereAsrModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrModel) (modelo CohereAsrConfig)
- **cohere_compass** -- [CohereCompassModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassModel) (modelo CohereCompassConfig)
- **cohere_compass_text** -- [CohereCompassTextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassTextModel) (modelo CohereCompassTextConfig)
- **cohere_compass_vision** -- [CohereCompassVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassVisionModel) (modelo CohereCompassVisionConfig)
- **conditional_detr** -- [ConditionalDetrModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/conditional_detr#transformers.ConditionalDetrModel) (modelo ConditionalDetrConfig)
- **convbert** -- [ConvBertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertModel) (ConvBertConfig model)
- **convnext** -- [ConvNextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnext#transformers.ConvNextModel) (modelo ConvNextConfig)
- **convnextv2** -- [ConvNextV2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnextv2#transformers.ConvNextV2Model) (modelo ConvNextV2Config)
- **cosmos3_edge** -- [Cosmos3EdgeModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeModel) (modelo Cosmos3EdgeConfig)
- **cosmos3_edge_text** -- [Cosmos3EdgeTextModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeTextModel) (modelo Cosmos3EdgeTextConfig)
- **cosmos3_edge_vision** -- [Cosmos3EdgeVisionModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeVisionModel) (modelo Cosmos3EdgeVisionConfig)
- **cosmos3_omni** -- [Cosmos3OmniModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_omni#transformers.Cosmos3OmniModel) (modelo Cosmos3OmniConfig)
- **cpmant** -- [CpmAntModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cpmant#transformers.CpmAntModel) (modelo CpmAntConfig)
- **csm** -- [CsmForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/csm#transformers.CsmForConditionalGeneration) (modelo CsmConfig)
- **ctrl** -- [CTRLModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLModel) (modelo CTRLConfig)
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- **vits** -- [VitsModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vits#transformers.VitsModel) (modelo VitsConfig)
- **vivit** -- [VivitModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vivit#transformers.VivitModel) (modelo VivitConfig)
- **vjepa2** -- [VJEPA2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vjepa2#transformers.VJEPA2Model) (modelo VJEPA2Config)
- **voxtral** -- [VoxtralModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralModel) (modelo VoxtralConfig)
- **voxtral_encoder** -- [VoxtralEncoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralEncoder) (modelo VoxtralEncoderConfig)
- **voxtral_realtime** -- [VoxtralRealtimeModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeModel) (modelo VoxtralRealtimeConfig)
- **voxtral_realtime_encoder** -- [VoxtralRealtimeEncoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeEncoder) (modelo VoxtralRealtimeEncoderConfig)
- **voxtral_realtime_text** -- `VoxtralRealtimeTextModel` (modelo VoxtralRealtimeTextConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Model) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-bert** -- [Wav2Vec2BertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertModel) (modelo Wav2Vec2BertConfig)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2ConformerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerModel) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **wavlm** -- [WavLMModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMModel) (modelo WavLMConfig)
- **whisper** -- [WhisperModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperModel) (modelo WhisperConfig)
- **xclip** -- [XCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xclip#transformers.XCLIPModel) (modelo XCLIPConfig)
- **xcodec** -- [XcodecModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec#transformers.XcodecModel) (modelo XcodecConfig)
- **xcodec2** -- [Xcodec2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec2#transformers.Xcodec2Model) (modelo Xcodec2Config)
- **xglm** -- [XGLMModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xglm#transformers.XGLMModel) (modelo XGLMConfig)
- **xlm** -- [XLMModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMModel) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaModel) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [XLMRobertaXLModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLModel) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xlnet** -- [XLNetModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetModel) (modelo XLNetConfig)
- **xlstm** -- [xLSTMModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMModel) (modelo xLSTMConfig)
- **xmod** -- [XmodModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodModel) (modelo XmodConfig)
- **yolos** -- [YolosModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yolos#transformers.YolosModel) (modelo YolosConfig)
- **yoso** -- [YosoModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoModel) (modelo YosoConfig)
- **youtu** -- [YoutuModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/youtu#transformers.YoutuModel) (modelo YoutuConfig)
- **zamba** -- [ZambaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaModel) (modelo ZambaConfig)
- **zamba2** -- [Zamba2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Model) (modelo Zamba2Config)
- **zaya** -- [ZayaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zaya#transformers.ZayaModel) (modelo ZayaConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModel

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

## Classes de pré-treino genéricas

As seguintes classes automáticas estão disponíveis para instanciar um modelo com uma cabeça de pré-treinamento.

### AutoModelForPreTraining[[transformers.AutoModelForPreTraining]]

#### transformers.AutoModelForPreTraining[[transformers.AutoModelForPreTraining]]

```python
transformers.AutoModelForPreTraining(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2302)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de pré-treinamento) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForPreTraining.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : The model class to instantiate is selected based on the configuration class:  - [AlbertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertConfig) configuration class: [AlbertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForPreTraining) (AlbertConfig model) - [AudioFlamingo3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Config) configuration class: [AudioFlamingo3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3ForConditionalGeneration) (AudioFlamingo3Config model) - [BartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartConfig) configuration class: [BartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForConditionalGeneration) (BartConfig model) - [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig) configuration class: [BertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForPreTraining) (BertConfig model) - [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig) configuration class: [BigBirdForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForPreTraining) (BigBirdConfig model) - [BloomConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomConfig) configuration class: [BloomForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForCausalLM) (BloomConfig model) - [CTRLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLConfig) configuration class: [CTRLLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLLMHeadModel) (CTRLConfig model) - [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig) configuration class: [CamembertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForMaskedLM) (CamembertConfig model) - [ColModernVBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colmodernvbert#transformers.ColModernVBertConfig) configuration class: [ColModernVBertForRetrieval](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colmodernvbert#transformers.ColModernVBertForRetrieval) (ColModernVBertConfig model) - [ColPaliConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colpali#transformers.ColPaliConfig) configuration class: [ColPaliForRetrieval](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colpali#transformers.ColPaliForRetrieval) (ColPaliConfig model) - [ColQwen2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colqwen2#transformers.ColQwen2Config) configuration class: [ColQwen2ForRetrieval](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colqwen2#transformers.ColQwen2ForRetrieval) (ColQwen2Config model) - [Data2VecTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextConfig) configuration class: [Data2VecTextForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForMaskedLM) (Data2VecTextConfig model) - [DebertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaConfig) configuration class: [DebertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForMaskedLM) (DebertaConfig model) - [DebertaV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2Config) configuration class: [DebertaV2ForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForMaskedLM) (DebertaV2Config model) - [DistilBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig) configuration class: [DistilBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMaskedLM) (DistilBertConfig model) - [ElectraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraConfig) configuration class: [ElectraForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForPreTraining) (ElectraConfig model) - [ErnieConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieConfig) configuration class: [ErnieForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForPreTraining) (ErnieConfig model) - [EvollaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaConfig) configuration class: [EvollaForProteinText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaForProteinText2Text) (EvollaConfig model) - [Exaone4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4Config) configuration class: [Exaone4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForCausalLM) (Exaone4Config model) - [ExaoneMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeConfig) configuration class: [ExaoneMoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeForCausalLM) (ExaoneMoeConfig model) - [FNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetConfig) configuration class: [FNetForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForPreTraining) (FNetConfig model) - [FSMTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fsmt#transformers.FSMTConfig) configuration class: [FSMTForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fsmt#transformers.FSMTForConditionalGeneration) (FSMTConfig model) - [FalconMambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_mamba#transformers.FalconMambaConfig) configuration class: [FalconMambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_mamba#transformers.FalconMambaForCausalLM) (FalconMambaConfig model) - [FlaubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertConfig) configuration class: [FlaubertWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertWithLMHeadModel) (FlaubertConfig model) - [FlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flava#transformers.FlavaConfig) configuration class: [FlavaForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flava#transformers.FlavaForPreTraining) (FlavaConfig model) - [Florence2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2Config) configuration class: [Florence2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2ForConditionalGeneration) (Florence2Config model) - [FunAsrNanoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoConfig) configuration class: [FunAsrNanoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoForConditionalGeneration) (FunAsrNanoConfig model) - [FunnelConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelConfig) configuration class: [FunnelForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForPreTraining) (FunnelConfig model) - [GPT2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Config) configuration class: [GPT2LMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2LMHeadModel) (GPT2Config model) - [GPTBigCodeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeConfig) configuration class: [GPTBigCodeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeForCausalLM) (GPTBigCodeConfig model) - [Gemma3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config) configuration class: [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (Gemma3Config model) - [Gemma4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config) configuration class: [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) (Gemma4Config model) - [Gemma4UnifiedConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedConfig) configuration class: [Gemma4UnifiedForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForConditionalGeneration) (Gemma4UnifiedConfig model) - [GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig) configuration class: [GlmAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrForConditionalGeneration) (GlmAsrConfig model) - [HieraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hiera#transformers.HieraConfig) configuration class: [HieraForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hiera#transformers.HieraForPreTraining) (HieraConfig model) - [IBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertConfig) configuration class: [IBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForMaskedLM) (IBertConfig model) - [Idefics2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics2#transformers.Idefics2Config) configuration class: [Idefics2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics2#transformers.Idefics2ForConditionalGeneration) (Idefics2Config model) - [Idefics3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Config) configuration class: [Idefics3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3ForConditionalGeneration) (Idefics3Config model) - [IdeficsConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics#transformers.IdeficsConfig) configuration class: [IdeficsForVisionText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics#transformers.IdeficsForVisionText2Text) (IdeficsConfig model) - [InklingConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig) configuration class: [InklingForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingForConditionalGeneration) (InklingConfig model) - [JanusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/janus#transformers.JanusConfig) configuration class: [JanusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/janus#transformers.JanusForConditionalGeneration) (JanusConfig model) - [LayoutLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMConfig) configuration class: [LayoutLMForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForMaskedLM) (LayoutLMConfig model) - [LlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaConfig) configuration class: [LlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaForConditionalGeneration) (LlavaConfig model) - [LlavaNextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitevision#transformers.LlavaNextConfig) configuration class: [LlavaNextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitevision#transformers.LlavaNextForConditionalGeneration) (LlavaNextConfig model) - [LlavaNextVideoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_next_video#transformers.LlavaNextVideoConfig) configuration class: [LlavaNextVideoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_next_video#transformers.LlavaNextVideoForConditionalGeneration) (LlavaNextVideoConfig model) - [LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig) configuration class: [LlavaOnevisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration) (LlavaOnevisionConfig model) - [LongformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerConfig) configuration class: [LongformerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForMaskedLM) (LongformerConfig model) - [LukeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeConfig) configuration class: [LukeForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForMaskedLM) (LukeConfig model) - [LxmertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.LxmertConfig) configuration class: [LxmertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.LxmertForPreTraining) (LxmertConfig model) - [MPNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetConfig) configuration class: [MPNetForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForMaskedLM) (MPNetConfig model) - [Mamba2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2Config) configuration class: [Mamba2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2ForCausalLM) (Mamba2Config model) - [MambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mamba#transformers.MambaConfig) configuration class: [MambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mamba#transformers.MambaForCausalLM) (MambaConfig model) - [MegatronBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertConfig) configuration class: [MegatronBertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForPreTraining) (MegatronBertConfig model) - [Mistral3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral3#transformers.Mistral3Config) configuration class: [Mistral3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral3#transformers.Mistral3ForConditionalGeneration) (Mistral3Config model) - [Mistral4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Config) configuration class: [Mistral4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForCausalLM) (Mistral4Config model) - [MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config) configuration class: [MistralLarge4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration) (MistralLarge4Config model) - [MllamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaConfig) configuration class: [MllamaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaForConditionalGeneration) (MllamaConfig model) - [MobileBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertConfig) configuration class: [MobileBertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForPreTraining) (MobileBertConfig model) - [MossTranscribeDiarizeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeConfig) configuration class: [MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration) (MossTranscribeDiarizeConfig model) - [MptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptConfig) configuration class: [MptForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForCausalLM) (MptConfig model) - [MraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraConfig) configuration class: [MraForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForMaskedLM) (MraConfig model) - [MusicFlamingoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicflamingo#transformers.MusicFlamingoConfig) configuration class: [MusicFlamingoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicflamingo#transformers.MusicFlamingoForConditionalGeneration) (MusicFlamingoConfig model) - [MvpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig) configuration class: [MvpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForConditionalGeneration) (MvpConfig model) - [NanoChatConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nanochat#transformers.NanoChatConfig) configuration class: [NanoChatForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nanochat#transformers.NanoChatForCausalLM) (NanoChatConfig model) - [Nemotron3_5TranscribeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_transcribe#transformers.Nemotron3_5TranscribeConfig) configuration class: [Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_transcribe#transformers.Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration) (Nemotron3_5TranscribeConfig model) - [NllbMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nllb-moe#transformers.NllbMoeConfig) configuration class: [NllbMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nllb-moe#transformers.NllbMoeForConditionalGeneration) (NllbMoeConfig model) - [OpenAIGPTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai-gpt#transformers.OpenAIGPTConfig) configuration class: [OpenAIGPTLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai-gpt#transformers.OpenAIGPTLMHeadModel) (OpenAIGPTConfig model) - [PaliGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaConfig) configuration class: [PaliGemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration) (PaliGemmaConfig model) - [Qwen2AudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioConfig) configuration class: [Qwen2AudioForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioForConditionalGeneration) (Qwen2AudioConfig model) - [Qwen3ASRConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRConfig) configuration class: [Qwen3ASRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForConditionalGeneration) (Qwen3ASRConfig model) - [RoCBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig) configuration class: [RoCBertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForPreTraining) (RoCBertConfig model) - [RobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaConfig) configuration class: [RobertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForMaskedLM) (RobertaConfig model) - [RobertaPreLayerNormConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormConfig) configuration class: [RobertaPreLayerNormForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForMaskedLM) (RobertaPreLayerNormConfig model) - [RwkvConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rwkv#transformers.RwkvConfig) configuration class: [RwkvForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rwkv#transformers.RwkvForCausalLM) (RwkvConfig model) - [SplinterConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/splinter#transformers.SplinterConfig) configuration class: [SplinterForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/splinter#transformers.SplinterForPreTraining) (SplinterConfig model) - [SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig) configuration class: [SqueezeBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForMaskedLM) (SqueezeBertConfig model) - [SwitchTransformersConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/switch_transformers#transformers.SwitchTransformersConfig) configuration class: [SwitchTransformersForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/switch_transformers#transformers.SwitchTransformersForConditionalGeneration) (SwitchTransformersConfig model) - [T5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Config) configuration class: [T5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForConditionalGeneration) (T5Config model) - [T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config) configuration class: [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) (T5Gemma2Config model) - [T5GemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaConfig) configuration class: [T5GemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaForConditionalGeneration) (T5GemmaConfig model) - [TapasConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasConfig) configuration class: [TapasForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasForMaskedLM) (TapasConfig model) - [UniSpeechConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechConfig) configuration class: [UniSpeechForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechForPreTraining) (UniSpeechConfig model) - [UniSpeechSatConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatConfig) configuration class: [UniSpeechSatForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForPreTraining) (UniSpeechSatConfig model) - [ViTMAEConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit_mae#transformers.ViTMAEConfig) configuration class: [ViTMAEForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit_mae#transformers.ViTMAEForPreTraining) (ViTMAEConfig model) - [VibeVoiceAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrConfig) configuration class: [VibeVoiceAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrForConditionalGeneration) (VibeVoiceAsrConfig model) - [VideoLlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaConfig) configuration class: [VideoLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaForConditionalGeneration) (VideoLlavaConfig model) - [VideoMAEConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomae#transformers.VideoMAEConfig) configuration class: [VideoMAEForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomae#transformers.VideoMAEForPreTraining) (VideoMAEConfig model) - [VipLlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaConfig) configuration class: [VipLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaForConditionalGeneration) (VipLlavaConfig model) - [VisualBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/visual_bert#transformers.VisualBertConfig) configuration class: [VisualBertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/visual_bert#transformers.VisualBertForPreTraining) (VisualBertConfig model) - [VoxtralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralConfig) configuration class: [VoxtralForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralForConditionalGeneration) (VoxtralConfig model) - [VoxtralRealtimeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeConfig) configuration class: [VoxtralRealtimeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeForConditionalGeneration) (VoxtralRealtimeConfig model) - [Wav2Vec2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Config) configuration class: [Wav2Vec2ForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForPreTraining) (Wav2Vec2Config model) - [Wav2Vec2ConformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerConfig) configuration class: [Wav2Vec2ConformerForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForPreTraining) (Wav2Vec2ConformerConfig model) - [XLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMConfig) configuration class: [XLMWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMWithLMHeadModel) (XLMConfig model) - [XLMRobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaConfig) configuration class: [XLMRobertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForMaskedLM) (XLMRobertaConfig model) - [XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig) configuration class: [XLMRobertaXLForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM) (XLMRobertaXLConfig model) - [XLNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetConfig) configuration class: [XLNetLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetLMHeadModel) (XLNetConfig model) - [XmodConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodConfig) configuration class: [XmodForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForMaskedLM) (XmodConfig model) - [xLSTMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMConfig) configuration class: [xLSTMForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMForCausalLM) (xLSTMConfig model)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de pré-treinamento) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPreTraining

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForPreTraining.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForPreTraining.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com um cabeçalho de pré-treinamento) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **albert** -- [AlbertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForPreTraining) (modelo AlbertConfig)
- **audioflamingo3** -- [AudioFlamingo3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3ForConditionalGeneration) (modelo AudioFlamingo3Config)
- **bart** -- [BartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForConditionalGeneration) (modelo BartConfig)
- **bert** -- [BertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForPreTraining) (modelo BertConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForPreTraining) (modelo BigBirdConfig)
- **bloom** -- [BloomForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForCausalLM) (modelo BloomConfig)
- **camembert** -- [CamembertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForMaskedLM) (modelo CamembertConfig)
- **colmodernvbert** -- [ColModernVBertForRetrieval](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colmodernvbert#transformers.ColModernVBertForRetrieval) (modelo ColModernVBertConfig)
- **colpali** -- [ColPaliForRetrieval](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colpali#transformers.ColPaliForRetrieval) (modelo ColPaliConfig)
- **colqwen2** -- [ColQwen2ForRetrieval](/docs/transformers/main/pt/model_doc/colqwen2#transformers.ColQwen2ForRetrieval) (modelo ColQwen2Config)
- **ctrl** -- [CTRLLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLLMHeadModel) (modelo CTRLConfig)
- **data2vec-text** -- [Data2VecTextForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForMaskedLM) (modelo Data2VecTextConfig)
- **deberta** -- [DebertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForMaskedLM) (modelo DebertaConfig)
- **deberta-v2** -- [DebertaV2ForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForMaskedLM) (modelo DebertaV2Config)
- **distilbert** -- [DistilBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMaskedLM) (modelo DistilBertConfig)
- **electra** -- [ElectraForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForPreTraining) (modelo ElectraConfig)
- **ernie** -- [ErnieForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForPreTraining) (modelo ErnieConfig)
- **evolla** -- [EvollaForProteinText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaForProteinText2Text) (modelo EvollaConfig)
- **exaone4** -- [Exaone4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForCausalLM) (modelo Exaone4Config)
- **exaone_moe** -- [ExaoneMoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeForCausalLM) (modelo ExaoneMoeConfig)
- **falcon_mamba** -- [FalconMambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_mamba#transformers.FalconMambaForCausalLM) (modelo FalconMambaConfig)
- **flaubert** -- [FlaubertWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertWithLMHeadModel) (modelo FlaubertConfig)
- **flava** -- [FlavaForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flava#transformers.FlavaForPreTraining) (modelo FlavaConfig)
- **florence2** -- [Florence2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2ForConditionalGeneration) (modelo Florence2Config)
- **fnet** -- [FNetForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForPreTraining) (modelo FNetConfig)
- **fsmt** -- [FSMTForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fsmt#transformers.FSMTForConditionalGeneration) (modelo FSMTConfig)
- **fun_asr_nano** -- [FunAsrNanoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoForConditionalGeneration) (modelo FunAsrNanoConfig)
- **funnel** -- [FunnelForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForPreTraining) (modelo FunnelConfig)
- **gemma3** -- [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (modelo Gemma3Config)
- **gemma4** -- [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) (modelo Gemma4Config)
- **gemma4_unified** -- [Gemma4UnifiedForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForConditionalGeneration) (modelo Gemma4UnifiedConfig)
- **glmasr** -- [GlmAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrForConditionalGeneration) (modelo GlmAsrConfig)
- **gpt-sw3** -- [GPT2LMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2LMHeadModel) (modelo GPT2Config)
- **gpt2** -- [GPT2LMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2LMHeadModel) (modelo GPT2Config)
- **gpt_bigcode** -- [GPTBigCodeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeForCausalLM) (modelo GPTBigCodeConfig)
- **hiera** -- [HieraForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hiera#transformers.HieraForPreTraining) (modelo HieraConfig)
- **ibert** -- [IBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForMaskedLM) (modelo IBertConfig)
- **idefics** -- [IdeficsForVisionText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics#transformers.IdeficsForVisionText2Text) (modelo IdeficsConfig)
- **idefics2** -- [Idefics2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics2#transformers.Idefics2ForConditionalGeneration) (modelo Idefics2Config)
- **idefics3** -- [Idefics3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3ForConditionalGeneration) (modelo Idefics3Config)
- **inkling_mm_model** -- [InklingForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingForConditionalGeneration) (modelo InklingConfig)
- **janus** -- [JanusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/janus#transformers.JanusForConditionalGeneration) (modelo JanusConfig)
- **layoutlm** -- [LayoutLMForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForMaskedLM) (modelo LayoutLMConfig)
- **llava** -- [LlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaForConditionalGeneration) (modelo LlavaConfig)
- **llava_next** -- [LlavaNextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitevision#transformers.LlavaNextForConditionalGeneration) (modelo LlavaNextConfig)
- **llava_next_video** -- [LlavaNextVideoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_next_video#transformers.LlavaNextVideoForConditionalGeneration) (modelo LlavaNextVideoConfig)
- **llava_onevision** -- [LlavaOnevisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration) (modelo LlavaOnevisionConfig)
- **longformer** -- [LongformerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForMaskedLM) (modelo LongformerConfig)
- **luke** -- [LukeForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForMaskedLM) (modelo LukeConfig)
- **lxmert** -- [LxmertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.LxmertForPreTraining) (modelo LxmertConfig)
- **mamba** -- [MambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mamba#transformers.MambaForCausalLM) (modelo MambaConfig)
- **mamba2** -- [Mamba2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2ForCausalLM) (modelo Mamba2Config)
- **megatron-bert** -- [MegatronBertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForPreTraining) (modelo MegatronBertConfig)
- **mistral3** -- [Mistral3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral3#transformers.Mistral3ForConditionalGeneration) (modelo Mistral3Config)
- **mistral4** -- [Mistral4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForCausalLM) (modelo Mistral4Config)
- **mistral_large4** -- [MistralLarge4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration) (modelo MistralLarge4Config)
- **mllama** -- [MllamaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaForConditionalGeneration) (modelo MllamaConfig)
- **mobilebert** -- [MobileBertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForPreTraining) (modelo MobileBertConfig)
- **moss_transcribe_diarize** -- [MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration) (modelo MossTranscribeDiarizeConfig)
- **mpnet** -- [MPNetForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForMaskedLM) (modelo MPNetConfig)
- **mpt** -- [MptForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForCausalLM) (modelo MptConfig)
- **mra** -- [MraForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForMaskedLM) (modelo MraConfig)
- **musicflamingo** -- [MusicFlamingoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicflamingo#transformers.MusicFlamingoForConditionalGeneration) (modelo MusicFlamingoConfig)
- **mvp** -- [MvpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForConditionalGeneration) (modelo MvpConfig)
- **nanochat** -- [NanoChatForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nanochat#transformers.NanoChatForCausalLM) (modelo NanoChatConfig)
- **nemo_speechlm** -- [Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_transcribe#transformers.Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration) (modelo Nemotron3_5TranscribeConfig)
- **nllb-moe** -- [NllbMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nllb-moe#transformers.NllbMoeForConditionalGeneration) (modelo NllbMoeConfig)
- **openai-gpt** -- [OpenAIGPTLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai-gpt#transformers.OpenAIGPTLMHeadModel) (modelo OpenAIGPTConfig)
- **paligemma** -- [PaliGemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration) (modelo PaliGemmaConfig)
- **qwen2_audio** -- [Qwen2AudioForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioForConditionalGeneration) (modelo Qwen2AudioConfig)
- **qwen3_asr** -- [Qwen3ASRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForConditionalGeneration) (modelo Qwen3ASRConfig)
- **roberta** -- [RobertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForMaskedLM) (modelo RobertaConfig)
- **roberta-prelayernorm** -- [RobertaPreLayerNormForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForMaskedLM) (modelo RobertaPreLayerNormConfig)
- **roc_bert** -- [RoCBertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForPreTraining) (modelo RoCBertConfig)
- **rwkv** -- [RwkvForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rwkv#transformers.RwkvForCausalLM) (modelo RwkvConfig)
- **splinter** -- [SplinterForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/splinter#transformers.SplinterForPreTraining) (modelo SplinterConfig)
- **squeezebert** -- [SqueezeBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForMaskedLM) (modelo SqueezeBertConfig)
- **switch_transformers** -- [SwitchTransformersForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/switch_transformers#transformers.SwitchTransformersForConditionalGeneration) (modelo SwitchTransformersConfig)
- **t5** -- [T5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForConditionalGeneration) (modelo T5Config)
- **t5gemma** -- [T5GemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaForConditionalGeneration) (modelo T5GemmaConfig)
- **t5gemma2** -- [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) (modelo T5Gemma2Config)
- **tapas** -- [TapasForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasForMaskedLM) (modelo TapasConfig)
- **unispeech** -- [UniSpeechForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechForPreTraining) (modelo UniSpeechConfig)
- **unispeech-sat** -- [UniSpeechSatForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForPreTraining) (modelo UniSpeechSatConfig)
- **vibevoice_asr** -- [VibeVoiceAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrForConditionalGeneration) (modelo VibeVoiceAsrConfig)
- **video_llava** -- [VideoLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaForConditionalGeneration) (modelo VideoLlavaConfig)
- **videomae** -- [VideoMAEForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomae#transformers.VideoMAEForPreTraining) (modelo VideoMAEConfig)
- **vipllava** -- [VipLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaForConditionalGeneration) (modelo VipLlavaConfig)
- **visual_bert** -- [VisualBertForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/visual_bert#transformers.VisualBertForPreTraining) (modelo VisualBertConfig)
- **vit_mae** -- [ViTMAEForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit_mae#transformers.ViTMAEForPreTraining) (modelo ViTMAEConfig)
- **voxtral** -- [VoxtralForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralForConditionalGeneration) (modelo VoxtralConfig)
- **voxtral_realtime** -- [VoxtralRealtimeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeForConditionalGeneration) (modelo VoxtralRealtimeConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2ForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForPreTraining) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2ConformerForPreTraining](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForPreTraining) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **xlm** -- [XLMWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMWithLMHeadModel) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForMaskedLM) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [XLMRobertaXLForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xlnet** -- [XLNetLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetLMHeadModel) (modelo XLNetConfig)
- **xlstm** -- [xLSTMForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMForCausalLM) (modelo xLSTMConfig)
- **xmod** -- [XmodForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForMaskedLM) (modelo XmodConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPreTraining

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

## Processamento de Linguagem Natural

As seguintes classes automáticas estão disponíveis para as seguintes tarefas de processamento de linguagem natural.

### AutoModelForCausalLM[[transformers.AutoModelForCausalLM]]

#### transformers.AutoModelForCausalLM[[transformers.AutoModelForCausalLM]]

```python
transformers.AutoModelForCausalLM(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2309)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem causal) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForCausalLM.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : The model class to instantiate is selected based on the configuration class:  - [AXK1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1Config) configuration class: [AXK1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1ForCausalLM) (AXK1Config model) - [AXK2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2Config) configuration class: [AXK2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2ForCausalLM) (AXK2Config model) - [AfmoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/afmoe#transformers.AfmoeConfig) configuration class: [AfmoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/afmoe#transformers.AfmoeForCausalLM) (AfmoeConfig model) - [ApertusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusConfig) configuration class: [ApertusForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusForCausalLM) (ApertusConfig model) - [ArceeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeConfig) configuration class: [ArceeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeForCausalLM) (ArceeConfig model) - [AriaTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaTextConfig) configuration class: [AriaTextForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaTextForCausalLM) (AriaTextConfig model) - [BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig) configuration class: [BailingHybridForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridForCausalLM) (BailingHybridConfig model) - [BambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bamba#transformers.BambaConfig) configuration class: [BambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bamba#transformers.BambaForCausalLM) (BambaConfig model) - [BartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartConfig) configuration class: [BartForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForCausalLM) (BartConfig model) - [BeamConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beam#transformers.BeamConfig) configuration class: [BeamForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beam#transformers.BeamForCausalLM) (BeamConfig model) - [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig) configuration class: [BertLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertLMHeadModel) (BertConfig model) - [BertGenerationConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert-generation#transformers.BertGenerationConfig) configuration class: [BertGenerationDecoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert-generation#transformers.BertGenerationDecoder) (BertGenerationConfig model) - [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig) configuration class: [BigBirdForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForCausalLM) (BigBirdConfig model) - [BigBirdPegasusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusConfig) configuration class: [BigBirdPegasusForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusForCausalLM) (BigBirdPegasusConfig model) - [BioGptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig) configuration class: [BioGptForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForCausalLM) (BioGptConfig model) - [BitNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bitnet#transformers.BitNetConfig) configuration class: [BitNetForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bitnet#transformers.BitNetForCausalLM) (BitNetConfig model) - [BlenderbotConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotConfig) configuration class: [BlenderbotForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotForCausalLM) (BlenderbotConfig model) - [BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig) configuration class: [BlenderbotSmallForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallForCausalLM) (BlenderbotSmallConfig model) - [BloomConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomConfig) configuration class: [BloomForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForCausalLM) (BloomConfig model) - [BltConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blt#transformers.BltConfig) configuration class: [BltForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blt#transformers.BltForCausalLM) (BltConfig model) - [CTRLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLConfig) configuration class: [CTRLLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLLMHeadModel) (CTRLConfig model) - [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig) configuration class: [CamembertForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForCausalLM) (CamembertConfig model) - [CodeGenConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/codegen#transformers.CodeGenConfig) configuration class: [CodeGenForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/codegen#transformers.CodeGenForCausalLM) (CodeGenConfig model) - [Cohere2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2#transformers.Cohere2Config) configuration class: [Cohere2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2#transformers.Cohere2ForCausalLM) (Cohere2Config model) - [Cohere2MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_moe#transformers.Cohere2MoeConfig) configuration class: [Cohere2MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_moe#transformers.Cohere2MoeForCausalLM) (Cohere2MoeConfig model) - [CohereCompassTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassTextConfig) configuration class: [CohereCompassForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassForCausalLM) (CohereCompassTextConfig model) - [CohereConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereConfig) configuration class: [CohereForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereForCausalLM) (CohereConfig model) - [CpmAntConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cpmant#transformers.CpmAntConfig) configuration class: [CpmAntForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cpmant#transformers.CpmAntForCausalLM) (CpmAntConfig model) - [CwmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cwm#transformers.CwmConfig) configuration class: [CwmForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cwm#transformers.CwmForCausalLM) (CwmConfig model) - [Data2VecTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextConfig) configuration class: [Data2VecTextForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForCausalLM) (Data2VecTextConfig model) - [DbrxConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dbrx#transformers.DbrxConfig) configuration class: [DbrxForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dbrx#transformers.DbrxForCausalLM) (DbrxConfig model) - [DeepseekV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2Config) configuration class: [DeepseekV2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2ForCausalLM) (DeepseekV2Config model) - [DeepseekV32Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32Config) configuration class: [DeepseekV32ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32ForCausalLM) (DeepseekV32Config model) - [DeepseekV3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3Config) configuration class: [DeepseekV3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3ForCausalLM) (DeepseekV3Config model) - [DeepseekV4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v4#transformers.DeepseekV4Config) configuration class: [DeepseekV4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v4#transformers.DeepseekV4ForCausalLM) (DeepseekV4Config model) - [DiffLlamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaConfig) configuration class: [DiffLlamaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaForCausalLM) (DiffLlamaConfig model) - [DogeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/doge#transformers.DogeConfig) configuration class: [DogeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/doge#transformers.DogeForCausalLM) (DogeConfig model) - [Dots1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dots1#transformers.Dots1Config) configuration class: [Dots1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dots1#transformers.Dots1ForCausalLM) (Dots1Config model) - [ElectraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraConfig) configuration class: [ElectraForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForCausalLM) (ElectraConfig model) - [Emu3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3Config) configuration class: [Emu3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3ForCausalLM) (Emu3Config model) - [Ernie4_5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5Config) configuration class: [Ernie4_5ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5ForCausalLM) (Ernie4_5Config model) - [Ernie4_5_MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_moe#transformers.Ernie4_5_MoeConfig) configuration class: [Ernie4_5_MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_moe#transformers.Ernie4_5_MoeForCausalLM) (Ernie4_5_MoeConfig model) - [ErnieConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieConfig) configuration class: [ErnieForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForCausalLM) (ErnieConfig model) - [Exaone4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4Config) configuration class: [Exaone4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForCausalLM) (Exaone4Config model) - [ExaoneMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeConfig) configuration class: [ExaoneMoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeForCausalLM) (ExaoneMoeConfig model) - [FalconConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconConfig) configuration class: [FalconForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconForCausalLM) (FalconConfig model) - [FalconH1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1Config) configuration class: [FalconH1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1ForCausalLM) (FalconH1Config model) - [FalconMambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_mamba#transformers.FalconMambaConfig) configuration class: [FalconMambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_mamba#transformers.FalconMambaForCausalLM) (FalconMambaConfig model) - [FlexOlmoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoConfig) configuration class: [FlexOlmoForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoForCausalLM) (FlexOlmoConfig model) - [FlintConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flint#transformers.FlintConfig) configuration class: [FlintForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flint#transformers.FlintForCausalLM) (FlintConfig model) - [FuyuConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuConfig) configuration class: [FuyuForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuForCausalLM) (FuyuConfig model) - [GPT2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Config) configuration class: [GPT2LMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2LMHeadModel) (GPT2Config model) - [GPTBigCodeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeConfig) configuration class: [GPTBigCodeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeForCausalLM) (GPTBigCodeConfig model) - [GPTJConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJConfig) configuration class: [GPTJForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJForCausalLM) (GPTJConfig model) - [GPTNeoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoConfig) configuration class: [GPTNeoForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoForCausalLM) (GPTNeoConfig model) - [GPTNeoXConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXConfig) configuration class: [GPTNeoXForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXForCausalLM) (GPTNeoXConfig model) - [GPTNeoXJapaneseConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox_japanese#transformers.GPTNeoXJapaneseConfig) configuration class: [GPTNeoXJapaneseForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox_japanese#transformers.GPTNeoXJapaneseForCausalLM) (GPTNeoXJapaneseConfig model) - [Gemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2Config) configuration class: [Gemma2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2ForCausalLM) (Gemma2Config model) - [Gemma3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config) configuration class: [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (Gemma3Config model) - [Gemma3TextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3TextConfig) configuration class: [Gemma3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForCausalLM) (Gemma3TextConfig model) - [Gemma3nConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nConfig) configuration class: [Gemma3nForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nForConditionalGeneration) (Gemma3nConfig model) - [Gemma3nTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nTextConfig) configuration class: [Gemma3nForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nForCausalLM) (Gemma3nTextConfig model) - [Gemma4AssistantConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_assistant#transformers.Gemma4AssistantConfig) configuration class: [Gemma4AssistantForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_assistant#transformers.Gemma4AssistantForCausalLM) (Gemma4AssistantConfig model) - [Gemma4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config) configuration class: [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) (Gemma4Config model) - [Gemma4TextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4TextConfig) configuration class: [Gemma4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForCausalLM) (Gemma4TextConfig model) - [Gemma4UnifiedAssistantConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified_assistant#transformers.Gemma4UnifiedAssistantConfig) configuration class: [Gemma4UnifiedAssistantForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified_assistant#transformers.Gemma4UnifiedAssistantForCausalLM) (Gemma4UnifiedAssistantConfig model) - [Gemma4UnifiedConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedConfig) configuration class: [Gemma4UnifiedForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForConditionalGeneration) (Gemma4UnifiedConfig model) - [Gemma4UnifiedTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedTextConfig) configuration class: [Gemma4UnifiedForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForCausalLM) (Gemma4UnifiedTextConfig model) - [GemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaConfig) configuration class: [GemmaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaForCausalLM) (GemmaConfig model) - [GitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitConfig) configuration class: [GitForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitForCausalLM) (GitConfig model) - [Glm4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4Config) configuration class: [Glm4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4ForCausalLM) (Glm4Config model) - [Glm4MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4_moe#transformers.Glm4MoeConfig) configuration class: [Glm4MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4_moe#transformers.Glm4MoeForCausalLM) (Glm4MoeConfig model) - [Glm4MoeLiteConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4_moe_lite#transformers.Glm4MoeLiteConfig) configuration class: [Glm4MoeLiteForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4_moe_lite#transformers.Glm4MoeLiteForCausalLM) (Glm4MoeLiteConfig model) - [GlmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmConfig) configuration class: [GlmForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmForCausalLM) (GlmConfig model) - [GlmMoeDsaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm_moe_dsa#transformers.GlmMoeDsaConfig) configuration class: [GlmMoeDsaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm_moe_dsa#transformers.GlmMoeDsaForCausalLM) (GlmMoeDsaConfig model) - [GotOcr2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Config) configuration class: [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration) (GotOcr2Config model) - [GptOssConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssConfig) configuration class: [GptOssForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssForCausalLM) (GptOssConfig model) - 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[XLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMConfig) configuration class: [XLMWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMWithLMHeadModel) (XLMConfig model) - [XLMRobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaConfig) configuration class: [XLMRobertaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForCausalLM) (XLMRobertaConfig model) - [XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig) configuration class: [XLMRobertaXLForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForCausalLM) (XLMRobertaXLConfig model) - [XLNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetConfig) configuration class: [XLNetLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetLMHeadModel) (XLNetConfig model) - [XmodConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodConfig) configuration class: [XmodForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForCausalLM) (XmodConfig model) - [YoutuConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/youtu#transformers.YoutuConfig) configuration class: [YoutuForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/youtu#transformers.YoutuForCausalLM) (YoutuConfig model) - [Zamba2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config) configuration class: [Zamba2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2ForCausalLM) (Zamba2Config model) - [ZambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaConfig) configuration class: [ZambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaForCausalLM) (ZambaConfig model) - [ZayaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zaya#transformers.ZayaConfig) configuration class: [ZayaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zaya#transformers.ZayaForCausalLM) (ZayaConfig model) - [xLSTMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMConfig) configuration class: [xLSTMForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMForCausalLM) (xLSTMConfig model)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem causal) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForCausalLM

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem causal) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **afmoe** -- [AfmoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/afmoe#transformers.AfmoeForCausalLM) (modelo AfmoeConfig)
- **apertus** -- [ApertusForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusForCausalLM) (modelo ApertusConfig)
- **arcee** -- [ArceeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeForCausalLM) (modelo ArceeConfig)
- **aria_text** -- [AriaTextForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaTextForCausalLM) (modelo AriaTextConfig)
- **axk1** -- [AXK1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1ForCausalLM) (modelo AXK1Config)
- **axk2** -- [AXK2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2ForCausalLM) (modelo AXK2Config)
- **bailing_hybrid** -- [BailingHybridForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridForCausalLM) (modelo BailingHybridConfig)
- **bamba** -- [BambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bamba#transformers.BambaForCausalLM) (modelo BambaConfig)
- **bart** -- [BartForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForCausalLM) (modelo BartConfig)
- **beam** -- [BeamForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beam#transformers.BeamForCausalLM) (modelo BeamConfig)
- **bert** -- [BertLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertLMHeadModel) (modelo BertConfig)
- **bert-generation** -- [BertGenerationDecoder](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert-generation#transformers.BertGenerationDecoder) (modelo BertGenerationConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForCausalLM) (modelo BigBirdConfig)
- **bigbird_pegasus** -- [BigBirdPegasusForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusForCausalLM) (modelo BigBirdPegasusConfig)
- **biogpt** -- [BioGptForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForCausalLM) (modelo BioGptConfig)
- **bitnet** -- [BitNetForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bitnet#transformers.BitNetForCausalLM) (modelo BitNetConfig)
- **blenderbot** -- [BlenderbotForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotForCausalLM) (modelo BlenderbotConfig)
- **blenderbot-small** -- [BlenderbotSmallForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallForCausalLM) (modelo BlenderbotSmallConfig)
- **bloom** -- [BloomForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForCausalLM) (modelo BloomConfig)
- **blt** -- [BltForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blt#transformers.BltForCausalLM) (modelo BltConfig)
- **camembert** -- [CamembertForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForCausalLM) (modelo CamembertConfig)
- **codegen** -- [CodeGenForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/codegen#transformers.CodeGenForCausalLM) (modelo CodeGenConfig)
- **cohere** -- [CohereForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere#transformers.CohereForCausalLM) (modelo CohereConfig)
- **cohere2** -- [Cohere2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2#transformers.Cohere2ForCausalLM) (modelo Cohere2Config)
- **cohere2_moe** -- [Cohere2MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_moe#transformers.Cohere2MoeForCausalLM) (modelo Cohere2MoeConfig)
- **cohere_compass_text** -- [CohereCompassForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassForCausalLM) (modelo CohereCompassTextConfig)
- **cpmant** -- [CpmAntForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cpmant#transformers.CpmAntForCausalLM) (modelo CpmAntConfig)
- **ctrl** -- [CTRLLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLLMHeadModel) (modelo CTRLConfig)
- **cwm** -- [CwmForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cwm#transformers.CwmForCausalLM) (modelo CwmConfig)
- **data2vec-text** -- [Data2VecTextForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForCausalLM) (modelo Data2VecTextConfig)
- **dbrx** -- [DbrxForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dbrx#transformers.DbrxForCausalLM) (modelo DbrxConfig)
- **deepseek_v2** -- [DeepseekV2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2ForCausalLM) (modelo DeepseekV2Config)
- **deepseek_v3** -- [DeepseekV3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3ForCausalLM) (modelo DeepseekV3Config)
- **deepseek_v32** -- [DeepseekV32ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32ForCausalLM) (modelo DeepseekV32Config)
- **deepseek_v4** -- [DeepseekV4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v4#transformers.DeepseekV4ForCausalLM) (modelo DeepseekV4Config)
- **diffllama** -- [DiffLlamaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaForCausalLM) (modelo DiffLlamaConfig)
- **doge** -- [DogeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/doge#transformers.DogeForCausalLM) (modelo DogeConfig)
- **dots1** -- [Dots1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dots1#transformers.Dots1ForCausalLM) (modelo Dots1Config)
- **electra** -- [ElectraForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForCausalLM) (modelo ElectraConfig)
- **emu3** -- [Emu3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3ForCausalLM) (modelo Emu3Config)
- **ernie** -- [ErnieForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForCausalLM) (modelo ErnieConfig)
- **ernie4_5** -- [Ernie4_5ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5ForCausalLM) (modelo Ernie4_5Config)
- **ernie4_5_moe** -- [Ernie4_5_MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_moe#transformers.Ernie4_5_MoeForCausalLM) (modelo Ernie4_5_MoeConfig)
- **exaone4** -- [Exaone4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForCausalLM) (modelo Exaone4Config)
- **exaone_moe** -- [ExaoneMoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeForCausalLM) (modelo ExaoneMoeConfig)
- **falcon** -- [FalconForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconForCausalLM) (modelo FalconConfig)
- **falcon_h1** -- [FalconH1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1ForCausalLM) (modelo FalconH1Config)
- **falcon_mamba** -- [FalconMambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon_mamba#transformers.FalconMambaForCausalLM) (modelo FalconMambaConfig)
- **flex_olmo** -- [FlexOlmoForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoForCausalLM) (modelo FlexOlmoConfig)
- **flint** -- [FlintForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flint#transformers.FlintForCausalLM) (modelo FlintConfig)
- **fuyu** -- [FuyuForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuForCausalLM) (modelo FuyuConfig)
- **gemma** -- [GemmaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaForCausalLM) (modelo GemmaConfig)
- **gemma2** -- [Gemma2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2ForCausalLM) (modelo Gemma2Config)
- **gemma3** -- [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (modelo Gemma3Config)
- **gemma3_text** -- [Gemma3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForCausalLM) (modelo Gemma3TextConfig)
- **gemma3n** -- [Gemma3nForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nForConditionalGeneration) (modelo Gemma3nConfig)
- **gemma3n_text** -- [Gemma3nForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nForCausalLM) (modelo Gemma3nTextConfig)
- **gemma4** -- [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) (modelo Gemma4Config)
- **gemma4_assistant** -- [Gemma4AssistantForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_assistant#transformers.Gemma4AssistantForCausalLM) (modelo Gemma4AssistantConfig)
- **gemma4_text** -- [Gemma4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForCausalLM) (modelo Gemma4TextConfig)
- **gemma4_unified** -- [Gemma4UnifiedForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForConditionalGeneration) (modelo Gemma4UnifiedConfig)
- **gemma4_unified_assistant** -- [Gemma4UnifiedAssistantForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified_assistant#transformers.Gemma4UnifiedAssistantForCausalLM) (modelo Gemma4UnifiedAssistantConfig)
- **gemma4_unified_text** -- [Gemma4UnifiedForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForCausalLM) (modelo Gemma4UnifiedTextConfig)
- **git** -- [GitForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitForCausalLM) (modelo GitConfig)
- **glm** -- [GlmForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmForCausalLM) (modelo GlmConfig)
- **glm4** -- [Glm4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4ForCausalLM) (modelo Glm4Config)
- **glm4_moe** -- [Glm4MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4_moe#transformers.Glm4MoeForCausalLM) (modelo Glm4MoeConfig)
- **glm4_moe_lite** -- [Glm4MoeLiteForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4_moe_lite#transformers.Glm4MoeLiteForCausalLM) (modelo Glm4MoeLiteConfig)
- **glm_moe_dsa** -- [GlmMoeDsaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm_moe_dsa#transformers.GlmMoeDsaForCausalLM) (modelo GlmMoeDsaConfig)
- **got_ocr2** -- [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration) (modelo GotOcr2Config)
- **gpt-sw3** -- [GPT2LMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2LMHeadModel) (modelo GPT2Config)
- **gpt2** -- [GPT2LMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2LMHeadModel) (modelo GPT2Config)
- **gpt_bigcode** -- [GPTBigCodeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeForCausalLM) (modelo GPTBigCodeConfig)
- **gpt_neo** -- [GPTNeoForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoForCausalLM) (modelo GPTNeoConfig)
- **gpt_neox** -- [GPTNeoXForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXForCausalLM) (modelo GPTNeoXConfig)
- **gpt_neox_japanese** -- [GPTNeoXJapaneseForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox_japanese#transformers.GPTNeoXJapaneseForCausalLM) (modelo GPTNeoXJapaneseConfig)
- **gpt_oss** -- [GptOssForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssForCausalLM) (modelo GptOssConfig)
- **gptj** -- [GPTJForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJForCausalLM) (modelo GPTJConfig)
- **granite** -- [GraniteForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite#transformers.GraniteForCausalLM) (modelo GraniteConfig)
- **granite_swa** -- [GraniteSWAForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_swa#transformers.GraniteSWAForCausalLM) (modelo GraniteSWAConfig)
- **granitemoe** -- [GraniteMoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitemoe#transformers.GraniteMoeForCausalLM) (modelo GraniteMoeConfig)
- **granitemoe_swa** -- [GraniteMoeSWAForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitemoe_swa#transformers.GraniteMoeSWAForCausalLM) (modelo GraniteMoeSWAConfig)
- **granitemoehybrid** -- [GraniteMoeHybridForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitemoehybrid#transformers.GraniteMoeHybridForCausalLM) (modelo GraniteMoeHybridConfig)
- **granitemoeshared** -- [GraniteMoeSharedForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitemoeshared#transformers.GraniteMoeSharedForCausalLM) (modelo GraniteMoeSharedConfig)
- **helium** -- [HeliumForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/helium#transformers.HeliumForCausalLM) (modelo HeliumConfig)
- **hrm_text** -- [HrmTextForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hrm_text#transformers.HrmTextForCausalLM) (modelo HrmTextConfig)
- **hunyuan_v1_dense** -- [HunYuanDenseV1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_v1_dense#transformers.HunYuanDenseV1ForCausalLM) (modelo HunYuanDenseV1Config)
- **hunyuan_v1_moe** -- [HunYuanMoEV1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_v1_moe#transformers.HunYuanMoEV1ForCausalLM) (modelo HunYuanMoEV1Config)
- **hy_v3** -- [HYV3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hy_v3#transformers.HYV3ForCausalLM) (modelo HYV3Config)
- **hy_v4** -- [HYV4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hy_v4#transformers.HYV4ForCausalLM) (modelo HYV4Config)
- **hyperclovax** -- [HyperCLOVAXForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXForCausalLM) (modelo HyperCLOVAXConfig)
- **inkling_text** -- [InklingForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingForCausalLM) (modelo InklingTextConfig)
- **jais2** -- [Jais2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jais2#transformers.Jais2ForCausalLM) (modelo Jais2Config)
- **jamba** -- [JambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jamba#transformers.JambaForCausalLM) (modelo JambaConfig)
- **jetmoe** -- [JetMoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jetmoe#transformers.JetMoeForCausalLM) (modelo JetMoeConfig)
- **kimi_linear** -- [KimiLinearForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearForCausalLM) (modelo KimiLinearConfig)
- **kolibri1** -- [Kolibri1ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kolibri1#transformers.Kolibri1ForCausalLM) (modelo Kolibri1Config)
- **laguna** -- [LagunaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/laguna#transformers.LagunaForCausalLM) (modelo LagunaConfig)
- **lfm2** -- [Lfm2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2ForCausalLM) (modelo Lfm2Config)
- **lfm2_moe** -- [Lfm2MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lfm2_moe#transformers.Lfm2MoeForCausalLM) (modelo Lfm2MoeConfig)
- **llama** -- [LlamaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama2#transformers.LlamaForCausalLM) (modelo LlamaConfig)
- **llama4** -- [Llama4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama4#transformers.Llama4ForCausalLM) (modelo Llama4Config)
- **llama4_text** -- [Llama4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama4#transformers.Llama4ForCausalLM) (modelo Llama4TextConfig)
- **longcat_flash** -- [LongcatFlashForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashForCausalLM) (modelo LongcatFlashConfig)
- **mamba** -- [MambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mamba#transformers.MambaForCausalLM) (modelo MambaConfig)
- **mamba2** -- [Mamba2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2ForCausalLM) (modelo Mamba2Config)
- **marian** -- [MarianForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/marian#transformers.MarianForCausalLM) (modelo MarianConfig)
- **mbart** -- [MBartForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForCausalLM) (modelo MBartConfig)
- **megatron-bert** -- [MegatronBertForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForCausalLM) (modelo MegatronBertConfig)
- **mellum** -- [MellumForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mellum#transformers.MellumForCausalLM) (modelo MellumConfig)
- **mimo_v2_flash** -- [MiMoV2FlashForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashForCausalLM) (modelo MiMoV2FlashConfig)
- **minicpm3** -- [MiniCPM3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm3#transformers.MiniCPM3ForCausalLM) (modelo MiniCPM3Config)
- **minimax** -- [MiniMaxForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxForCausalLM) (modelo MiniMaxConfig)
- **minimax_m2** -- [MiniMaxM2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m2#transformers.MiniMaxM2ForCausalLM) (modelo MiniMaxM2Config)
- **minimax_m3_vl_text** -- [MiniMaxM3VLForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m3_vl#transformers.MiniMaxM3VLForCausalLM) (modelo MiniMaxM3VLTextConfig)
- **ministral** -- [MinistralForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralForCausalLM) (modelo MinistralConfig)
- **ministral3** -- [Ministral3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3ForCausalLM) (modelo Ministral3Config)
- **mistral** -- [MistralForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralForCausalLM) (modelo MistralConfig)
- **mixtral** -- [MixtralForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralForCausalLM) (modelo MixtralConfig)
- **mllama** -- [MllamaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaForCausalLM) (modelo MllamaConfig)
- **modernbert-decoder** -- [ModernBertDecoderForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert-decoder#transformers.ModernBertDecoderForCausalLM) (modelo ModernBertDecoderConfig)
- **moshi** -- [MoshiForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moshi#transformers.MoshiForCausalLM) (modelo MoshiConfig)
- **moss_transcribe_diarize** -- [MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration) (modelo MossTranscribeDiarizeConfig)
- **mpt** -- [MptForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForCausalLM) (modelo MptConfig)
- **musicgen** -- [MusicgenForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicgen#transformers.MusicgenForCausalLM) (modelo MusicgenConfig)
- **musicgen_melody** -- [MusicgenMelodyForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicgen_melody#transformers.MusicgenMelodyForCausalLM) (modelo MusicgenMelodyConfig)
- **mvp** -- [MvpForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForCausalLM) (modelo MvpConfig)
- **nanochat** -- [NanoChatForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nanochat#transformers.NanoChatForCausalLM) (modelo NanoChatConfig)
- **nemotron** -- [NemotronForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronForCausalLM) (modelo NemotronConfig)
- **nemotron_h** -- [NemotronHForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_h#transformers.NemotronHForCausalLM) (modelo NemotronHConfig)
- **olmo** -- [OlmoForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/olmo#transformers.OlmoForCausalLM) (modelo OlmoConfig)
- **olmo2** -- [Olmo2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/olmo2#transformers.Olmo2ForCausalLM) (modelo Olmo2Config)
- **olmo3** -- [Olmo3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/olmo3#transformers.Olmo3ForCausalLM) (modelo Olmo3Config)
- **olmo_hybrid** -- [OlmoHybridForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/olmo_hybrid#transformers.OlmoHybridForCausalLM) (modelo OlmoHybridConfig)
- **olmoe** -- [OlmoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/olmoe#transformers.OlmoeForCausalLM) (modelo OlmoeConfig)
- **openai-gpt** -- [OpenAIGPTLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai-gpt#transformers.OpenAIGPTLMHeadModel) (modelo OpenAIGPTConfig)
- **opt** -- [OPTForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/opt#transformers.OPTForCausalLM) (modelo OPTConfig)
- **pegasus** -- [PegasusForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pegasus#transformers.PegasusForCausalLM) (modelo PegasusConfig)
- **persimmon** -- [PersimmonForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/persimmon#transformers.PersimmonForCausalLM) (modelo PersimmonConfig)
- **phi** -- [PhiForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi#transformers.PhiForCausalLM) (modelo PhiConfig)
- **phi3** -- [Phi3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi3#transformers.Phi3ForCausalLM) (modelo Phi3Config)
- **phi4_multimodal** -- [Phi4MultimodalForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi4_multimodal#transformers.Phi4MultimodalForCausalLM) (modelo Phi4MultimodalConfig)
- **phimoe** -- [PhimoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phimoe#transformers.PhimoeForCausalLM) (modelo PhimoeConfig)
- **plbart** -- [PLBartForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/plbart#transformers.PLBartForCausalLM) (modelo PLBartConfig)
- **prophetnet** -- [ProphetNetForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/prophetnet#transformers.ProphetNetForCausalLM) (modelo ProphetNetConfig)
- **qwen2** -- [Qwen2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2ForCausalLM) (modelo Qwen2Config)
- **qwen2_moe** -- [Qwen2MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeForCausalLM) (modelo Qwen2MoeConfig)
- **qwen3** -- [Qwen3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3ForCausalLM) (modelo Qwen3Config)
- **qwen3_5** -- [Qwen3_5ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForCausalLM) (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_5_moe** -- [Qwen3_5MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM) (modelo Qwen3_5MoeConfig)
- **qwen3_5_moe_text** -- [Qwen3_5MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM) (modelo Qwen3_5MoeTextConfig)
- **qwen3_5_text** -- [Qwen3_5ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForCausalLM) (modelo Qwen3_5TextConfig)
- **qwen3_moe** -- [Qwen3MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeForCausalLM) (modelo Qwen3MoeConfig)
- **qwen3_next** -- [Qwen3NextForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextForCausalLM) (modelo Qwen3NextConfig)
- **qwen4_exp** -- [Qwen4ExpForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForCausalLM) (modelo Qwen4ExpConfig)
- **qwen4_exp_text** -- [Qwen4ExpForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForCausalLM) (modelo Qwen4ExpTextConfig)
- **recurrent_gemma** -- [RecurrentGemmaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/recurrent_gemma#transformers.RecurrentGemmaForCausalLM) (modelo RecurrentGemmaConfig)
- **reformer** -- [ReformerModelWithLMHead](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerModelWithLMHead) (modelo ReformerConfig)
- **rembert** -- [RemBertForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForCausalLM) (modelo RemBertConfig)
- **roberta** -- [RobertaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForCausalLM) (modelo RobertaConfig)
- **roberta-prelayernorm** -- [RobertaPreLayerNormForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForCausalLM) (modelo RobertaPreLayerNormConfig)
- **roc_bert** -- [RoCBertForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForCausalLM) (modelo RoCBertConfig)
- **roformer** -- [RoFormerForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForCausalLM) (modelo RoFormerConfig)
- **rwkv** -- [RwkvForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rwkv#transformers.RwkvForCausalLM) (modelo RwkvConfig)
- **seed_oss** -- [SeedOssForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssForCausalLM) (modelo SeedOssConfig)
- **smollm3** -- [SmolLM3ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3ForCausalLM) (modelo SmolLM3Config)
- **solar_open** -- [SolarOpenForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/solar_open#transformers.SolarOpenForCausalLM) (modelo SolarOpenConfig)
- **stablelm** -- [StableLmForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/stablelm#transformers.StableLmForCausalLM) (modelo StableLmConfig)
- **starcoder2** -- [Starcoder2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2ForCausalLM) (modelo Starcoder2Config)
- **trocr** -- [TrOCRForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/trocr#transformers.TrOCRForCausalLM) (modelo TrOCRConfig)
- **vaultgemma** -- [VaultGemmaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vaultgemma#transformers.VaultGemmaForCausalLM) (modelo VaultGemmaConfig)
- **whisper** -- [WhisperForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperForCausalLM) (modelo WhisperConfig)
- **xglm** -- [XGLMForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xglm#transformers.XGLMForCausalLM) (modelo XGLMConfig)
- **xlm** -- [XLMWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMWithLMHeadModel) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForCausalLM) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [XLMRobertaXLForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForCausalLM) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xlnet** -- [XLNetLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetLMHeadModel) (modelo XLNetConfig)
- **xlstm** -- [xLSTMForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlstm#transformers.xLSTMForCausalLM) (modelo xLSTMConfig)
- **xmod** -- [XmodForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForCausalLM) (modelo XmodConfig)
- **youtu** -- [YoutuForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/youtu#transformers.YoutuForCausalLM) (modelo YoutuConfig)
- **zamba** -- [ZambaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaForCausalLM) (modelo ZambaConfig)
- **zamba2** -- [Zamba2ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2ForCausalLM) (modelo Zamba2Config)
- **zaya** -- [ZayaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zaya#transformers.ZayaForCausalLM) (modelo ZayaConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForCausalLM

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForMaskedLM[[transformers.AutoModelForMaskedLM]]

#### transformers.AutoModelForMaskedLM[[transformers.AutoModelForMaskedLM]]

```python
transformers.AutoModelForMaskedLM(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2326)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem mascarada) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForMaskedLM.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [AlbertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertConfig): [AlbertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForMaskedLM) (modelo AlbertConfig) - Classe de configuração [BartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartConfig): [BartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForConditionalGeneration) (modelo BartConfig) - Classe de configuração [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig): [BertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForMaskedLM) (modelo BertConfig) - Classe de configuração [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig): [BigBirdForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForMaskedLM) (modelo BigBirdConfig) - Classe de configuração [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig): [CamembertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForMaskedLM) (modelo CamembertConfig) - Classe de configuração [ConvBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertConfig): [ConvBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForMaskedLM) (modelo ConvBertConfig) - Classe de configuração [Data2VecTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextConfig): [Data2VecTextForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForMaskedLM) (modelo Data2VecTextConfig) - Classe de configuração [DebertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaConfig): [DebertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForMaskedLM) (modelo DebertaConfig) - Classe de configuração [DebertaV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2Config): [DebertaV2ForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForMaskedLM) (modelo DebertaV2Config) - Classe de configuração [DistilBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig): [DistilBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMaskedLM) (modelo DistilBertConfig) - Classe de configuração [ElectraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraConfig): [ElectraForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForMaskedLM) (modelo ElectraConfig) - Classe de configuração [ErnieConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieConfig): [ErnieForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForMaskedLM) (modelo ErnieConfig) - Classe de configuração [EsmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmConfig): [EsmForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmForMaskedLM) (modelo EsmConfig) - Classe de configuração [EsmcConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcConfig): [EsmcForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcForMaskedLM) (modelo EsmcConfig) - Classe de configuração [EuroBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertConfig): [EuroBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertForMaskedLM) (modelo EuroBertConfig) - Classe de configuração [FNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetConfig): [FNetForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForMaskedLM) (modelo FNetConfig) - Classe de configuração [FlaubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertConfig): [FlaubertWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertWithLMHeadModel) (modelo FlaubertConfig) - Classe de configuração [FunnelConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelConfig): [FunnelForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForMaskedLM) (modelo FunnelConfig) - Classe de configuração [GteConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteConfig): [GteForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteForMaskedLM) (modelo GteConfig) - Classe de configuração [IBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertConfig): [IBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForMaskedLM) (modelo IBertConfig) - Classe de configuração [JinaEmbeddingsV3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3Config): [JinaEmbeddingsV3ForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3ForMaskedLM) (modelo JinaEmbeddingsV3Config) - Classe de configuração [LayoutLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMConfig): [LayoutLMForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForMaskedLM) (modelo LayoutLMConfig) - Classe de configuração [LongformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerConfig): [LongformerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForMaskedLM) (modelo LongformerConfig) - Classe de configuração [LukeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeConfig): [LukeForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForMaskedLM) (modelo LukeConfig) - Classe de configuração [MBartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig): [MBartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForConditionalGeneration) (modelo MBartConfig) - Classe de configuração [MPNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetConfig): [MPNetForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForMaskedLM) (modelo MPNetConfig) - Classe de configuração [MegatronBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertConfig): [MegatronBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForMaskedLM) (modelo MegatronBertConfig) - Classe de configuração [MobileBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertConfig): [MobileBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForMaskedLM) (modelo MobileBertConfig) - Classe de configuração [ModernBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertConfig): [ModernBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForMaskedLM) (modelo ModernBertConfig) - Classe de configuração [ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig): [ModernVBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertForMaskedLM) (modelo ModernVBertConfig) - Classe de configuração [MraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraConfig): [MraForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForMaskedLM) (modelo MraConfig) - Classe de configuração [MvpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig): [MvpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForConditionalGeneration) (modelo MvpConfig) - Classe de configuração [NeoMMEConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/neomme#transformers.NeoMMEConfig): [NeoMMEForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/neomme#transformers.NeoMMEForMaskedLM) (modelo NeoMMEConfig) - Classe de configuração [NomicBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertConfig): [NomicBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertForMaskedLM) (modelo NomicBertConfig) - Classe de configuração [NystromformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerConfig): [NystromformerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForMaskedLM) (modelo NystromformerConfig) - Classe de configuração [PerceiverConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverConfig): [PerceiverForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForMaskedLM) (modelo PerceiverConfig) - Classe de configuração [ReformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerConfig): [ReformerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerForMaskedLM) (modelo ReformerConfig) - Classe de configuração [RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig): [RemBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForMaskedLM) (modelo RemBertConfig) - Classe de configuração [RoCBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig): [RoCBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForMaskedLM) (modelo RoCBertConfig) - Classe de configuração [RoFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerConfig): [RoFormerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForMaskedLM) (modelo RoFormerConfig) - Classe de configuração [RobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaConfig): [RobertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForMaskedLM) (modelo RobertaConfig) - Classe de configuração [RobertaPreLayerNormConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormConfig): [RobertaPreLayerNormForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForMaskedLM) (modelo RobertaPreLayerNormConfig) - Classe de configuração [SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig): [SqueezeBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForMaskedLM) (modelo SqueezeBertConfig) - Classe de configuração [TapasConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasConfig): [TapasForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasForMaskedLM) (modelo TapasConfig) - Classe de configuração [UltraVBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertConfig): [UltraVBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertForMaskedLM) (modelo UltraVBertConfig) - Classe de configuração [UltrabertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertConfig): [UltrabertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertForMaskedLM) (modelo UltrabertConfig) - Classe de configuração [XLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMConfig): [XLMWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMWithLMHeadModel) (modelo XLMConfig) - Classe de configuração [XLMRobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaConfig): [XLMRobertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForMaskedLM) (modelo XLMRobertaConfig) - Classe de configuração [XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig): [XLMRobertaXLForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM) (modelo XLMRobertaXLConfig) - Classe de configuração [XmodConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodConfig): [XmodForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForMaskedLM) (modelo XmodConfig) - Classe de configuração [YosoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoConfig): [YosoForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForMaskedLM) (modelo YosoConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem mascarada) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMaskedLM

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForMaskedLM.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem mascarada) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **albert** -- [AlbertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForMaskedLM) (modelo AlbertConfig)
- **bart** -- [BartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForConditionalGeneration) (modelo BartConfig)
- **bert** -- [BertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForMaskedLM) (modelo BertConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForMaskedLM) (modelo BigBirdConfig)
- **camembert** -- [CamembertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForMaskedLM) (modelo CamembertConfig)
- **convbert** -- [ConvBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForMaskedLM) (modelo ConvBertConfig)
- **data2vec-text** -- [Data2VecTextForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForMaskedLM) (modelo Data2VecTextConfig)
- **deberta** -- [DebertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForMaskedLM) (modelo DebertaConfig)
- **deberta-v2** -- [DebertaV2ForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForMaskedLM) (modelo DebertaV2Config)
- **distilbert** -- [DistilBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMaskedLM) (modelo DistilBertConfig)
- **electra** -- [ElectraForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForMaskedLM) (modelo ElectraConfig)
- **ernie** -- [ErnieForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForMaskedLM) (modelo ErnieConfig)
- **esm** -- [EsmForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmForMaskedLM) (modelo EsmConfig)
- **esmc** -- [EsmcForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcForMaskedLM) (modelo EsmcConfig)
- **eurobert** -- [EuroBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertForMaskedLM) (modelo EuroBertConfig)
- **flaubert** -- [FlaubertWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertWithLMHeadModel) (modelo FlaubertConfig)
- **fnet** -- [FNetForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForMaskedLM) (modelo FNetConfig)
- **funnel** -- [FunnelForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForMaskedLM) (modelo FunnelConfig)
- **gte** -- [GteForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteForMaskedLM) (modelo GteConfig)
- **ibert** -- [IBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForMaskedLM) (modelo IBertConfig)
- **jina_embeddings_v3** -- [JinaEmbeddingsV3ForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3ForMaskedLM) (modelo JinaEmbeddingsV3Config)
- **layoutlm** -- [LayoutLMForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForMaskedLM) (modelo LayoutLMConfig)
- **longformer** -- [LongformerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForMaskedLM) (modelo LongformerConfig)
- **luke** -- [LukeForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForMaskedLM) (modelo LukeConfig)
- **mbart** -- [MBartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForConditionalGeneration) (modelo MBartConfig)
- **megatron-bert** -- [MegatronBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForMaskedLM) (modelo MegatronBertConfig)
- **mobilebert** -- [MobileBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForMaskedLM) (modelo MobileBertConfig)
- **modernbert** -- [ModernBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForMaskedLM) (modelo ModernBertConfig)
- **modernvbert** -- [ModernVBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertForMaskedLM) (modelo ModernVBertConfig)
- **mpnet** -- [MPNetForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForMaskedLM) (modelo MPNetConfig)
- **mra** -- [MraForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForMaskedLM) (modelo MraConfig)
- **mvp** -- [MvpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForConditionalGeneration) (modelo MvpConfig)
- **neomme** -- [NeoMMEForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/neomme#transformers.NeoMMEForMaskedLM) (modelo NeoMMEConfig)
- **nomic_bert** -- [NomicBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertForMaskedLM) (modelo NomicBertConfig)
- **nystromformer** -- [NystromformerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForMaskedLM) (modelo NystromformerConfig)
- **perceiver** -- [PerceiverForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForMaskedLM) (modelo PerceiverConfig)
- **reformer** -- [ReformerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerForMaskedLM) (modelo ReformerConfig)
- **rembert** -- [RemBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForMaskedLM) (modelo RemBertConfig)
- **roberta** -- [RobertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForMaskedLM) (modelo RobertaConfig)
- **roberta-prelayernorm** -- [RobertaPreLayerNormForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForMaskedLM) (modelo RobertaPreLayerNormConfig)
- **roc_bert** -- [RoCBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForMaskedLM) (modelo RoCBertConfig)
- **roformer** -- [RoFormerForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForMaskedLM) (modelo RoFormerConfig)
- **squeezebert** -- [SqueezeBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForMaskedLM) (modelo SqueezeBertConfig)
- **tapas** -- [TapasForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasForMaskedLM) (modelo TapasConfig)
- **ultrabert** -- [UltrabertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertForMaskedLM) (modelo UltrabertConfig)
- **ultravbert** -- [UltraVBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertForMaskedLM) (modelo UltraVBertConfig)
- **xlm** -- [XLMWithLMHeadModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMWithLMHeadModel) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForMaskedLM) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [XLMRobertaXLForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xmod** -- [XmodForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForMaskedLM) (modelo XmodConfig)
- **yoso** -- [YosoForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForMaskedLM) (modelo YosoConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMaskedLM

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForMaskGeneration[[transformers.AutoModelForMaskGeneration]]

#### transformers.AutoModelForMaskGeneration[[transformers.AutoModelForMaskGeneration]]

```python
transformers.AutoModelForMaskGeneration(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2275)

### AutoModelForSeq2SeqLM[[transformers.AutoModelForSeq2SeqLM]]

#### transformers.AutoModelForSeq2SeqLM[[transformers.AutoModelForSeq2SeqLM]]

```python
transformers.AutoModelForSeq2SeqLM(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2333)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem sequência-para-sequência) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForSeq2SeqLM.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - classe de configuração [AudioFlamingo3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3Config): [AudioFlamingo3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3ForConditionalGeneration) (modelo AudioFlamingo3Config) - classe de configuração [BartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartConfig): [BartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForConditionalGeneration) (modelo BartConfig) - classe de configuração [BigBirdPegasusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusConfig): [BigBirdPegasusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusForConditionalGeneration) (modelo BigBirdPegasusConfig) - classe de configuração [BlenderbotConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotConfig): [BlenderbotForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotForConditionalGeneration) (modelo BlenderbotConfig) - classe de configuração [BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig): [BlenderbotSmallForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration) (modelo BlenderbotSmallConfig) - classe de configuração [EncoderDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encoder-decoder#transformers.EncoderDecoderConfig): [EncoderDecoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encoder-decoder#transformers.EncoderDecoderModel) (modelo EncoderDecoderConfig) - classe de configuração [FSMTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fsmt#transformers.FSMTConfig): [FSMTForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fsmt#transformers.FSMTForConditionalGeneration) (modelo FSMTConfig) - classe de configuração [GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig): [GlmAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrForConditionalGeneration) (modelo GlmAsrConfig) - classe de configuração [GraniteSpeechConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechConfig): [GraniteSpeechForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechConfig) - classe de configuração [GraniteSpeechPlusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech_plus#transformers.GraniteSpeechPlusConfig): [GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech_plus#transformers.GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechPlusConfig) - classe de configuração [LEDConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.LEDConfig): [LEDForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.LEDForConditionalGeneration) (modelo LEDConfig) - classe de configuração [LongT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longt5#transformers.LongT5Config): [LongT5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longt5#transformers.LongT5ForConditionalGeneration) (modelo LongT5Config) - classe de configuração [M2M100Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/m2m_100#transformers.M2M100Config): [M2M100ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/m2m_100#transformers.M2M100ForConditionalGeneration) (modelo M2M100Config) - classe de configuração [MBartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig): [MBartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForConditionalGeneration) (modelo MBartConfig) - classe de configuração [MT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5Config): [MT5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5ForConditionalGeneration) (modelo MT5Config) - classe de configuração [MarianConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/marian#transformers.MarianConfig): [MarianMTModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/marian#transformers.MarianMTModel) (modelo MarianConfig) - classe de configuração [MossTranscribeDiarizeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeConfig): [MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration) (modelo MossTranscribeDiarizeConfig) - classe de configuração [MusicFlamingoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicflamingo#transformers.MusicFlamingoConfig): [MusicFlamingoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicflamingo#transformers.MusicFlamingoForConditionalGeneration) (modelo MusicFlamingoConfig) - classe de configuração [MvpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig): [MvpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForConditionalGeneration) (modelo MvpConfig) - classe de configuração [Nemotron3_5TranscribeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_transcribe#transformers.Nemotron3_5TranscribeConfig): [Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_transcribe#transformers.Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration) (modelo Nemotron3_5TranscribeConfig) - classe de configuração [NllbMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nllb-moe#transformers.NllbMoeConfig): [NllbMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nllb-moe#transformers.NllbMoeForConditionalGeneration) (modelo NllbMoeConfig) - classe de configuração [PLBartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/plbart#transformers.PLBartConfig): [PLBartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/plbart#transformers.PLBartForConditionalGeneration) (modelo PLBartConfig) - classe de configuração [PegasusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pegasus#transformers.PegasusConfig): [PegasusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pegasus#transformers.PegasusForConditionalGeneration) (modelo PegasusConfig) - classe de configuração [PegasusXConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pegasus_x#transformers.PegasusXConfig): [PegasusXForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pegasus_x#transformers.PegasusXForConditionalGeneration) (modelo PegasusXConfig) - classe de configuração [ProphetNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/prophetnet#transformers.ProphetNetConfig): [ProphetNetForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/prophetnet#transformers.ProphetNetForConditionalGeneration) (modelo ProphetNetConfig) - classe de configuração [Qwen2AudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioConfig): [Qwen2AudioForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioForConditionalGeneration) (modelo Qwen2AudioConfig) - classe de configuração [Qwen3ASRConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRConfig): [Qwen3ASRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForConditionalGeneration) (modelo Qwen3ASRConfig) - classe de configuração [SeamlessM4TConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TConfig): [SeamlessM4TForTextToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TForTextToText) (modelo SeamlessM4TConfig) - classe de configuração [SeamlessM4Tv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t_v2#transformers.SeamlessM4Tv2Config): [SeamlessM4Tv2ForTextToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t_v2#transformers.SeamlessM4Tv2ForTextToText) (modelo SeamlessM4Tv2Config) - classe de configuração [SwitchTransformersConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/switch_transformers#transformers.SwitchTransformersConfig): [SwitchTransformersForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/switch_transformers#transformers.SwitchTransformersForConditionalGeneration) (modelo SwitchTransformersConfig) - classe de configuração [T5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Config): [T5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForConditionalGeneration) (modelo T5Config) - classe de configuração [T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config): [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) (modelo T5Gemma2Config) - classe de configuração [T5GemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaConfig): [T5GemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaForConditionalGeneration) (modelo T5GemmaConfig) - classe de configuração [UMT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5Config): [UMT5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5ForConditionalGeneration) (modelo UMT5Config) - classe de configuração [VibeVoiceAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrConfig): [VibeVoiceAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrForConditionalGeneration) (modelo VibeVoiceAsrConfig) - classe de configuração [VoxtralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralConfig): [VoxtralForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralForConditionalGeneration) (modelo VoxtralConfig) - classe de configuração [VoxtralRealtimeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeConfig): [VoxtralRealtimeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeForConditionalGeneration) (modelo VoxtralRealtimeConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem sequência-para-sequência) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSeq2SeqLM

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-t5/t5-base")
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de linguagem sequência-para-sequência) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **audioflamingo3** -- [AudioFlamingo3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audioflamingo3#transformers.AudioFlamingo3ForConditionalGeneration) (modelo AudioFlamingo3Config)
- **bart** -- [BartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForConditionalGeneration) (modelo BartConfig)
- **bigbird_pegasus** -- [BigBirdPegasusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusForConditionalGeneration) (modelo BigBirdPegasusConfig)
- **blenderbot** -- [BlenderbotForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotForConditionalGeneration) (modelo BlenderbotConfig)
- **blenderbot-small** -- [BlenderbotSmallForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration) (modelo BlenderbotSmallConfig)
- **encoder-decoder** -- [EncoderDecoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/encoder-decoder#transformers.EncoderDecoderModel) (EncoderDecoderConfig model)
- **fsmt** -- [FSMTForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fsmt#transformers.FSMTForConditionalGeneration) (modelo FSMTConfig)
- **glmasr** -- [GlmAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrForConditionalGeneration) (modelo GlmAsrConfig)
- **granite_speech** -- [GraniteSpeechForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechConfig)
- **granite_speech_plus** -- [GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech_plus#transformers.GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechPlusConfig)
- **led** -- [LEDForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.LEDForConditionalGeneration) (modelo LEDConfig)
- **longt5** -- [LongT5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longt5#transformers.LongT5ForConditionalGeneration) (modelo LongT5Config)
- **m2m_100** -- [M2M100ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/m2m_100#transformers.M2M100ForConditionalGeneration) (modelo M2M100Config)
- **marian** -- [MarianMTModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/marian#transformers.MarianMTModel) (modelo MarianConfig)
- **mbart** -- [MBartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForConditionalGeneration) (modelo MBartConfig)
- **moss_transcribe_diarize** -- [MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration) (modelo MossTranscribeDiarizeConfig)
- **mt5** -- [MT5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5ForConditionalGeneration) (modelo MT5Config)
- **musicflamingo** -- [MusicFlamingoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/musicflamingo#transformers.MusicFlamingoForConditionalGeneration) (modelo MusicFlamingoConfig)
- **mvp** -- [MvpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForConditionalGeneration) (modelo MvpConfig)
- **nemo_speechlm** -- [Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_transcribe#transformers.Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration) (modelo Nemotron3_5TranscribeConfig)
- **nllb-moe** -- [NllbMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nllb-moe#transformers.NllbMoeForConditionalGeneration) (modelo NllbMoeConfig)
- **pegasus** -- [PegasusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pegasus#transformers.PegasusForConditionalGeneration) (modelo PegasusConfig)
- **pegasus_x** -- [PegasusXForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pegasus_x#transformers.PegasusXForConditionalGeneration) (modelo PegasusXConfig)
- **plbart** -- [PLBartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/plbart#transformers.PLBartForConditionalGeneration) (modelo PLBartConfig)
- **prophetnet** -- [ProphetNetForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/prophetnet#transformers.ProphetNetForConditionalGeneration) (modelo ProphetNetConfig)
- **qwen2_audio** -- [Qwen2AudioForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioForConditionalGeneration) (modelo Qwen2AudioConfig)
- **qwen3_asr** -- [Qwen3ASRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForConditionalGeneration) (modelo Qwen3ASRConfig)
- **seamless_m4t** -- [SeamlessM4TForTextToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TForTextToText) (modelo SeamlessM4TConfig)
- **seamless_m4t_v2** -- [SeamlessM4Tv2ForTextToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t_v2#transformers.SeamlessM4Tv2ForTextToText) (modelo SeamlessM4Tv2Config)
- **switch_transformers** -- [SwitchTransformersForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/switch_transformers#transformers.SwitchTransformersForConditionalGeneration) (modelo SwitchTransformersConfig)
- **t5** -- [T5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForConditionalGeneration) (modelo T5Config)
- **t5gemma** -- [T5GemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaForConditionalGeneration) (modelo T5GemmaConfig)
- **t5gemma2** -- [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) (modelo T5Gemma2Config)
- **umt5** -- [UMT5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5ForConditionalGeneration) (modelo UMT5Config)
- **vibevoice_asr** -- [VibeVoiceAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrForConditionalGeneration) (modelo VibeVoiceAsrConfig)
- **voxtral** -- [VoxtralForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralForConditionalGeneration) (modelo VoxtralConfig)
- **voxtral_realtime** -- [VoxtralRealtimeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeForConditionalGeneration) (modelo VoxtralRealtimeConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSeq2SeqLM

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google-t5/t5-base")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google-t5/t5-base", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForSequenceClassification[[transformers.AutoModelForSequenceClassification]]

#### transformers.AutoModelForSequenceClassification[[transformers.AutoModelForSequenceClassification]]

```python
transformers.AutoModelForSequenceClassification(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2344)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de sequência) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : The model class to instantiate is selected based on the configuration class:  - [AXK1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1Config) configuration class: [AXK1ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1ForSequenceClassification) (AXK1Config model) - [AXK2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2Config) configuration class: [AXK2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2ForSequenceClassification) (AXK2Config model) - [AlbertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertConfig) configuration class: [AlbertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForSequenceClassification) (AlbertConfig model) - [ArceeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeConfig) configuration class: [ArceeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeForSequenceClassification) (ArceeConfig model) - [BartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartConfig) configuration class: [BartForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForSequenceClassification) (BartConfig model) - [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig) configuration class: [BertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForSequenceClassification) (BertConfig model) - [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig) configuration class: [BigBirdForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForSequenceClassification) (BigBirdConfig model) - [BigBirdPegasusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusConfig) configuration class: [BigBirdPegasusForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusForSequenceClassification) (BigBirdPegasusConfig model) - [BioGptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig) configuration class: [BioGptForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForSequenceClassification) (BioGptConfig model) - [BloomConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomConfig) configuration class: [BloomForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForSequenceClassification) (BloomConfig model) - [CTRLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLConfig) configuration class: [CTRLForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLForSequenceClassification) (CTRLConfig model) - [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig) configuration class: [CamembertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForSequenceClassification) (CamembertConfig model) - [CanineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineConfig) configuration class: [CanineForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineForSequenceClassification) (CanineConfig model) - [CohereCompassTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassTextConfig) configuration class: [CohereCompassTextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassTextForSequenceClassification) (CohereCompassTextConfig model) - [ConvBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertConfig) configuration class: [ConvBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForSequenceClassification) (ConvBertConfig model) - [Data2VecTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextConfig) configuration class: [Data2VecTextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForSequenceClassification) (Data2VecTextConfig model) - [DebertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaConfig) configuration class: [DebertaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForSequenceClassification) (DebertaConfig model) - [DebertaV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2Config) configuration class: [DebertaV2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForSequenceClassification) (DebertaV2Config model) - [DeepseekV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2Config) configuration class: [DeepseekV2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2ForSequenceClassification) (DeepseekV2Config model) - [DeepseekV3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3Config) configuration class: [DeepseekV3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3ForSequenceClassification) (DeepseekV3Config model) - [DiffLlamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaConfig) configuration class: [DiffLlamaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaForSequenceClassification) (DiffLlamaConfig model) - [DistilBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig) configuration class: [DistilBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForSequenceClassification) (DistilBertConfig model) - [DogeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/doge#transformers.DogeConfig) configuration class: [DogeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/doge#transformers.DogeForSequenceClassification) (DogeConfig model) - [ElectraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraConfig) configuration class: [ElectraForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForSequenceClassification) (ElectraConfig model) - [ErnieConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieConfig) configuration class: [ErnieForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForSequenceClassification) (ErnieConfig model) - [EsmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmConfig) configuration class: [EsmForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmForSequenceClassification) (EsmConfig model) - [EsmcConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcConfig) configuration class: [EsmcForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcForSequenceClassification) (EsmcConfig model) - [EuroBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertConfig) configuration class: [EuroBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertForSequenceClassification) (EuroBertConfig model) - [Exaone4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4Config) configuration class: [Exaone4ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForSequenceClassification) (Exaone4Config model) - [FNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetConfig) configuration class: [FNetForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForSequenceClassification) (FNetConfig model) - [FalconConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconConfig) configuration class: [FalconForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconForSequenceClassification) (FalconConfig model) - [FlaubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertConfig) configuration class: [FlaubertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertForSequenceClassification) (FlaubertConfig model) - [FunnelConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelConfig) configuration class: [FunnelForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForSequenceClassification) (FunnelConfig model) - [GPT2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Config) configuration class: [GPT2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2ForSequenceClassification) (GPT2Config model) - [GPTBigCodeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeConfig) configuration class: [GPTBigCodeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeForSequenceClassification) (GPTBigCodeConfig model) - [GPTJConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJConfig) configuration class: [GPTJForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJForSequenceClassification) (GPTJConfig model) - [GPTNeoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoConfig) configuration class: [GPTNeoForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoForSequenceClassification) (GPTNeoConfig model) - 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[GemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaConfig) configuration class: [GemmaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaForSequenceClassification) (GemmaConfig model) - [Glm4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4Config) configuration class: [Glm4ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4ForSequenceClassification) (Glm4Config model) - [GlmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmConfig) configuration class: [GlmForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmForSequenceClassification) (GlmConfig model) - [GptOssConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssConfig) configuration class: [GptOssForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssForSequenceClassification) (GptOssConfig model) - [GteConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteConfig) configuration class: [GteForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteForSequenceClassification) (GteConfig model) - [HeliumConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/helium#transformers.HeliumConfig) configuration class: [HeliumForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/helium#transformers.HeliumForSequenceClassification) (HeliumConfig model) - [HunYuanDenseV1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_v1_dense#transformers.HunYuanDenseV1Config) configuration class: [HunYuanDenseV1ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_v1_dense#transformers.HunYuanDenseV1ForSequenceClassification) (HunYuanDenseV1Config model) - [HunYuanMoEV1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_v1_moe#transformers.HunYuanMoEV1Config) configuration class: [HunYuanMoEV1ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_v1_moe#transformers.HunYuanMoEV1ForSequenceClassification) (HunYuanMoEV1Config model) - [IBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertConfig) configuration class: [IBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForSequenceClassification) (IBertConfig model) - 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[LongformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerConfig) configuration class: [LongformerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForSequenceClassification) (LongformerConfig model) - [LukeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeConfig) configuration class: [LukeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForSequenceClassification) (LukeConfig model) - [MBartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig) configuration class: [MBartForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForSequenceClassification) (MBartConfig model) - [MPNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetConfig) configuration class: [MPNetForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForSequenceClassification) (MPNetConfig model) - [MT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5Config) configuration class: [MT5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5ForSequenceClassification) (MT5Config model) - [MarkupLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMConfig) configuration class: [MarkupLMForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMForSequenceClassification) (MarkupLMConfig model) - [MegatronBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertConfig) configuration class: [MegatronBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForSequenceClassification) (MegatronBertConfig model) - [MiniCPM3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm3#transformers.MiniCPM3Config) configuration class: [MiniCPM3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm3#transformers.MiniCPM3ForSequenceClassification) (MiniCPM3Config model) - [MiniMaxConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxConfig) configuration class: [MiniMaxForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxForSequenceClassification) (MiniMaxConfig model) - [Ministral3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3Config) configuration class: [Ministral3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3ForSequenceClassification) (Ministral3Config model) - [MinistralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralConfig) configuration class: [MinistralForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralForSequenceClassification) (MinistralConfig model) - [Mistral4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Config) configuration class: [Mistral4ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForSequenceClassification) (Mistral4Config model) - [MistralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralConfig) configuration class: [MistralForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralForSequenceClassification) (MistralConfig model) - [MixtralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralConfig) configuration class: [MixtralForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralForSequenceClassification) (MixtralConfig model) - [MobileBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertConfig) configuration class: [MobileBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForSequenceClassification) (MobileBertConfig model) - [ModernBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertConfig) configuration class: [ModernBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForSequenceClassification) (ModernBertConfig model) - [ModernBertDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert-decoder#transformers.ModernBertDecoderConfig) configuration class: [ModernBertDecoderForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert-decoder#transformers.ModernBertDecoderForSequenceClassification) (ModernBertDecoderConfig model) - [ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig) configuration class: [ModernVBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertForSequenceClassification) (ModernVBertConfig model) - [MptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptConfig) configuration class: [MptForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForSequenceClassification) (MptConfig model) - [MraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraConfig) configuration class: [MraForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForSequenceClassification) (MraConfig model) - [MvpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig) configuration class: [MvpForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForSequenceClassification) (MvpConfig model) - [NemotronConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronConfig) configuration class: [NemotronForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronForSequenceClassification) (NemotronConfig model) - [NomicBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertConfig) configuration class: [NomicBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertForSequenceClassification) (NomicBertConfig model) - [NystromformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerConfig) configuration class: [NystromformerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForSequenceClassification) (NystromformerConfig model) - 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[PLBartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/plbart#transformers.PLBartConfig) configuration class: [PLBartForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/plbart#transformers.PLBartForSequenceClassification) (PLBartConfig model) - [PerceiverConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverConfig) configuration class: [PerceiverForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForSequenceClassification) (PerceiverConfig model) - [PersimmonConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/persimmon#transformers.PersimmonConfig) configuration class: [PersimmonForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/persimmon#transformers.PersimmonForSequenceClassification) (PersimmonConfig model) - [Phi3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi3#transformers.Phi3Config) configuration class: [Phi3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi3#transformers.Phi3ForSequenceClassification) (Phi3Config model) - [PhiConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi#transformers.PhiConfig) configuration class: [PhiForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi#transformers.PhiForSequenceClassification) (PhiConfig model) - [PhimoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phimoe#transformers.PhimoeConfig) configuration class: [PhimoeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phimoe#transformers.PhimoeForSequenceClassification) (PhimoeConfig model) - [Qwen2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Config) configuration class: [Qwen2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2ForSequenceClassification) (Qwen2Config model) - [Qwen2MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeConfig) configuration class: [Qwen2MoeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeForSequenceClassification) (Qwen2MoeConfig model) - [Qwen3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3Config) configuration class: [Qwen3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3ForSequenceClassification) (Qwen3Config model) - [Qwen3MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeConfig) configuration class: [Qwen3MoeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeForSequenceClassification) (Qwen3MoeConfig model) - [Qwen3NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextConfig) configuration class: [Qwen3NextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextForSequenceClassification) (Qwen3NextConfig model) - [Qwen3_5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Config) configuration class: [Qwen3_5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForSequenceClassification) (Qwen3_5Config model) - [Qwen3_5TextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5TextConfig) configuration class: [Qwen3_5TextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5TextForSequenceClassification) (Qwen3_5TextConfig model) - [ReformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerConfig) configuration class: [ReformerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerForSequenceClassification) (ReformerConfig model) - [RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig) configuration class: [RemBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForSequenceClassification) (RemBertConfig model) - [RoCBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig) configuration class: [RoCBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForSequenceClassification) (RoCBertConfig model) - [RoFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerConfig) configuration class: [RoFormerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForSequenceClassification) (RoFormerConfig model) - [RobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaConfig) configuration class: [RobertaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForSequenceClassification) (RobertaConfig model) - [RobertaPreLayerNormConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormConfig) configuration class: [RobertaPreLayerNormForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForSequenceClassification) (RobertaPreLayerNormConfig model) - [SeedOssConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssConfig) configuration class: [SeedOssForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssForSequenceClassification) (SeedOssConfig model) - [SmolLM3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3Config) configuration class: [SmolLM3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3ForSequenceClassification) (SmolLM3Config model) - [SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig) configuration class: [SqueezeBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForSequenceClassification) (SqueezeBertConfig model) - [StableLmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/stablelm#transformers.StableLmConfig) configuration class: [StableLmForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/stablelm#transformers.StableLmForSequenceClassification) (StableLmConfig model) - [Starcoder2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2Config) configuration class: [Starcoder2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2ForSequenceClassification) (Starcoder2Config model) - [T5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Config) configuration class: [T5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForSequenceClassification) (T5Config model) - [T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config) configuration class: [T5Gemma2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification) (T5Gemma2Config model) - [T5GemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaConfig) configuration class: [T5GemmaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaForSequenceClassification) (T5GemmaConfig model) - [TapasConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasConfig) configuration class: [TapasForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasForSequenceClassification) (TapasConfig model) - [UMT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5Config) configuration class: [UMT5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5ForSequenceClassification) (UMT5Config model) - [UltraVBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertConfig) configuration class: [UltraVBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertForSequenceClassification) (UltraVBertConfig model) - [UltrabertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertConfig) configuration class: [UltrabertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertForSequenceClassification) (UltrabertConfig model) - [XLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMConfig) configuration class: [XLMForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMForSequenceClassification) (XLMConfig model) - [XLMRobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaConfig) configuration class: [XLMRobertaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForSequenceClassification) (XLMRobertaConfig model) - [XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig) configuration class: [XLMRobertaXLForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification) (XLMRobertaXLConfig model) - [XLNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetConfig) configuration class: [XLNetForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetForSequenceClassification) (XLNetConfig model) - [XmodConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodConfig) configuration class: [XmodForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForSequenceClassification) (XmodConfig model) - [YosoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoConfig) configuration class: [YosoForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForSequenceClassification) (YosoConfig model) - [Zamba2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config) configuration class: [Zamba2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2ForSequenceClassification) (Zamba2Config model) - [ZambaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaConfig) configuration class: [ZambaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaForSequenceClassification) (ZambaConfig model)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de sequência) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSequenceClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de sequência) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **albert** -- [AlbertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForSequenceClassification) (modelo AlbertConfig)
- **arcee** -- [ArceeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeForSequenceClassification) (modelo ArceeConfig)
- **axk1** -- [AXK1ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1ForSequenceClassification) (modelo AXK1Config)
- **axk2** -- [AXK2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2ForSequenceClassification) (modelo AXK2Config)
- **bart** -- [BartForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForSequenceClassification) (modelo BartConfig)
- **bert** -- [BertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForSequenceClassification) (modelo BertConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForSequenceClassification) (modelo BigBirdConfig)
- **bigbird_pegasus** -- [BigBirdPegasusForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusForSequenceClassification) (modelo BigBirdPegasusConfig)
- **biogpt** -- [BioGptForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForSequenceClassification) (modelo BioGptConfig)
- **bloom** -- [BloomForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForSequenceClassification) (modelo BloomConfig)
- **camembert** -- [CamembertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForSequenceClassification) (modelo CamembertConfig)
- **canine** -- [CanineForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineForSequenceClassification) (modelo CanineConfig)
- **cohere_compass_text** -- [CohereCompassTextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassTextForSequenceClassification) (modelo CohereCompassTextConfig)
- **convbert** -- [ConvBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForSequenceClassification) (modelo ConvBertConfig)
- **ctrl** -- [CTRLForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ctrl#transformers.CTRLForSequenceClassification) (modelo CTRLConfig)
- **data2vec-text** -- [Data2VecTextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForSequenceClassification) (modelo Data2VecTextConfig)
- **deberta** -- [DebertaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForSequenceClassification) (modelo DebertaConfig)
- **deberta-v2** -- [DebertaV2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForSequenceClassification) (modelo DebertaV2Config)
- **deepseek_v2** -- [DeepseekV2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v2#transformers.DeepseekV2ForSequenceClassification) (modelo DeepseekV2Config)
- **deepseek_v3** -- [DeepseekV3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3ForSequenceClassification) (modelo DeepseekV3Config)
- **diffllama** -- [DiffLlamaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaForSequenceClassification) (modelo DiffLlamaConfig)
- **distilbert** -- [DistilBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForSequenceClassification) (modelo DistilBertConfig)
- **doge** -- [DogeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/doge#transformers.DogeForSequenceClassification) (modelo DogeConfig)
- **electra** -- [ElectraForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForSequenceClassification) (modelo ElectraConfig)
- **ernie** -- [ErnieForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForSequenceClassification) (modelo ErnieConfig)
- **esm** -- [EsmForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmForSequenceClassification) (modelo EsmConfig)
- **esmc** -- [EsmcForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcForSequenceClassification) (modelo EsmcConfig)
- **eurobert** -- [EuroBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertForSequenceClassification) (modelo EuroBertConfig)
- **exaone4** -- [Exaone4ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForSequenceClassification) (modelo Exaone4Config)
- **falcon** -- [FalconForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconForSequenceClassification) (modelo FalconConfig)
- **flaubert** -- [FlaubertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertForSequenceClassification) (modelo FlaubertConfig)
- **fnet** -- [FNetForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForSequenceClassification) (modelo FNetConfig)
- **funnel** -- [FunnelForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForSequenceClassification) (modelo FunnelConfig)
- **gemma** -- [GemmaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaForSequenceClassification) (modelo GemmaConfig)
- **gemma2** -- [Gemma2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2ForSequenceClassification) (modelo Gemma2Config)
- **gemma3** -- [Gemma3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForSequenceClassification) (modelo Gemma3Config)
- **gemma3_text** -- [Gemma3TextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3TextForSequenceClassification) (modelo Gemma3TextConfig)
- **glm** -- [GlmForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmForSequenceClassification) (modelo GlmConfig)
- **glm4** -- [Glm4ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4ForSequenceClassification) (modelo Glm4Config)
- **gpt-sw3** -- [GPT2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2ForSequenceClassification) (modelo GPT2Config)
- **gpt2** -- [GPT2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2ForSequenceClassification) (modelo GPT2Config)
- **gpt_bigcode** -- [GPTBigCodeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeForSequenceClassification) (modelo GPTBigCodeConfig)
- **gpt_neo** -- [GPTNeoForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoForSequenceClassification) (modelo GPTNeoConfig)
- **gpt_neox** -- [GPTNeoXForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXForSequenceClassification) (modelo GPTNeoXConfig)
- **gpt_oss** -- [GptOssForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssForSequenceClassification) (modelo GptOssConfig)
- **gptj** -- [GPTJForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJForSequenceClassification) (modelo GPTJConfig)
- **gte** -- [GteForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteForSequenceClassification) (modelo GteConfig)
- **helium** -- [HeliumForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/helium#transformers.HeliumForSequenceClassification) (modelo HeliumConfig)
- **hunyuan_v1_dense** -- [HunYuanDenseV1ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_v1_dense#transformers.HunYuanDenseV1ForSequenceClassification) (modelo HunYuanDenseV1Config)
- **hunyuan_v1_moe** -- [HunYuanMoEV1ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_v1_moe#transformers.HunYuanMoEV1ForSequenceClassification) (modelo HunYuanMoEV1Config)
- **ibert** -- [IBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForSequenceClassification) (modelo IBertConfig)
- **jamba** -- [JambaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jamba#transformers.JambaForSequenceClassification) (modelo JambaConfig)
- **jetmoe** -- [JetMoeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jetmoe#transformers.JetMoeForSequenceClassification) (modelo JetMoeConfig)
- **jina_embeddings_v3** -- [JinaEmbeddingsV3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3ForSequenceClassification) (modelo JinaEmbeddingsV3Config)
- **layoutlm** -- [LayoutLMForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForSequenceClassification) (modelo LayoutLMConfig)
- **layoutlmv2** -- [LayoutLMv2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2ForSequenceClassification) (modelo LayoutLMv2Config)
- **layoutlmv3** -- [LayoutLMv3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3ForSequenceClassification) (modelo LayoutLMv3Config)
- **lilt** -- [LiltForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lilt#transformers.LiltForSequenceClassification) (modelo LiltConfig)
- **llama** -- [LlamaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama2#transformers.LlamaForSequenceClassification) (modelo LlamaConfig)
- **longformer** -- [LongformerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForSequenceClassification) (modelo LongformerConfig)
- **luke** -- [LukeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForSequenceClassification) (modelo LukeConfig)
- **markuplm** -- [MarkupLMForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMForSequenceClassification) (modelo MarkupLMConfig)
- **mbart** -- [MBartForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForSequenceClassification) (modelo MBartConfig)
- **megatron-bert** -- [MegatronBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForSequenceClassification) (modelo MegatronBertConfig)
- **minicpm3** -- [MiniCPM3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm3#transformers.MiniCPM3ForSequenceClassification) (modelo MiniCPM3Config)
- **minimax** -- [MiniMaxForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxForSequenceClassification) (modelo MiniMaxConfig)
- **ministral** -- [MinistralForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralForSequenceClassification) (modelo MinistralConfig)
- **ministral3** -- [Ministral3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3ForSequenceClassification) (modelo Ministral3Config)
- **mistral** -- [MistralForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralForSequenceClassification) (modelo MistralConfig)
- **mistral4** -- [Mistral4ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForSequenceClassification) (modelo Mistral4Config)
- **mixtral** -- [MixtralForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralForSequenceClassification) (modelo MixtralConfig)
- **mobilebert** -- [MobileBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForSequenceClassification) (modelo MobileBertConfig)
- **modernbert** -- [ModernBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForSequenceClassification) (modelo ModernBertConfig)
- **modernbert-decoder** -- [ModernBertDecoderForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert-decoder#transformers.ModernBertDecoderForSequenceClassification) (modelo ModernBertDecoderConfig)
- **modernvbert** -- [ModernVBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertForSequenceClassification) (modelo ModernVBertConfig)
- **mpnet** -- [MPNetForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForSequenceClassification) (modelo MPNetConfig)
- **mpt** -- [MptForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForSequenceClassification) (modelo MptConfig)
- **mra** -- [MraForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForSequenceClassification) (modelo MraConfig)
- **mt5** -- [MT5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5ForSequenceClassification) (modelo MT5Config)
- **mvp** -- [MvpForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForSequenceClassification) (modelo MvpConfig)
- **nemotron** -- [NemotronForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronForSequenceClassification) (modelo NemotronConfig)
- **nomic_bert** -- [NomicBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertForSequenceClassification) (modelo NomicBertConfig)
- **nystromformer** -- [NystromformerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForSequenceClassification) (modelo NystromformerConfig)
- **olmo** -- [OlmoForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/olmo#transformers.OlmoForSequenceClassification) (modelo OlmoConfig)
- **olmo2** -- [Olmo2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/olmo2#transformers.Olmo2ForSequenceClassification) (modelo Olmo2Config)
- **olmo3** -- [Olmo3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/olmo3#transformers.Olmo3ForSequenceClassification) (modelo Olmo3Config)
- **openai-gpt** -- [OpenAIGPTForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai-gpt#transformers.OpenAIGPTForSequenceClassification) (modelo OpenAIGPTConfig)
- **opt** -- [OPTForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/opt#transformers.OPTForSequenceClassification) (modelo OPTConfig)
- **perceiver** -- [PerceiverForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForSequenceClassification) (modelo PerceiverConfig)
- **persimmon** -- [PersimmonForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/persimmon#transformers.PersimmonForSequenceClassification) (modelo PersimmonConfig)
- **phi** -- [PhiForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi#transformers.PhiForSequenceClassification) (modelo PhiConfig)
- **phi3** -- [Phi3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi3#transformers.Phi3ForSequenceClassification) (modelo Phi3Config)
- **phimoe** -- [PhimoeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phimoe#transformers.PhimoeForSequenceClassification) (modelo PhimoeConfig)
- **plbart** -- [PLBartForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/plbart#transformers.PLBartForSequenceClassification) (modelo PLBartConfig)
- **qwen2** -- [Qwen2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2ForSequenceClassification) (modelo Qwen2Config)
- **qwen2_moe** -- [Qwen2MoeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeForSequenceClassification) (modelo Qwen2MoeConfig)
- **qwen3** -- [Qwen3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3ForSequenceClassification) (modelo Qwen3Config)
- **qwen3_5** -- [Qwen3_5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForSequenceClassification) (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_5_text** -- [Qwen3_5TextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5TextForSequenceClassification) (modelo Qwen3_5TextConfig)
- **qwen3_moe** -- [Qwen3MoeForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeForSequenceClassification) (modelo Qwen3MoeConfig)
- **qwen3_next** -- [Qwen3NextForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextForSequenceClassification) (modelo Qwen3NextConfig)
- **reformer** -- [ReformerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerForSequenceClassification) (modelo ReformerConfig)
- **rembert** -- [RemBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForSequenceClassification) (modelo RemBertConfig)
- **roberta** -- [RobertaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForSequenceClassification) (modelo RobertaConfig)
- **roberta-prelayernorm** -- [RobertaPreLayerNormForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForSequenceClassification) (modelo RobertaPreLayerNormConfig)
- **roc_bert** -- [RoCBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForSequenceClassification) (modelo RoCBertConfig)
- **roformer** -- [RoFormerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForSequenceClassification) (modelo RoFormerConfig)
- **seed_oss** -- [SeedOssForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssForSequenceClassification) (modelo SeedOssConfig)
- **smollm3** -- [SmolLM3ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3ForSequenceClassification) (modelo SmolLM3Config)
- **squeezebert** -- [SqueezeBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForSequenceClassification) (modelo SqueezeBertConfig)
- **stablelm** -- [StableLmForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/stablelm#transformers.StableLmForSequenceClassification) (modelo StableLmConfig)
- **starcoder2** -- [Starcoder2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2ForSequenceClassification) (modelo Starcoder2Config)
- **t5** -- [T5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForSequenceClassification) (modelo T5Config)
- **t5gemma** -- [T5GemmaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaForSequenceClassification) (modelo T5GemmaConfig)
- **t5gemma2** -- [T5Gemma2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification) (modelo T5Gemma2Config)
- **tapas** -- [TapasForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasForSequenceClassification) (modelo TapasConfig)
- **ultrabert** -- [UltrabertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertForSequenceClassification) (modelo UltrabertConfig)
- **ultravbert** -- [UltraVBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertForSequenceClassification) (modelo UltraVBertConfig)
- **umt5** -- [UMT5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5ForSequenceClassification) (modelo UMT5Config)
- **xlm** -- [XLMForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMForSequenceClassification) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForSequenceClassification) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [XLMRobertaXLForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xlnet** -- [XLNetForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetForSequenceClassification) (modelo XLNetConfig)
- **xmod** -- [XmodForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForSequenceClassification) (modelo XmodConfig)
- **yoso** -- [YosoForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForSequenceClassification) (modelo YosoConfig)
- **zamba** -- [ZambaForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba#transformers.ZambaForSequenceClassification) (modelo ZambaConfig)
- **zamba2** -- [Zamba2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2ForSequenceClassification) (modelo Zamba2Config)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSequenceClassification

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForMultipleChoice[[transformers.AutoModelForMultipleChoice]]

#### transformers.AutoModelForMultipleChoice[[transformers.AutoModelForMultipleChoice]]

```python
transformers.AutoModelForMultipleChoice(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2400)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de escolha múltipla) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForMultipleChoice.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [AlbertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertConfig): [AlbertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForMultipleChoice) (modelo AlbertConfig) - Classe de configuração [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig): [BertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForMultipleChoice) (modelo BertConfig) - Classe de configuração [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig): [BigBirdForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForMultipleChoice) (modelo BigBirdConfig) - Classe de configuração [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig): [CamembertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForMultipleChoice) (modelo CamembertConfig) - Classe de configuração [CanineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineConfig): [CanineForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineForMultipleChoice) (modelo CanineConfig) - Classe de configuração [ConvBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertConfig): [ConvBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForMultipleChoice) (modelo ConvBertConfig) - Classe de configuração [Data2VecTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextConfig): [Data2VecTextForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForMultipleChoice) (modelo Data2VecTextConfig) - Classe de configuração [DebertaV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2Config): [DebertaV2ForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForMultipleChoice) (modelo DebertaV2Config) - Classe de configuração [DistilBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig): [DistilBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMultipleChoice) (modelo DistilBertConfig) - Classe de configuração [ElectraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraConfig): [ElectraForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForMultipleChoice) (modelo ElectraConfig) - Classe de configuração [ErnieConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieConfig): [ErnieForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForMultipleChoice) (modelo ErnieConfig) - Classe de configuração [FNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetConfig): [FNetForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForMultipleChoice) (modelo FNetConfig) - Classe de configuração [FlaubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertConfig): [FlaubertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertForMultipleChoice) (modelo FlaubertConfig) - Classe de configuração [FunnelConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelConfig): [FunnelForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForMultipleChoice) (modelo FunnelConfig) - Classe de configuração [IBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertConfig): [IBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForMultipleChoice) (modelo IBertConfig) - Classe de configuração [LongformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerConfig): [LongformerForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForMultipleChoice) (modelo LongformerConfig) - Classe de configuração [LukeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeConfig): [LukeForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForMultipleChoice) (modelo LukeConfig) - Classe de configuração [MPNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetConfig): [MPNetForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForMultipleChoice) (modelo MPNetConfig) - Classe de configuração [MegatronBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertConfig): [MegatronBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForMultipleChoice) (modelo MegatronBertConfig) - Classe de configuração [MobileBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertConfig): [MobileBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForMultipleChoice) (modelo MobileBertConfig) - Classe de configuração [ModernBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertConfig): [ModernBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForMultipleChoice) (modelo ModernBertConfig) - Classe de configuração [MraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraConfig): [MraForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForMultipleChoice) (modelo MraConfig) - Classe de configuração [NystromformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerConfig): [NystromformerForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForMultipleChoice) (modelo NystromformerConfig) - Classe de configuração [RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig): [RemBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForMultipleChoice) (modelo RemBertConfig) - Classe de configuração [RoCBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig): [RoCBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForMultipleChoice) (modelo RoCBertConfig) - Classe de configuração [RoFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerConfig): [RoFormerForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForMultipleChoice) (modelo RoFormerConfig) - Classe de configuração [RobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaConfig): [RobertaForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForMultipleChoice) (modelo RobertaConfig) - Classe de configuração [RobertaPreLayerNormConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormConfig): [RobertaPreLayerNormForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForMultipleChoice) (modelo RobertaPreLayerNormConfig) - Classe de configuração [SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig): [SqueezeBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForMultipleChoice) (modelo SqueezeBertConfig) - Classe de configuração [XLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMConfig): [XLMForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMForMultipleChoice) (modelo XLMConfig) - Classe de configuração [XLMRobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaConfig): [XLMRobertaForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForMultipleChoice) (modelo XLMRobertaConfig) - Classe de configuração [XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig): [XLMRobertaXLForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice) (modelo XLMRobertaXLConfig) - Classe de configuração [XLNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetConfig): [XLNetForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetForMultipleChoice) (modelo XLNetConfig) - Classe de configuração [XmodConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodConfig): [XmodForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForMultipleChoice) (modelo XmodConfig) - Classe de configuração [YosoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoConfig): [YosoForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForMultipleChoice) (modelo YosoConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de escolha múltipla) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultipleChoice

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de escolha múltipla) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **albert** -- [AlbertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForMultipleChoice) (modelo AlbertConfig)
- **bert** -- [BertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForMultipleChoice) (modelo BertConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForMultipleChoice) (modelo BigBirdConfig)
- **camembert** -- [CamembertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForMultipleChoice) (modelo CamembertConfig)
- **canine** -- [CanineForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineForMultipleChoice) (modelo CanineConfig)
- **convbert** -- [ConvBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForMultipleChoice) (modelo ConvBertConfig)
- **data2vec-text** -- [Data2VecTextForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForMultipleChoice) (modelo Data2VecTextConfig)
- **deberta-v2** -- [DebertaV2ForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForMultipleChoice) (modelo DebertaV2Config)
- **distilbert** -- [DistilBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMultipleChoice) (modelo DistilBertConfig)
- **electra** -- [ElectraForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForMultipleChoice) (modelo ElectraConfig)
- **ernie** -- [ErnieForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForMultipleChoice) (modelo ErnieConfig)
- **flaubert** -- [FlaubertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertForMultipleChoice) (modelo FlaubertConfig)
- **fnet** -- [FNetForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForMultipleChoice) (modelo FNetConfig)
- **funnel** -- [FunnelForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForMultipleChoice) (modelo FunnelConfig)
- **ibert** -- [IBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForMultipleChoice) (modelo IBertConfig)
- **longformer** -- [LongformerForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForMultipleChoice) (modelo LongformerConfig)
- **luke** -- [LukeForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForMultipleChoice) (modelo LukeConfig)
- **megatron-bert** -- [MegatronBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForMultipleChoice) (modelo MegatronBertConfig)
- **mobilebert** -- [MobileBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForMultipleChoice) (modelo MobileBertConfig)
- **modernbert** -- [ModernBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForMultipleChoice) (modelo ModernBertConfig)
- **mpnet** -- [MPNetForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForMultipleChoice) (modelo MPNetConfig)
- **mra** -- [MraForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForMultipleChoice) (modelo MraConfig)
- **nystromformer** -- [NystromformerForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForMultipleChoice) (modelo NystromformerConfig)
- **rembert** -- [RemBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForMultipleChoice) (modelo RemBertConfig)
- **roberta** -- [RobertaForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForMultipleChoice) (modelo RobertaConfig)
- **roberta-prelayernorm** -- [RobertaPreLayerNormForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForMultipleChoice) (modelo RobertaPreLayerNormConfig)
- **roc_bert** -- [RoCBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForMultipleChoice) (modelo RoCBertConfig)
- **roformer** -- [RoFormerForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForMultipleChoice) (modelo RoFormerConfig)
- **squeezebert** -- [SqueezeBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForMultipleChoice) (modelo SqueezeBertConfig)
- **xlm** -- [XLMForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMForMultipleChoice) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForMultipleChoice) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [XLMRobertaXLForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xlnet** -- [XLNetForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetForMultipleChoice) (modelo XLNetConfig)
- **xmod** -- [XmodForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForMultipleChoice) (modelo XmodConfig)
- **yoso** -- [YosoForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForMultipleChoice) (modelo YosoConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultipleChoice

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForNextSentencePrediction[[transformers.AutoModelForNextSentencePrediction]]

#### transformers.AutoModelForNextSentencePrediction[[transformers.AutoModelForNextSentencePrediction]]

```python
transformers.AutoModelForNextSentencePrediction(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2407)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de previsão da próxima frase) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForNextSentencePrediction.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig): [BertForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForNextSentencePrediction) (modelo BertConfig) - Classe de configuração [ErnieConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieConfig): [ErnieForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForNextSentencePrediction) (modelo ErnieConfig) - Classe de configuração [FNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetConfig): [FNetForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForNextSentencePrediction) (modelo FNetConfig) - Classe de configuração [MegatronBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertConfig): [MegatronBertForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForNextSentencePrediction) (modelo MegatronBertConfig) - Classe de configuração [MobileBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertConfig): [MobileBertForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForNextSentencePrediction) (modelo MobileBertConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de previsão da próxima sentença) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForNextSentencePrediction

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForNextSentencePrediction.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForNextSentencePrediction.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de previsão da próxima sentença) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **bert** -- [BertForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForNextSentencePrediction) (modelo BertConfig)
- **ernie** -- [ErnieForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForNextSentencePrediction) (modelo ErnieConfig)
- **fnet** -- [FNetForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForNextSentencePrediction) (modelo FNetConfig)
- **megatron-bert** -- [MegatronBertForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForNextSentencePrediction) (modelo MegatronBertConfig)
- **mobilebert** -- [MobileBertForNextSentencePrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForNextSentencePrediction) (modelo MobileBertConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForNextSentencePrediction

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForNextSentencePrediction.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForNextSentencePrediction.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForTokenClassification[[transformers.AutoModelForTokenClassification]]

#### transformers.AutoModelForTokenClassification[[transformers.AutoModelForTokenClassification]]

```python
transformers.AutoModelForTokenClassification(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2393)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de tokens) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForTokenClassification.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : The model class to instantiate is selected based on the configuration class:  - [AXK1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1Config) configuration class: [AXK1ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1ForTokenClassification) (AXK1Config model) - [AXK2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2Config) configuration class: [AXK2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2ForTokenClassification) (AXK2Config model) - [AlbertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertConfig) configuration class: [AlbertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForTokenClassification) (AlbertConfig model) - [ApertusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusConfig) configuration class: [ApertusForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusForTokenClassification) (ApertusConfig model) - [ArceeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeConfig) configuration class: [ArceeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeForTokenClassification) (ArceeConfig model) - [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig) configuration class: [BertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForTokenClassification) (BertConfig model) - [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig) configuration class: [BigBirdForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForTokenClassification) (BigBirdConfig model) - [BioGptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig) configuration class: [BioGptForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForTokenClassification) (BioGptConfig model) - [BloomConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomConfig) configuration class: [BloomForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForTokenClassification) (BloomConfig model) - [BrosConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bros#transformers.BrosConfig) configuration class: [BrosForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bros#transformers.BrosForTokenClassification) (BrosConfig model) - [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig) configuration class: [CamembertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForTokenClassification) (CamembertConfig model) - [CanineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineConfig) configuration class: [CanineForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineForTokenClassification) (CanineConfig model) - [ConvBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertConfig) configuration class: [ConvBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForTokenClassification) (ConvBertConfig model) - [Data2VecTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextConfig) configuration class: [Data2VecTextForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForTokenClassification) (Data2VecTextConfig model) - [DebertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaConfig) configuration class: [DebertaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForTokenClassification) (DebertaConfig model) - [DebertaV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2Config) configuration class: [DebertaV2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForTokenClassification) (DebertaV2Config model) - [DeepseekV3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3Config) configuration class: [DeepseekV3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3ForTokenClassification) (DeepseekV3Config model) - [DiffLlamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaConfig) configuration class: [DiffLlamaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaForTokenClassification) (DiffLlamaConfig model) - [DistilBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig) configuration class: [DistilBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForTokenClassification) (DistilBertConfig model) - [ElectraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraConfig) configuration class: [ElectraForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForTokenClassification) (ElectraConfig model) - [ErnieConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieConfig) configuration class: [ErnieForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForTokenClassification) (ErnieConfig model) - [EsmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmConfig) configuration class: [EsmForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmForTokenClassification) (EsmConfig model) - [EsmcConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcConfig) configuration class: [EsmcForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcForTokenClassification) (EsmcConfig model) - [EuroBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertConfig) configuration class: [EuroBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertForTokenClassification) (EuroBertConfig model) - [Exaone4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4Config) configuration class: [Exaone4ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForTokenClassification) (Exaone4Config model) - [FNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetConfig) configuration class: [FNetForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForTokenClassification) (FNetConfig model) - [FalconConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconConfig) configuration class: [FalconForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconForTokenClassification) (FalconConfig model) - [FlaubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertConfig) configuration class: [FlaubertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertForTokenClassification) (FlaubertConfig model) - [FunnelConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelConfig) configuration class: [FunnelForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForTokenClassification) (FunnelConfig model) - [GPT2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Config) configuration class: [GPT2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2ForTokenClassification) (GPT2Config model) - [GPTBigCodeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeConfig) configuration class: [GPTBigCodeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeForTokenClassification) (GPTBigCodeConfig model) - [GPTNeoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoConfig) configuration class: [GPTNeoForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoForTokenClassification) (GPTNeoConfig model) - [GPTNeoXConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXConfig) configuration class: [GPTNeoXForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXForTokenClassification) (GPTNeoXConfig model) - [Gemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2Config) configuration class: [Gemma2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2ForTokenClassification) (Gemma2Config model) - [GemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaConfig) configuration class: [GemmaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaForTokenClassification) (GemmaConfig model) - [Glm4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4Config) configuration class: [Glm4ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4ForTokenClassification) (Glm4Config model) - [GlmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmConfig) configuration class: [GlmForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmForTokenClassification) (GlmConfig model) - [GptOssConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssConfig) configuration class: [GptOssForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssForTokenClassification) (GptOssConfig model) - [GteConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteConfig) configuration class: [GteForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteForTokenClassification) (GteConfig model) - [HeliumConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/helium#transformers.HeliumConfig) configuration class: [HeliumForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/helium#transformers.HeliumForTokenClassification) (HeliumConfig model) - [IBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertConfig) configuration class: [IBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForTokenClassification) (IBertConfig model) - [JinaEmbeddingsV3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3Config) configuration class: [JinaEmbeddingsV3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3ForTokenClassification) (JinaEmbeddingsV3Config model) - [LayoutLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMConfig) configuration class: [LayoutLMForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForTokenClassification) (LayoutLMConfig model) - [LayoutLMv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2Config) configuration class: [LayoutLMv2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2ForTokenClassification) (LayoutLMv2Config model) - [LayoutLMv3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3Config) configuration class: [LayoutLMv3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3ForTokenClassification) (LayoutLMv3Config model) - [LiltConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lilt#transformers.LiltConfig) configuration class: [LiltForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lilt#transformers.LiltForTokenClassification) (LiltConfig model) - [LlamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama2#transformers.LlamaConfig) configuration class: [LlamaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama#transformers.LlamaForTokenClassification) (LlamaConfig model) - [LongformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerConfig) configuration class: [LongformerForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForTokenClassification) (LongformerConfig model) - [LukeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeConfig) configuration class: [LukeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForTokenClassification) (LukeConfig model) - [MPNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetConfig) configuration class: [MPNetForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForTokenClassification) (MPNetConfig model) - [MT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5Config) configuration class: [MT5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5ForTokenClassification) (MT5Config model) - [MarkupLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMConfig) configuration class: [MarkupLMForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMForTokenClassification) (MarkupLMConfig model) - [MegatronBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertConfig) configuration class: [MegatronBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForTokenClassification) (MegatronBertConfig model) - [MiniMaxConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxConfig) configuration class: [MiniMaxForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxForTokenClassification) (MiniMaxConfig model) - [Ministral3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3Config) configuration class: [Ministral3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3ForTokenClassification) (Ministral3Config model) - [MinistralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralConfig) configuration class: [MinistralForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralForTokenClassification) (MinistralConfig model) - [Mistral4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Config) configuration class: [Mistral4ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForTokenClassification) (Mistral4Config model) - [MistralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralConfig) configuration class: [MistralForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralForTokenClassification) (MistralConfig model) - [MixtralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralConfig) configuration class: [MixtralForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralForTokenClassification) (MixtralConfig model) - [MobileBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertConfig) configuration class: [MobileBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForTokenClassification) (MobileBertConfig model) - [ModernBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertConfig) configuration class: [ModernBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForTokenClassification) (ModernBertConfig model) - [ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig) configuration class: [ModernVBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertForTokenClassification) (ModernVBertConfig model) - [MptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptConfig) configuration class: [MptForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForTokenClassification) (MptConfig model) - [MraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraConfig) configuration class: [MraForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForTokenClassification) (MraConfig model) - [NemotronConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronConfig) configuration class: [NemotronForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronForTokenClassification) (NemotronConfig model) - [NomicBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertConfig) configuration class: [NomicBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertForTokenClassification) (NomicBertConfig model) - [NystromformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerConfig) configuration class: [NystromformerForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForTokenClassification) (NystromformerConfig model) - [OpenAIPrivacyFilterConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai_privacy_filter#transformers.OpenAIPrivacyFilterConfig) configuration class: [OpenAIPrivacyFilterForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai_privacy_filter#transformers.OpenAIPrivacyFilterForTokenClassification) (OpenAIPrivacyFilterConfig model) - [PersimmonConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/persimmon#transformers.PersimmonConfig) configuration class: [PersimmonForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/persimmon#transformers.PersimmonForTokenClassification) (PersimmonConfig model) - [Phi3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi3#transformers.Phi3Config) configuration class: [Phi3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi3#transformers.Phi3ForTokenClassification) (Phi3Config model) - [PhiConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi#transformers.PhiConfig) configuration class: [PhiForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi#transformers.PhiForTokenClassification) (PhiConfig model) - [Qwen2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Config) configuration class: [Qwen2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2ForTokenClassification) (Qwen2Config model) - [Qwen2MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeConfig) configuration class: [Qwen2MoeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeForTokenClassification) (Qwen2MoeConfig model) - [Qwen3ASRConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRConfig) configuration class: [Qwen3ASRForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForTokenClassification) (Qwen3ASRConfig model) - [Qwen3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3Config) configuration class: [Qwen3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3ForTokenClassification) (Qwen3Config model) - [Qwen3MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeConfig) configuration class: [Qwen3MoeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeForTokenClassification) (Qwen3MoeConfig model) - [Qwen3NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextConfig) configuration class: [Qwen3NextForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextForTokenClassification) (Qwen3NextConfig model) - [Qwen3_5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Config) configuration class: [Qwen3_5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForTokenClassification) (Qwen3_5Config model) - [RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig) configuration class: [RemBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForTokenClassification) (RemBertConfig model) - [RoCBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig) configuration class: [RoCBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForTokenClassification) (RoCBertConfig model) - [RoFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerConfig) configuration class: [RoFormerForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForTokenClassification) (RoFormerConfig model) - [RobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaConfig) configuration class: [RobertaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForTokenClassification) (RobertaConfig model) - [RobertaPreLayerNormConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormConfig) configuration class: [RobertaPreLayerNormForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForTokenClassification) (RobertaPreLayerNormConfig model) - [SeedOssConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssConfig) configuration class: [SeedOssForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssForTokenClassification) (SeedOssConfig model) - [SmolLM3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3Config) configuration class: [SmolLM3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3ForTokenClassification) (SmolLM3Config model) - [SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig) configuration class: [SqueezeBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForTokenClassification) (SqueezeBertConfig model) - [StableLmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/stablelm#transformers.StableLmConfig) configuration class: [StableLmForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/stablelm#transformers.StableLmForTokenClassification) (StableLmConfig model) - [Starcoder2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2Config) configuration class: [Starcoder2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2ForTokenClassification) (Starcoder2Config model) - [T5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Config) configuration class: [T5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForTokenClassification) (T5Config model) - [T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config) configuration class: [T5Gemma2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForTokenClassification) (T5Gemma2Config model) - [T5GemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaConfig) configuration class: [T5GemmaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaForTokenClassification) (T5GemmaConfig model) - [UMT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5Config) configuration class: [UMT5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5ForTokenClassification) (UMT5Config model) - [UltraVBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertConfig) configuration class: [UltraVBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertForTokenClassification) (UltraVBertConfig model) - [UltrabertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertConfig) configuration class: [UltrabertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertForTokenClassification) (UltrabertConfig model) - [XLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMConfig) configuration class: [XLMForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMForTokenClassification) (XLMConfig model) - [XLMRobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaConfig) configuration class: [XLMRobertaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForTokenClassification) (XLMRobertaConfig model) - [XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig) configuration class: [XLMRobertaXLForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification) (XLMRobertaXLConfig model) - [XLNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetConfig) configuration class: [XLNetForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetForTokenClassification) (XLNetConfig model) - [XmodConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodConfig) configuration class: [XmodForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForTokenClassification) (XmodConfig model) - [YosoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoConfig) configuration class: [YosoForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForTokenClassification) (YosoConfig model)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de tokens) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTokenClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForTokenClassification.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de tokens) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **albert** -- [AlbertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForTokenClassification) (modelo AlbertConfig)
- **apertus** -- [ApertusForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/apertus#transformers.ApertusForTokenClassification) (modelo ApertusConfig)
- **arcee** -- [ArceeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeForTokenClassification) (modelo ArceeConfig)
- **axk1** -- [AXK1ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk1#transformers.AXK1ForTokenClassification) (modelo AXK1Config)
- **axk2** -- [AXK2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/axk2#transformers.AXK2ForTokenClassification) (modelo AXK2Config)
- **bert** -- [BertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForTokenClassification) (modelo BertConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForTokenClassification) (modelo BigBirdConfig)
- **biogpt** -- [BioGptForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForTokenClassification) (modelo BioGptConfig)
- **bloom** -- [BloomForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForTokenClassification) (modelo BloomConfig)
- **bros** -- [BrosForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bros#transformers.BrosForTokenClassification) (modelo BrosConfig)
- **camembert** -- [CamembertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForTokenClassification) (modelo CamembertConfig)
- **canine** -- [CanineForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineForTokenClassification) (modelo CanineConfig)
- **convbert** -- [ConvBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForTokenClassification) (modelo ConvBertConfig)
- **data2vec-text** -- [Data2VecTextForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForTokenClassification) (modelo Data2VecTextConfig)
- **deberta** -- [DebertaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForTokenClassification) (modelo DebertaConfig)
- **deberta-v2** -- [DebertaV2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForTokenClassification) (modelo DebertaV2Config)
- **deepseek_v3** -- [DeepseekV3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_v3#transformers.DeepseekV3ForTokenClassification) (modelo DeepseekV3Config)
- **diffllama** -- [DiffLlamaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaForTokenClassification) (modelo DiffLlamaConfig)
- **distilbert** -- [DistilBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForTokenClassification) (modelo DistilBertConfig)
- **electra** -- [ElectraForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForTokenClassification) (modelo ElectraConfig)
- **ernie** -- [ErnieForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForTokenClassification) (modelo ErnieConfig)
- **esm** -- [EsmForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esm#transformers.EsmForTokenClassification) (modelo EsmConfig)
- **esmc** -- [EsmcForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/esmc#transformers.EsmcForTokenClassification) (modelo EsmcConfig)
- **eurobert** -- [EuroBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eurobert#transformers.EuroBertForTokenClassification) (modelo EuroBertConfig)
- **exaone4** -- [Exaone4ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForTokenClassification) (modelo Exaone4Config)
- **falcon** -- [FalconForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconForTokenClassification) (modelo FalconConfig)
- **flaubert** -- [FlaubertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertForTokenClassification) (modelo FlaubertConfig)
- **fnet** -- [FNetForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForTokenClassification) (modelo FNetConfig)
- **funnel** -- [FunnelForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForTokenClassification) (modelo FunnelConfig)
- **gemma** -- [GemmaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma#transformers.GemmaForTokenClassification) (modelo GemmaConfig)
- **gemma2** -- [Gemma2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma2#transformers.Gemma2ForTokenClassification) (modelo Gemma2Config)
- **glm** -- [GlmForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm#transformers.GlmForTokenClassification) (modelo GlmConfig)
- **glm4** -- [Glm4ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4#transformers.Glm4ForTokenClassification) (modelo Glm4Config)
- **gpt-sw3** -- [GPT2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2ForTokenClassification) (modelo GPT2Config)
- **gpt2** -- [GPT2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2ForTokenClassification) (modelo GPT2Config)
- **gpt_bigcode** -- [GPTBigCodeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_bigcode#transformers.GPTBigCodeForTokenClassification) (modelo GPTBigCodeConfig)
- **gpt_neo** -- [GPTNeoForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoForTokenClassification) (modelo GPTNeoConfig)
- **gpt_neox** -- [GPTNeoXForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXForTokenClassification) (modelo GPTNeoXConfig)
- **gpt_oss** -- [GptOssForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_oss#transformers.GptOssForTokenClassification) (modelo GptOssConfig)
- **gte** -- [GteForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gte#transformers.GteForTokenClassification) (modelo GteConfig)
- **helium** -- [HeliumForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/helium#transformers.HeliumForTokenClassification) (modelo HeliumConfig)
- **ibert** -- [IBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForTokenClassification) (modelo IBertConfig)
- **jina_embeddings_v3** -- [JinaEmbeddingsV3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3ForTokenClassification) (modelo JinaEmbeddingsV3Config)
- **layoutlm** -- [LayoutLMForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForTokenClassification) (modelo LayoutLMConfig)
- **layoutlmv2** -- [LayoutLMv2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2ForTokenClassification) (modelo LayoutLMv2Config)
- **layoutlmv3** -- [LayoutLMv3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3ForTokenClassification) (modelo LayoutLMv3Config)
- **lilt** -- [LiltForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lilt#transformers.LiltForTokenClassification) (modelo LiltConfig)
- **llama** -- [LlamaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama#transformers.LlamaForTokenClassification) (modelo LlamaConfig)
- **longformer** -- [LongformerForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForTokenClassification) (modelo LongformerConfig)
- **luke** -- [LukeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForTokenClassification) (modelo LukeConfig)
- **markuplm** -- [MarkupLMForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMForTokenClassification) (modelo MarkupLMConfig)
- **megatron-bert** -- [MegatronBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForTokenClassification) (modelo MegatronBertConfig)
- **minimax** -- [MiniMaxForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxForTokenClassification) (modelo MiniMaxConfig)
- **ministral** -- [MinistralForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralForTokenClassification) (modelo MinistralConfig)
- **ministral3** -- [Ministral3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3ForTokenClassification) (modelo Ministral3Config)
- **mistral** -- [MistralForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralForTokenClassification) (modelo MistralConfig)
- **mistral4** -- [Mistral4ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForTokenClassification) (modelo Mistral4Config)
- **mixtral** -- [MixtralForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralForTokenClassification) (modelo MixtralConfig)
- **mobilebert** -- [MobileBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForTokenClassification) (modelo MobileBertConfig)
- **modernbert** -- [ModernBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForTokenClassification) (modelo ModernBertConfig)
- **modernvbert** -- [ModernVBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertForTokenClassification) (modelo ModernVBertConfig)
- **mpnet** -- [MPNetForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForTokenClassification) (modelo MPNetConfig)
- **mpt** -- [MptForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForTokenClassification) (modelo MptConfig)
- **mra** -- [MraForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForTokenClassification) (modelo MraConfig)
- **mt5** -- [MT5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5ForTokenClassification) (modelo MT5Config)
- **nemotron** -- [NemotronForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronForTokenClassification) (modelo NemotronConfig)
- **nomic_bert** -- [NomicBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nomic_bert#transformers.NomicBertForTokenClassification) (modelo NomicBertConfig)
- **nystromformer** -- [NystromformerForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForTokenClassification) (modelo NystromformerConfig)
- **openai_privacy_filter** -- [OpenAIPrivacyFilterForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/openai_privacy_filter#transformers.OpenAIPrivacyFilterForTokenClassification) (modelo OpenAIPrivacyFilterConfig)
- **persimmon** -- [PersimmonForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/persimmon#transformers.PersimmonForTokenClassification) (modelo PersimmonConfig)
- **phi** -- [PhiForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi#transformers.PhiForTokenClassification) (modelo PhiConfig)
- **phi3** -- [Phi3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi3#transformers.Phi3ForTokenClassification) (modelo Phi3Config)
- **qwen2** -- [Qwen2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2ForTokenClassification) (modelo Qwen2Config)
- **qwen2_moe** -- [Qwen2MoeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeForTokenClassification) (modelo Qwen2MoeConfig)
- **qwen3** -- [Qwen3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3ForTokenClassification) (modelo Qwen3Config)
- **qwen3_5** -- [Qwen3_5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForTokenClassification) (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_asr** -- [Qwen3ASRForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForTokenClassification) (modelo Qwen3ASRConfig)
- **qwen3_moe** -- [Qwen3MoeForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeForTokenClassification) (modelo Qwen3MoeConfig)
- **qwen3_next** -- [Qwen3NextForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextForTokenClassification) (modelo Qwen3NextConfig)
- **rembert** -- [RemBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForTokenClassification) (modelo RemBertConfig)
- **roberta** -- [RobertaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForTokenClassification) (modelo RobertaConfig)
- **roberta-prelayernorm** -- [RobertaPreLayerNormForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForTokenClassification) (modelo RobertaPreLayerNormConfig)
- **roc_bert** -- [RoCBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForTokenClassification) (modelo RoCBertConfig)
- **roformer** -- [RoFormerForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForTokenClassification) (modelo RoFormerConfig)
- **seed_oss** -- [SeedOssForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssForTokenClassification) (modelo SeedOssConfig)
- **smollm3** -- [SmolLM3ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3ForTokenClassification) (modelo SmolLM3Config)
- **squeezebert** -- [SqueezeBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForTokenClassification) (modelo SqueezeBertConfig)
- **stablelm** -- [StableLmForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/stablelm#transformers.StableLmForTokenClassification) (modelo StableLmConfig)
- **starcoder2** -- [Starcoder2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2ForTokenClassification) (modelo Starcoder2Config)
- **t5** -- [T5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForTokenClassification) (modelo T5Config)
- **t5gemma** -- [T5GemmaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma#transformers.T5GemmaForTokenClassification) (modelo T5GemmaConfig)
- **t5gemma2** -- [T5Gemma2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForTokenClassification) (modelo T5Gemma2Config)
- **ultrabert** -- [UltrabertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertForTokenClassification) (modelo UltrabertConfig)
- **ultravbert** -- [UltraVBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultravbert#transformers.UltraVBertForTokenClassification) (modelo UltraVBertConfig)
- **umt5** -- [UMT5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5ForTokenClassification) (modelo UMT5Config)
- **xlm** -- [XLMForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMForTokenClassification) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForTokenClassification) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [XLMRobertaXLForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xlnet** -- [XLNetForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetForTokenClassification) (modelo XLNetConfig)
- **xmod** -- [XmodForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForTokenClassification) (modelo XmodConfig)
- **yoso** -- [YosoForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForTokenClassification) (modelo YosoConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTokenClassification

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForQuestionAnswering]]

#### transformers.AutoModelForQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForQuestionAnswering]]

```python
transformers.AutoModelForQuestionAnswering(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2353)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForQuestionAnswering.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [AlbertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertConfig): [AlbertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForQuestionAnswering) (modelo AlbertConfig) - Classe de configuração [ArceeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeConfig): [ArceeForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeForQuestionAnswering) (modelo ArceeConfig) - Classe de configuração [BartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartConfig): [BartForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForQuestionAnswering) (modelo BartConfig) - Classe de configuração [BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertConfig): [BertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForQuestionAnswering) (modelo BertConfig) - Classe de configuração [BigBirdConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig): [BigBirdForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForQuestionAnswering) (modelo BigBirdConfig) - Classe de configuração [BigBirdPegasusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusConfig): [BigBirdPegasusForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusForQuestionAnswering) (modelo BigBirdPegasusConfig) - Classe de configuração [BloomConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomConfig): [BloomForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForQuestionAnswering) (modelo BloomConfig) - Classe de configuração [CamembertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertConfig): [CamembertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForQuestionAnswering) (modelo CamembertConfig) - Classe de configuração [CanineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineConfig): [CanineForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineForQuestionAnswering) (modelo CanineConfig) - Classe de configuração [ConvBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertConfig): [ConvBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForQuestionAnswering) (modelo ConvBertConfig) - Classe de configuração [Data2VecTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextConfig): [Data2VecTextForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForQuestionAnswering) (modelo Data2VecTextConfig) - Classe de configuração [DebertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaConfig): [DebertaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForQuestionAnswering) (modelo DebertaConfig) - Classe de configuração [DebertaV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2Config): [DebertaV2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForQuestionAnswering) (modelo DebertaV2Config) - Classe de configuração [DiffLlamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaConfig): [DiffLlamaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaForQuestionAnswering) (modelo DiffLlamaConfig) - Classe de configuração [DistilBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig): [DistilBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForQuestionAnswering) (modelo DistilBertConfig) - Classe de configuração [ElectraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraConfig): [ElectraForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForQuestionAnswering) (modelo ElectraConfig) - Classe de configuração [ErnieConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieConfig): [ErnieForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForQuestionAnswering) (modelo ErnieConfig) - Classe de configuração [Exaone4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4Config): [Exaone4ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForQuestionAnswering) (modelo Exaone4Config) - Classe de configuração [FNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetConfig): [FNetForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForQuestionAnswering) (modelo FNetConfig) - Classe de configuração [FalconConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconConfig): [FalconForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconForQuestionAnswering) (modelo FalconConfig) - Classe de configuração [FlaubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertConfig): [FlaubertForQuestionAnsweringSimple](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertForQuestionAnsweringSimple) (modelo FlaubertConfig) - Classe de configuração [FunnelConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelConfig): [FunnelForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForQuestionAnswering) (modelo FunnelConfig) - Classe de configuração [GPT2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Config): [GPT2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2ForQuestionAnswering) (modelo GPT2Config) - Classe de configuração [GPTJConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJConfig): [GPTJForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJForQuestionAnswering) (modelo GPTJConfig) - Classe de configuração [GPTNeoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoConfig): [GPTNeoForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoForQuestionAnswering) (modelo GPTNeoConfig) - Classe de configuração [GPTNeoXConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXConfig): [GPTNeoXForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXForQuestionAnswering) (modelo GPTNeoXConfig) - Classe de configuração [IBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertConfig): [IBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForQuestionAnswering) (modelo IBertConfig) - Classe de configuração [JinaEmbeddingsV3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3Config): [JinaEmbeddingsV3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3ForQuestionAnswering) (modelo JinaEmbeddingsV3Config) - Classe de configuração [LEDConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.LEDConfig): [LEDForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.LEDForQuestionAnswering) (modelo LEDConfig) - Classe de configuração [LayoutLMv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2Config): [LayoutLMv2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2ForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMv2Config) - Classe de configuração [LayoutLMv3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3Config): [LayoutLMv3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3ForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMv3Config) - Classe de configuração [LiltConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lilt#transformers.LiltConfig): [LiltForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lilt#transformers.LiltForQuestionAnswering) (modelo LiltConfig) - Classe de configuração [LlamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama2#transformers.LlamaConfig): [LlamaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama#transformers.LlamaForQuestionAnswering) (modelo LlamaConfig) - Classe de configuração [LongformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerConfig): [LongformerForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForQuestionAnswering) (modelo LongformerConfig) - Classe de configuração [LukeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeConfig): [LukeForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForQuestionAnswering) (modelo LukeConfig) - Classe de configuração [LxmertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.LxmertConfig): [LxmertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.LxmertForQuestionAnswering) (modelo LxmertConfig) - Classe de configuração [MBartConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig): [MBartForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForQuestionAnswering) (modelo MBartConfig) - Classe de configuração [MPNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetConfig): [MPNetForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForQuestionAnswering) (modelo MPNetConfig) - Classe de configuração [MT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5Config): [MT5ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5ForQuestionAnswering) (modelo MT5Config) - Classe de configuração [MarkupLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMConfig): [MarkupLMForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMForQuestionAnswering) (modelo MarkupLMConfig) - Classe de configuração [MegatronBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertConfig): [MegatronBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForQuestionAnswering) (modelo MegatronBertConfig) - Classe de configuração [MiniMaxConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxConfig): [MiniMaxForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxForQuestionAnswering) (modelo MiniMaxConfig) - Classe de configuração [Ministral3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3Config): [Ministral3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3ForQuestionAnswering) (modelo Ministral3Config) - Classe de configuração [MinistralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralConfig): [MinistralForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralForQuestionAnswering) (modelo MinistralConfig) - Classe de configuração [MistralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralConfig): [MistralForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralForQuestionAnswering) (modelo MistralConfig) - Classe de configuração [MixtralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralConfig): [MixtralForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralForQuestionAnswering) (modelo MixtralConfig) - Classe de configuração [MobileBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertConfig): [MobileBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForQuestionAnswering) (modelo MobileBertConfig) - Classe de configuração [ModernBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertConfig): [ModernBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForQuestionAnswering) (modelo ModernBertConfig) - Classe de configuração [MptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptConfig): [MptForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForQuestionAnswering) (modelo MptConfig) - Classe de configuração [MraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraConfig): [MraForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForQuestionAnswering) (modelo MraConfig) - Classe de configuração [MvpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig): [MvpForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForQuestionAnswering) (modelo MvpConfig) - Classe de configuração [NemotronConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronConfig): [NemotronForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronForQuestionAnswering) (modelo NemotronConfig) - Classe de configuração [NystromformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerConfig): [NystromformerForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForQuestionAnswering) (modelo NystromformerConfig) - Classe de configuração [OPTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/opt#transformers.OPTConfig): [OPTForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/opt#transformers.OPTForQuestionAnswering) (modelo OPTConfig) - Classe de configuração [Qwen2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Config): [Qwen2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2ForQuestionAnswering) (modelo Qwen2Config) - Classe de configuração [Qwen2MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeConfig): [Qwen2MoeForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeForQuestionAnswering) (modelo Qwen2MoeConfig) - Classe de configuração [Qwen3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3Config): [Qwen3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3ForQuestionAnswering) (modelo Qwen3Config) - Classe de configuração [Qwen3MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeConfig): [Qwen3MoeForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeForQuestionAnswering) (modelo Qwen3MoeConfig) - Classe de configuração [Qwen3NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextConfig): [Qwen3NextForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextForQuestionAnswering) (modelo Qwen3NextConfig) - Classe de configuração [ReformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerConfig): [ReformerForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerForQuestionAnswering) (modelo ReformerConfig) - Classe de configuração [RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig): [RemBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForQuestionAnswering) (modelo RemBertConfig) - Classe de configuração [RoCBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig): [RoCBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForQuestionAnswering) (modelo RoCBertConfig) - Classe de configuração [RoFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerConfig): [RoFormerForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForQuestionAnswering) (modelo RoFormerConfig) - Classe de configuração [RobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaConfig): [RobertaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForQuestionAnswering) (modelo RobertaConfig) - Classe de configuração [RobertaPreLayerNormConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormConfig): [RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering) (modelo RobertaPreLayerNormConfig) - Classe de configuração [SeedOssConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssConfig): [SeedOssForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssForQuestionAnswering) (modelo SeedOssConfig) - Classe de configuração [SmolLM3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3Config): [SmolLM3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3ForQuestionAnswering) (modelo SmolLM3Config) - Classe de configuração [SplinterConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/splinter#transformers.SplinterConfig): [SplinterForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/splinter#transformers.SplinterForQuestionAnswering) (modelo SplinterConfig) - Classe de configuração [SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig): [SqueezeBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForQuestionAnswering) (modelo SqueezeBertConfig) - Classe de configuração [T5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5Config): [T5ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForQuestionAnswering) (modelo T5Config) - Classe de configuração [UMT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5Config): [UMT5ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5ForQuestionAnswering) (modelo UMT5Config) - Classe de configuração [UltrabertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertConfig): [UltrabertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertForQuestionAnswering) (modelo UltrabertConfig) - Classe de configuração [XLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMConfig): [XLMForQuestionAnsweringSimple](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMForQuestionAnsweringSimple) (modelo XLMConfig) - Classe de configuração [XLMRobertaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaConfig): [XLMRobertaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForQuestionAnswering) (modelo XLMRobertaConfig) - Classe de configuração [XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig): [XLMRobertaXLForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering) (modelo XLMRobertaXLConfig) - Classe de configuração [XLNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetConfig): [XLNetForQuestionAnsweringSimple](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetForQuestionAnsweringSimple) (modelo XLNetConfig) - Classe de configuração [XmodConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodConfig): [XmodForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForQuestionAnswering) (modelo XmodConfig) - Classe de configuração [YosoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoConfig): [YosoForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForQuestionAnswering) (modelo YosoConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForQuestionAnswering

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **albert** -- [AlbertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertForQuestionAnswering) (modelo AlbertConfig)
- **arcee** -- [ArceeForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/arcee#transformers.ArceeForQuestionAnswering) (modelo ArceeConfig)
- **bart** -- [BartForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bart#transformers.BartForQuestionAnswering) (modelo BartConfig)
- **bert** -- [BertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bert#transformers.BertForQuestionAnswering) (modelo BertConfig)
- **big_bird** -- [BigBirdForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForQuestionAnswering) (modelo BigBirdConfig)
- **bigbird_pegasus** -- [BigBirdPegasusForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bigbird_pegasus#transformers.BigBirdPegasusForQuestionAnswering) (modelo BigBirdPegasusConfig)
- **bloom** -- [BloomForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bloom#transformers.BloomForQuestionAnswering) (modelo BloomConfig)
- **camembert** -- [CamembertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/camembert#transformers.CamembertForQuestionAnswering) (modelo CamembertConfig)
- **canine** -- [CanineForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canine#transformers.CanineForQuestionAnswering) (modelo CanineConfig)
- **convbert** -- [ConvBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convbert#transformers.ConvBertForQuestionAnswering) (modelo ConvBertConfig)
- **data2vec-text** -- [Data2VecTextForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecTextForQuestionAnswering) (modelo Data2VecTextConfig)
- **deberta** -- [DebertaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta#transformers.DebertaForQuestionAnswering) (modelo DebertaConfig)
- **deberta-v2** -- [DebertaV2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deberta-v2#transformers.DebertaV2ForQuestionAnswering) (modelo DebertaV2Config)
- **diffllama** -- [DiffLlamaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffllama#transformers.DiffLlamaForQuestionAnswering) (modelo DiffLlamaConfig)
- **distilbert** -- [DistilBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForQuestionAnswering) (modelo DistilBertConfig)
- **electra** -- [ElectraForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/electra#transformers.ElectraForQuestionAnswering) (modelo ElectraConfig)
- **ernie** -- [ErnieForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie#transformers.ErnieForQuestionAnswering) (modelo ErnieConfig)
- **exaone4** -- [Exaone4ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4#transformers.Exaone4ForQuestionAnswering) (modelo Exaone4Config)
- **falcon** -- [FalconForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/falcon#transformers.FalconForQuestionAnswering) (modelo FalconConfig)
- **flaubert** -- [FlaubertForQuestionAnsweringSimple](/docs/transformers/main/pt/model_doc/flaubert#transformers.FlaubertForQuestionAnsweringSimple) (modelo FlaubertConfig)
- **fnet** -- [FNetForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fnet#transformers.FNetForQuestionAnswering) (modelo FNetConfig)
- **funnel** -- [FunnelForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/funnel#transformers.FunnelForQuestionAnswering) (modelo FunnelConfig)
- **gpt2** -- [GPT2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt2#transformers.GPT2ForQuestionAnswering) (modelo GPT2Config)
- **gpt_neo** -- [GPTNeoForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neo#transformers.GPTNeoForQuestionAnswering) (modelo GPTNeoConfig)
- **gpt_neox** -- [GPTNeoXForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gpt_neox#transformers.GPTNeoXForQuestionAnswering) (modelo GPTNeoXConfig)
- **gptj** -- [GPTJForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gptj#transformers.GPTJForQuestionAnswering) (modelo GPTJConfig)
- **ibert** -- [IBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ibert#transformers.IBertForQuestionAnswering) (modelo IBertConfig)
- **jina_embeddings_v3** -- [JinaEmbeddingsV3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/jina_embeddings_v3#transformers.JinaEmbeddingsV3ForQuestionAnswering) (modelo JinaEmbeddingsV3Config)
- **layoutlmv2** -- [LayoutLMv2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2ForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMv2Config)
- **layoutlmv3** -- [LayoutLMv3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3ForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMv3Config)
- **led** -- [LEDForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/led#transformers.LEDForQuestionAnswering) (modelo LEDConfig)
- **lilt** -- [LiltForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lilt#transformers.LiltForQuestionAnswering) (modelo LiltConfig)
- **llama** -- [LlamaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama#transformers.LlamaForQuestionAnswering) (modelo LlamaConfig)
- **longformer** -- [LongformerForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/longformer#transformers.LongformerForQuestionAnswering) (modelo LongformerConfig)
- **luke** -- [LukeForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/luke#transformers.LukeForQuestionAnswering) (modelo LukeConfig)
- **lxmert** -- [LxmertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lxmert#transformers.LxmertForQuestionAnswering) (modelo LxmertConfig)
- **markuplm** -- [MarkupLMForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/markuplm#transformers.MarkupLMForQuestionAnswering) (modelo MarkupLMConfig)
- **mbart** -- [MBartForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mbart#transformers.MBartForQuestionAnswering) (modelo MBartConfig)
- **megatron-bert** -- [MegatronBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/megatron-bert#transformers.MegatronBertForQuestionAnswering) (modelo MegatronBertConfig)
- **minimax** -- [MiniMaxForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax#transformers.MiniMaxForQuestionAnswering) (modelo MiniMaxConfig)
- **ministral** -- [MinistralForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral#transformers.MinistralForQuestionAnswering) (modelo MinistralConfig)
- **ministral3** -- [Ministral3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ministral3#transformers.Ministral3ForQuestionAnswering) (modelo Ministral3Config)
- **mistral** -- [MistralForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral#transformers.MistralForQuestionAnswering) (modelo MistralConfig)
- **mixtral** -- [MixtralForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mixtral#transformers.MixtralForQuestionAnswering) (modelo MixtralConfig)
- **mobilebert** -- [MobileBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilebert#transformers.MobileBertForQuestionAnswering) (modelo MobileBertConfig)
- **modernbert** -- [ModernBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/modernbert#transformers.ModernBertForQuestionAnswering) (modelo ModernBertConfig)
- **mpnet** -- [MPNetForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpnet#transformers.MPNetForQuestionAnswering) (modelo MPNetConfig)
- **mpt** -- [MptForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mpt#transformers.MptForQuestionAnswering) (modelo MptConfig)
- **mra** -- [MraForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mra#transformers.MraForQuestionAnswering) (modelo MraConfig)
- **mt5** -- [MT5ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mt5#transformers.MT5ForQuestionAnswering) (modelo MT5Config)
- **mvp** -- [MvpForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mvp#transformers.MvpForQuestionAnswering) (modelo MvpConfig)
- **nemotron** -- [NemotronForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron#transformers.NemotronForQuestionAnswering) (modelo NemotronConfig)
- **nystromformer** -- [NystromformerForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nystromformer#transformers.NystromformerForQuestionAnswering) (modelo NystromformerConfig)
- **opt** -- [OPTForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/opt#transformers.OPTForQuestionAnswering) (modelo OPTConfig)
- **qwen2** -- [Qwen2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2ForQuestionAnswering) (modelo Qwen2Config)
- **qwen2_moe** -- [Qwen2MoeForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_moe#transformers.Qwen2MoeForQuestionAnswering) (modelo Qwen2MoeConfig)
- **qwen3** -- [Qwen3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3#transformers.Qwen3ForQuestionAnswering) (modelo Qwen3Config)
- **qwen3_moe** -- [Qwen3MoeForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_moe#transformers.Qwen3MoeForQuestionAnswering) (modelo Qwen3MoeConfig)
- **qwen3_next** -- [Qwen3NextForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextForQuestionAnswering) (modelo Qwen3NextConfig)
- **reformer** -- [ReformerForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/reformer#transformers.ReformerForQuestionAnswering) (modelo ReformerConfig)
- **rembert** -- [RemBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForQuestionAnswering) (modelo RemBertConfig)
- **roberta** -- [RobertaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta#transformers.RobertaForQuestionAnswering) (modelo RobertaConfig)
- **roberta-prelayernorm** -- [RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roberta-prelayernorm#transformers.RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering) (modelo RobertaPreLayerNormConfig)
- **roc_bert** -- [RoCBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForQuestionAnswering) (modelo RoCBertConfig)
- **roformer** -- [RoFormerForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/roformer#transformers.RoFormerForQuestionAnswering) (modelo RoFormerConfig)
- **seed_oss** -- [SeedOssForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seed_oss#transformers.SeedOssForQuestionAnswering) (modelo SeedOssConfig)
- **smollm3** -- [SmolLM3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smollm3#transformers.SmolLM3ForQuestionAnswering) (modelo SmolLM3Config)
- **splinter** -- [SplinterForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/splinter#transformers.SplinterForQuestionAnswering) (modelo SplinterConfig)
- **squeezebert** -- [SqueezeBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForQuestionAnswering) (modelo SqueezeBertConfig)
- **t5** -- [T5ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5#transformers.T5ForQuestionAnswering) (modelo T5Config)
- **ultrabert** -- [UltrabertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ultrabert#transformers.UltrabertForQuestionAnswering) (modelo UltrabertConfig)
- **umt5** -- [UMT5ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/umt5#transformers.UMT5ForQuestionAnswering) (modelo UMT5Config)
- **xlm** -- [XLMForQuestionAnsweringSimple](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm#transformers.XLMForQuestionAnsweringSimple) (modelo XLMConfig)
- **xlm-roberta** -- [XLMRobertaForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta#transformers.XLMRobertaForQuestionAnswering) (modelo XLMRobertaConfig)
- **xlm-roberta-xl** -- [XLMRobertaXLForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering) (modelo XLMRobertaXLConfig)
- **xlnet** -- [XLNetForQuestionAnsweringSimple](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xlnet#transformers.XLNetForQuestionAnsweringSimple) (modelo XLNetConfig)
- **xmod** -- [XmodForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xmod#transformers.XmodForQuestionAnswering) (modelo XmodConfig)
- **yoso** -- [YosoForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yoso#transformers.YosoForQuestionAnswering) (modelo YosoConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForQuestionAnswering

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForTextEncoding[[transformers.AutoModelForTextEncoding]]

#### transformers.AutoModelForTextEncoding[[transformers.AutoModelForTextEncoding]]

```python
transformers.AutoModelForTextEncoding(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2287)

## Visão computacional

As seguintes classes automáticas estão disponíveis para as seguintes tarefas de visão computacional.

### AutoModelForDepthEstimation[[transformers.AutoModelForDepthEstimation]]

#### transformers.AutoModelForDepthEstimation[[transformers.AutoModelForDepthEstimation]]

```python
transformers.AutoModelForDepthEstimation(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2491)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de profundidade) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForDepthEstimation.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [CHMv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chmv2#transformers.CHMv2Config): [CHMv2ForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chmv2#transformers.CHMv2ForDepthEstimation) (modelo CHMv2Config) - Classe de configuração [DPTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpt#transformers.DPTConfig): [DPTForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpt#transformers.DPTForDepthEstimation) (modelo DPTConfig) - Classe de configuração [DepthAnythingConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/depth_anything#transformers.DepthAnythingConfig): [DepthAnythingForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/depth_anything#transformers.DepthAnythingForDepthEstimation) (modelo DepthAnythingConfig) - Classe de configuração [DepthProConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/depth_pro#transformers.DepthProConfig): [DepthProForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/depth_pro#transformers.DepthProForDepthEstimation) (modelo DepthProConfig) - Classe de configuração [GLPNConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glpn#transformers.GLPNConfig): [GLPNForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glpn#transformers.GLPNForDepthEstimation) (modelo GLPNConfig) - Classe de configuração [PromptDepthAnythingConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/prompt_depth_anything#transformers.PromptDepthAnythingConfig): [PromptDepthAnythingForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/prompt_depth_anything#transformers.PromptDepthAnythingForDepthEstimation) (modelo PromptDepthAnythingConfig) - Classe de configuração [Tipsv2DptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptConfig): [Tipsv2DptForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptForDepthEstimation) (modelo Tipsv2DptConfig) - Classe de configuração [ZoeDepthConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zoedepth#transformers.ZoeDepthConfig): [ZoeDepthForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zoedepth#transformers.ZoeDepthForDepthEstimation) (modelo ZoeDepthConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de profundidade) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForDepthEstimation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de profundidade) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **chmv2** -- [CHMv2ForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chmv2#transformers.CHMv2ForDepthEstimation) (modelo CHMv2Config)
- **depth_anything** -- [DepthAnythingForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/depth_anything#transformers.DepthAnythingForDepthEstimation) (modelo DepthAnythingConfig)
- **depth_pro** -- [DepthProForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/depth_pro#transformers.DepthProForDepthEstimation) (modelo DepthProConfig)
- **dpt** -- [DPTForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpt#transformers.DPTForDepthEstimation) (modelo DPTConfig)
- **glpn** -- [GLPNForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glpn#transformers.GLPNForDepthEstimation) (modelo GLPNConfig)
- **prompt_depth_anything** -- [PromptDepthAnythingForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/prompt_depth_anything#transformers.PromptDepthAnythingForDepthEstimation) (modelo PromptDepthAnythingConfig)
- **tipsv2_dpt** -- [Tipsv2DptForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptForDepthEstimation) (modelo Tipsv2DptConfig)
- **zoedepth** -- [ZoeDepthForDepthEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/zoedepth#transformers.ZoeDepthForDepthEstimation) (modelo ZoeDepthConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForDepthEstimation

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForNormalEstimation[[transformers.AutoModelForNormalEstimation]]

#### transformers.AutoModelForNormalEstimation[[transformers.AutoModelForNormalEstimation]]

```python
transformers.AutoModelForNormalEstimation(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2631)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa normal) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForNormalEstimation.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [Sapiens2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2Config): [Sapiens2ForNormalEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForNormalEstimation) (modelo Sapiens2Config) - Classe de configuração [Tipsv2DptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptConfig): [Tipsv2DptForNormalEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptForNormalEstimation) (modelo Tipsv2DptConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa normal) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForNormalEstimation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForNormalEstimation.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForNormalEstimation.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa normal) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **sapiens2** -- [Sapiens2ForNormalEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForNormalEstimation) (modelo Sapiens2Config)
- **tipsv2_dpt** -- [Tipsv2DptForNormalEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptForNormalEstimation) (modelo Tipsv2DptConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForNormalEstimation

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForNormalEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForNormalEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForPointmapEstimation[[transformers.AutoModelForPointmapEstimation]]

#### transformers.AutoModelForPointmapEstimation[[transformers.AutoModelForPointmapEstimation]]

```python
transformers.AutoModelForPointmapEstimation(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2638)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de pointmap) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForPointmapEstimation.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [Sapiens2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2Config): [Sapiens2ForPointmapEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForPointmapEstimation) (modelo Sapiens2Config)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de pointmap) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPointmapEstimation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForPointmapEstimation.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForPointmapEstimation.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de pointmap) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **sapiens2** -- [Sapiens2ForPointmapEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForPointmapEstimation) (modelo Sapiens2Config)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPointmapEstimation

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForPointmapEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForPointmapEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForImageMatting[[transformers.AutoModelForImageMatting]]

#### transformers.AutoModelForImageMatting[[transformers.AutoModelForImageMatting]]

```python
transformers.AutoModelForImageMatting(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2624)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de matting de imagem) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForImageMatting.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [Sapiens2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2Config): [Sapiens2ForImageMatting](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForImageMatting) (modelo Sapiens2Config) - Classe de configuração [VitMatteConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vitmatte#transformers.VitMatteConfig): [VitMatteForImageMatting](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vitmatte#transformers.VitMatteForImageMatting) (modelo VitMatteConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de matting de imagem) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageMatting

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForImageMatting.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForImageMatting.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de matting de imagem) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **sapiens2** -- [Sapiens2ForImageMatting](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForImageMatting) (modelo Sapiens2Config)
- **vitmatte** -- [VitMatteForImageMatting](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vitmatte#transformers.VitMatteForImageMatting) (modelo VitMatteConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageMatting

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForImageMatting.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForImageMatting.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForTextRecognition[[transformers.AutoModelForTextRecognition]]

#### transformers.AutoModelForTextRecognition[[transformers.AutoModelForTextRecognition]]

```python
transformers.AutoModelForTextRecognition(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2498)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de reconhecimento de texto) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForTextRecognition.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [PPOCRV5MobileRecConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_mobile_rec#transformers.PPOCRV5MobileRecConfig): [PPOCRV5MobileRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_mobile_rec#transformers.PPOCRV5MobileRecForTextRecognition) (modelo PPOCRV5MobileRecConfig) - Classe de configuração [PPOCRV5ServerRecConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_server_rec#transformers.PPOCRV5ServerRecConfig): [PPOCRV5ServerRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_server_rec#transformers.PPOCRV5ServerRecForTextRecognition) (modelo PPOCRV5ServerRecConfig) - Classe de configuração [PPOCRV6SmallRecConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecConfig): [PPOCRV6SmallRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition) (modelo PPOCRV6SmallRecConfig) - Classe de configuração [PPOCRV6TinyRecConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_tiny_rec#transformers.PPOCRV6TinyRecConfig): [PPOCRV6TinyRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_tiny_rec#transformers.PPOCRV6TinyRecForTextRecognition) (modelo PPOCRV6TinyRecConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de reconhecimento de texto) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTextRecognition

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTextRecognition.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForTextRecognition.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de reconhecimento de texto) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **pp_ocrv5_mobile_rec** -- [PPOCRV5MobileRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_mobile_rec#transformers.PPOCRV5MobileRecForTextRecognition) (modelo PPOCRV5MobileRecConfig)
- **pp_ocrv5_server_rec** -- [PPOCRV5ServerRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_server_rec#transformers.PPOCRV5ServerRecForTextRecognition) (modelo PPOCRV5ServerRecConfig)
- **pp_ocrv6_small_rec** -- [PPOCRV6SmallRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition) (modelo PPOCRV6SmallRecConfig)
- **pp_ocrv6_tiny_rec** -- [PPOCRV6TinyRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_tiny_rec#transformers.PPOCRV6TinyRecForTextRecognition) (modelo PPOCRV6TinyRecConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTextRecognition

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForTableRecognition[[transformers.AutoModelForTableRecognition]]

#### transformers.AutoModelForTableRecognition[[transformers.AutoModelForTableRecognition]]

```python
transformers.AutoModelForTableRecognition(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2505)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de reconhecimento de tabela) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForTableRecognition.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [SLANeXtConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/slanext#transformers.SLANeXtConfig): [SLANeXtForTableRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/slanext#transformers.SLANeXtForTableRecognition) (modelo SLANeXtConfig) - Classe de configuração [SLANetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/slanet#transformers.SLANetConfig): [SLANetForTableRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/slanet#transformers.SLANetForTableRecognition) (modelo SLANetConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de reconhecimento de tabela) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTableRecognition

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTableRecognition.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForTableRecognition.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de reconhecimento de tabela) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **slanet** -- [SLANetForTableRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/slanet#transformers.SLANetForTableRecognition) (modelo SLANetConfig)
- **slanext** -- [SLANeXtForTableRecognition](/docs/transformers/main/pt/model_doc/slanext#transformers.SLANeXtForTableRecognition) (modelo SLANeXtConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTableRecognition

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTableRecognition.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTableRecognition.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForImageClassification[[transformers.AutoModelForImageClassification]]

#### transformers.AutoModelForImageClassification[[transformers.AutoModelForImageClassification]]

```python
transformers.AutoModelForImageClassification(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2416)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de imagem) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForImageClassification.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe do modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [BeitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitConfig): [BeitForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitForImageClassification) (modelo BeitConfig) - Classe de configuração [BitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bit#transformers.BitConfig): [BitForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bit#transformers.BitForImageClassification) (modelo BitConfig) - Classe de configuração [CLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig): [CLIPForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPForImageClassification) (modelo CLIPConfig) - Classe de configuração [ConvNextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnext#transformers.ConvNextConfig): [ConvNextForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnext#transformers.ConvNextForImageClassification) (modelo ConvNextConfig) - Classe de configuração [ConvNextV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnextv2#transformers.ConvNextV2Config): [ConvNextV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnextv2#transformers.ConvNextV2ForImageClassification) (modelo ConvNextV2Config) - Classe de configuração [CvtConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cvt#transformers.CvtConfig): [CvtForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cvt#transformers.CvtForImageClassification) (modelo CvtConfig) - Classe de configuração [Data2VecVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecVisionConfig): [Data2VecVisionForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecVisionForImageClassification) (modelo Data2VecVisionConfig) - Classe de configuração [DeiTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig): [DeiTForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassification) ou [DeiTForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher) (modelo DeiTConfig) - Classe de configuração [DinatConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinat#transformers.DinatConfig): [DinatForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinat#transformers.DinatForImageClassification) (modelo DinatConfig) - Classe de configuração [Dinov2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config): [Dinov2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2ForImageClassification) (modelo Dinov2Config) - Classe de configuração [Dinov2WithRegistersConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov2_with_registers#transformers.Dinov2WithRegistersConfig): [Dinov2WithRegistersForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov2_with_registers#transformers.Dinov2WithRegistersForImageClassification) (modelo Dinov2WithRegistersConfig) - Classe de configuração [DonutSwinConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/donut#transformers.DonutSwinConfig): [DonutSwinForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/donut#transformers.DonutSwinForImageClassification) (modelo DonutSwinConfig) - Classe de configuração [EfficientNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetConfig): [EfficientNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetForImageClassification) (modelo EfficientNetConfig) - Classe de configuração [FocalNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/focalnet#transformers.FocalNetConfig): [FocalNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/focalnet#transformers.FocalNetForImageClassification) (modelo FocalNetConfig) - Classe de configuração [HGNetV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hgnet_v2#transformers.HGNetV2Config): [HGNetV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hgnet_v2#transformers.HGNetV2ForImageClassification) (modelo HGNetV2Config) - Classe de configuração [HieraConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hiera#transformers.HieraConfig): [HieraForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hiera#transformers.HieraForImageClassification) (modelo HieraConfig) - Classe de configuração [IJepaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ijepa#transformers.IJepaConfig): [IJepaForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ijepa#transformers.IJepaForImageClassification) (modelo IJepaConfig) - Classe de configuração [ImageGPTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTConfig): [ImageGPTForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTForImageClassification) (modelo ImageGPTConfig) - Classe de configuração [LevitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/levit#transformers.LevitConfig): [LevitForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassification) ou [LevitForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/main/pt/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher) (modelo LevitConfig) - Classe de configuração [MetaClip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/metaclip_2#transformers.MetaClip2Config): [MetaClip2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/metaclip_2#transformers.MetaClip2ForImageClassification) (modelo MetaClip2Config) - Classe de configuração [MobileNetV1Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v1#transformers.MobileNetV1Config): [MobileNetV1ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v1#transformers.MobileNetV1ForImageClassification) (modelo MobileNetV1Config) - Classe de configuração [MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config): [MobileNetV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForImageClassification) (modelo MobileNetV2Config) - Classe de configuração [MobileViTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTConfig): [MobileViTForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForImageClassification) (modelo MobileViTConfig) - Classe de configuração [MobileViTV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevitv2#transformers.MobileViTV2Config): [MobileViTV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevitv2#transformers.MobileViTV2ForImageClassification) (modelo MobileViTV2Config) - Classe de configuração [PPLCNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_lcnet#transformers.PPLCNetConfig): [PPLCNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_lcnet#transformers.PPLCNetForImageClassification) (modelo PPLCNetConfig) - Classe de configuração [PerceiverConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverConfig): [PerceiverForImageClassificationLearned](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForImageClassificationLearned) ou [PerceiverForImageClassificationFourier](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForImageClassificationFourier) ou [PerceiverForImageClassificationConvProcessing](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForImageClassificationConvProcessing) (modelo PerceiverConfig) - Classe de configuração [PoolFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/poolformer#transformers.PoolFormerConfig): [PoolFormerForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/poolformer#transformers.PoolFormerForImageClassification) (modelo PoolFormerConfig) - Classe de configuração [PvtConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pvt#transformers.PvtConfig): [PvtForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pvt#transformers.PvtForImageClassification) (modelo PvtConfig) - Classe de configuração [PvtV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pvt_v2#transformers.PvtV2Config): [PvtV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pvt_v2#transformers.PvtV2ForImageClassification) (modelo PvtV2Config) - Classe de configuração [RegNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/regnet#transformers.RegNetConfig): [RegNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/regnet#transformers.RegNetForImageClassification) (modelo RegNetConfig) - Classe de configuração [ResNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/resnet#transformers.ResNetConfig): [ResNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/resnet#transformers.ResNetForImageClassification) (modelo ResNetConfig) - Classe de configuração [SegformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/segformer#transformers.SegformerConfig): [SegformerForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/segformer#transformers.SegformerForImageClassification) (modelo SegformerConfig) - Classe de configuração [ShieldGemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/shieldgemma2#transformers.ShieldGemma2Config): [ShieldGemma2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/shieldgemma2#transformers.ShieldGemma2ForImageClassification) (modelo ShieldGemma2Config) - Classe de configuração [Siglip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip2#transformers.Siglip2Config): [Siglip2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip2#transformers.Siglip2ForImageClassification) (modelo Siglip2Config) - Classe de configuração [SiglipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig): [SiglipForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip#transformers.SiglipForImageClassification) (modelo SiglipConfig) - Classe de configuração [SwiftFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swiftformer#transformers.SwiftFormerConfig): [SwiftFormerForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swiftformer#transformers.SwiftFormerForImageClassification) (modelo SwiftFormerConfig) - Classe de configuração [SwinConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swin#transformers.SwinConfig): [SwinForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swin#transformers.SwinForImageClassification) (modelo SwinConfig) - Classe de configuração [Swinv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swinv2#transformers.Swinv2Config): [Swinv2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swinv2#transformers.Swinv2ForImageClassification) (modelo Swinv2Config) - Classe de configuração [TextNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/textnet#transformers.TextNetConfig): [TextNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/textnet#transformers.TextNetForImageClassification) (modelo TextNetConfig) - Classe de configuração [TimmWrapperConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timm_wrapper#transformers.TimmWrapperConfig): [TimmWrapperForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timm_wrapper#transformers.TimmWrapperForImageClassification) (modelo TimmWrapperConfig) - Classe de configuração [ViTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit#transformers.ViTConfig): [ViTForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit#transformers.ViTForImageClassification) (modelo ViTConfig) - Classe de configuração [ViTMSNConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit_msn#transformers.ViTMSNConfig): [ViTMSNForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit_msn#transformers.ViTMSNForImageClassification) (modelo ViTMSNConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de imagem) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForImageClassification.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForImageClassification.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de imagem) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **beit** -- [BeitForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitForImageClassification) (modelo BeitConfig)
- **bit** -- [BitForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/bit#transformers.BitForImageClassification) (modelo BitConfig)
- **clip** -- [CLIPForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPForImageClassification) (modelo CLIPConfig)
- **convnext** -- [ConvNextForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnext#transformers.ConvNextForImageClassification) (modelo ConvNextConfig)
- **convnextv2** -- [ConvNextV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/convnextv2#transformers.ConvNextV2ForImageClassification) (modelo ConvNextV2Config)
- **cvt** -- [CvtForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cvt#transformers.CvtForImageClassification) (modelo CvtConfig)
- **data2vec-vision** -- [Data2VecVisionForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecVisionForImageClassification) (modelo Data2VecVisionConfig)
- **deit** -- [DeiTForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassification) ou [DeiTForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher) (modelo DeiTConfig)
- **dinat** -- [DinatForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinat#transformers.DinatForImageClassification) (modelo DinatConfig)
- **dinov2** -- [Dinov2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2ForImageClassification) (modelo Dinov2Config)
- **dinov2_with_registers** -- [Dinov2WithRegistersForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dinov2_with_registers#transformers.Dinov2WithRegistersForImageClassification) (modelo Dinov2WithRegistersConfig)
- **donut-swin** -- [DonutSwinForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/donut#transformers.DonutSwinForImageClassification) (modelo DonutSwinConfig)
- **efficientnet** -- [EfficientNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetForImageClassification) (modelo EfficientNetConfig)
- **focalnet** -- [FocalNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/focalnet#transformers.FocalNetForImageClassification) (modelo FocalNetConfig)
- **hgnet_v2** -- [HGNetV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hgnet_v2#transformers.HGNetV2ForImageClassification) (modelo HGNetV2Config)
- **hiera** -- [HieraForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hiera#transformers.HieraForImageClassification) (modelo HieraConfig)
- **ijepa** -- [IJepaForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ijepa#transformers.IJepaForImageClassification) (modelo IJepaConfig)
- **imagegpt** -- [ImageGPTForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTForImageClassification) (modelo ImageGPTConfig)
- **levit** -- [LevitForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassification) ou [LevitForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/main/pt/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher) (modelo LevitConfig)
- **metaclip_2** -- [MetaClip2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/metaclip_2#transformers.MetaClip2ForImageClassification) (modelo MetaClip2Config)
- **mobilenet_v1** -- [MobileNetV1ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v1#transformers.MobileNetV1ForImageClassification) (modelo MobileNetV1Config)
- **mobilenet_v2** -- [MobileNetV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForImageClassification) (modelo MobileNetV2Config)
- **mobilevit** -- [MobileViTForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForImageClassification) (modelo MobileViTConfig)
- **mobilevitv2** -- [MobileViTV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevitv2#transformers.MobileViTV2ForImageClassification) (modelo MobileViTV2Config)
- **perceiver** -- [PerceiverForImageClassificationLearned](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForImageClassificationLearned) ou [PerceiverForImageClassificationFourier](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForImageClassificationFourier) ou [PerceiverForImageClassificationConvProcessing](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perceiver#transformers.PerceiverForImageClassificationConvProcessing) (modelo PerceiverConfig)
- **poolformer** -- [PoolFormerForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/poolformer#transformers.PoolFormerForImageClassification) (modelo PoolFormerConfig)
- **pp_lcnet** -- [PPLCNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_lcnet#transformers.PPLCNetForImageClassification) (modelo PPLCNetConfig)
- **pvt** -- [PvtForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pvt#transformers.PvtForImageClassification) (modelo PvtConfig)
- **pvt_v2** -- [PvtV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pvt_v2#transformers.PvtV2ForImageClassification) (modelo PvtV2Config)
- **regnet** -- [RegNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/regnet#transformers.RegNetForImageClassification) (modelo RegNetConfig)
- **resnet** -- [ResNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/resnet#transformers.ResNetForImageClassification) (modelo ResNetConfig)
- **segformer** -- [SegformerForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/segformer#transformers.SegformerForImageClassification) (modelo SegformerConfig)
- **shieldgemma2** -- [ShieldGemma2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/shieldgemma2#transformers.ShieldGemma2ForImageClassification) (modelo ShieldGemma2Config)
- **siglip** -- [SiglipForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip#transformers.SiglipForImageClassification) (modelo SiglipConfig)
- **siglip2** -- [Siglip2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip2#transformers.Siglip2ForImageClassification) (modelo Siglip2Config)
- **swiftformer** -- [SwiftFormerForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swiftformer#transformers.SwiftFormerForImageClassification) (modelo SwiftFormerConfig)
- **swin** -- [SwinForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swin#transformers.SwinForImageClassification) (modelo SwinConfig)
- **swinv2** -- [Swinv2ForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swinv2#transformers.Swinv2ForImageClassification) (modelo Swinv2Config)
- **textnet** -- [TextNetForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/textnet#transformers.TextNetForImageClassification) (modelo TextNetConfig)
- **timm_wrapper** -- [TimmWrapperForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timm_wrapper#transformers.TimmWrapperForImageClassification) (modelo TimmWrapperConfig)
- **vit** -- [ViTForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit#transformers.ViTForImageClassification) (modelo ViTConfig)
- **vit_msn** -- [ViTMSNForImageClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit_msn#transformers.ViTMSNForImageClassification) (modelo ViTMSNConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageClassification

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForVideoClassification[[transformers.AutoModelForVideoClassification]]

#### transformers.AutoModelForVideoClassification[[transformers.AutoModelForVideoClassification]]

```python
transformers.AutoModelForVideoClassification(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2512)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de vídeo) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForVideoClassification.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [TimesformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesformer#transformers.TimesformerConfig): [TimesformerForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesformer#transformers.TimesformerForVideoClassification) (modelo TimesformerConfig) - Classe de configuração [VJEPA2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vjepa2#transformers.VJEPA2Config): [VJEPA2ForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vjepa2#transformers.VJEPA2ForVideoClassification) (modelo VJEPA2Config) - Classe de configuração [VideoMAEConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomae#transformers.VideoMAEConfig): [VideoMAEForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomae#transformers.VideoMAEForVideoClassification) (modelo VideoMAEConfig) - Classe de configuração [VideoPrismVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videoprism#transformers.VideoPrismVisionConfig): [VideoPrismForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videoprism#transformers.VideoPrismForVideoClassification) (modelo VideoPrismVisionConfig) - Classe de configuração [VivitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vivit#transformers.VivitConfig): [VivitForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vivit#transformers.VivitForVideoClassification) (modelo VivitConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de vídeo) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForVideoClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForVideoClassification.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForVideoClassification.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de vídeo) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **timesformer** -- [TimesformerForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesformer#transformers.TimesformerForVideoClassification) (modelo TimesformerConfig)
- **videomae** -- [VideoMAEForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomae#transformers.VideoMAEForVideoClassification) (modelo VideoMAEConfig)
- **videoprism_vision_model** -- [VideoPrismForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videoprism#transformers.VideoPrismForVideoClassification) (modelo VideoPrismVisionConfig)
- **vivit** -- [VivitForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vivit#transformers.VivitForVideoClassification) (modelo VivitConfig)
- **vjepa2** -- [VJEPA2ForVideoClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vjepa2#transformers.VJEPA2ForVideoClassification) (modelo VJEPA2Config)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForVideoClassification

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForVideoClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForVideoClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForPoseEstimation[[transformers.AutoModelForPoseEstimation]]

#### transformers.AutoModelForPoseEstimation[[transformers.AutoModelForPoseEstimation]]

```python
transformers.AutoModelForPoseEstimation(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2645)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de pose) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForPoseEstimation.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [Sapiens2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2Config): [Sapiens2ForPoseEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForPoseEstimation) (modelo Sapiens2Config) - Classe de configuração [VitPoseConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vitpose#transformers.VitPoseConfig): [VitPoseForPoseEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vitpose#transformers.VitPoseForPoseEstimation) (modelo VitPoseConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de pose) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPoseEstimation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForPoseEstimation.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForPoseEstimation.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de estimativa de pose) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **sapiens2** -- [Sapiens2ForPoseEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForPoseEstimation) (modelo Sapiens2Config)
- **vitpose** -- [VitPoseForPoseEstimation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vitpose#transformers.VitPoseForPoseEstimation) (modelo VitPoseConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForPoseEstimation

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForPoseEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForPoseEstimation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForKeypointDetection[[transformers.AutoModelForKeypointDetection]]

#### transformers.AutoModelForKeypointDetection[[transformers.AutoModelForKeypointDetection]]

```python
transformers.AutoModelForKeypointDetection(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2279)

### AutoModelForKeypointMatching[[transformers.AutoModelForKeypointMatching]]

#### transformers.AutoModelForKeypointMatching[[transformers.AutoModelForKeypointMatching]]

```python
transformers.AutoModelForKeypointMatching(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2283)

### AutoModelForMaskedImageModeling[[transformers.AutoModelForMaskedImageModeling]]

#### transformers.AutoModelForMaskedImageModeling[[transformers.AutoModelForMaskedImageModeling]]

```python
transformers.AutoModelForMaskedImageModeling(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2608)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de imagem mascarada) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForMaskedImageModeling.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [DeiTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig): [DeiTForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTForMaskedImageModeling) (modelo DeiTConfig) - Classe de configuração [FocalNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/focalnet#transformers.FocalNetConfig): [FocalNetForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/focalnet#transformers.FocalNetForMaskedImageModeling) (modelo FocalNetConfig) - Classe de configuração [SwinConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swin#transformers.SwinConfig): [SwinForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swin#transformers.SwinForMaskedImageModeling) (modelo SwinConfig) - Classe de configuração [Swinv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swinv2#transformers.Swinv2Config): [Swinv2ForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swinv2#transformers.Swinv2ForMaskedImageModeling) (modelo Swinv2Config) - Classe de configuração [ViTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit#transformers.ViTConfig): [ViTForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit#transformers.ViTForMaskedImageModeling) (modelo ViTConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de imagem mascarada) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMaskedImageModeling

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForMaskedImageModeling.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForMaskedImageModeling.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de imagem mascarada) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **deit** -- [DeiTForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deit#transformers.DeiTForMaskedImageModeling) (modelo DeiTConfig)
- **focalnet** -- [FocalNetForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/focalnet#transformers.FocalNetForMaskedImageModeling) (modelo FocalNetConfig)
- **swin** -- [SwinForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swin#transformers.SwinForMaskedImageModeling) (modelo SwinConfig)
- **swinv2** -- [Swinv2ForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/swinv2#transformers.Swinv2ForMaskedImageModeling) (modelo Swinv2Config)
- **vit** -- [ViTForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vit#transformers.ViTForMaskedImageModeling) (modelo ViTConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMaskedImageModeling

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForMaskedImageModeling.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForMaskedImageModeling.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForObjectDetection[[transformers.AutoModelForObjectDetection]]

#### transformers.AutoModelForObjectDetection[[transformers.AutoModelForObjectDetection]]

```python
transformers.AutoModelForObjectDetection(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2475)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de detecção de objetos) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForObjectDetection.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [ConditionalDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/conditional_detr#transformers.ConditionalDetrConfig): [ConditionalDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/conditional_detr#transformers.ConditionalDetrForObjectDetection) (modelo ConditionalDetrConfig) - Classe de configuração [DFineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/d_fine#transformers.DFineConfig): [DFineForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/d_fine#transformers.DFineForObjectDetection) (modelo DFineConfig) - Classe de configuração [DabDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dab-detr#transformers.DabDetrConfig): [DabDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dab-detr#transformers.DabDetrForObjectDetection) (modelo DabDetrConfig) - Classe de configuração [DeformableDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrConfig): [DeformableDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrForObjectDetection) (modelo DeformableDetrConfig) - Classe de configuração [Deimv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deimv2#transformers.Deimv2Config): [Deimv2ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deimv2#transformers.Deimv2ForObjectDetection) (modelo Deimv2Config) - Classe de configuração [DetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrConfig): [DetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrForObjectDetection) (modelo DetrConfig) - Classe de configuração [LwDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lw_detr#transformers.LwDetrConfig): [LwDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lw_detr#transformers.LwDetrForObjectDetection) (modelo LwDetrConfig) - Classe de configuração [PPDocLayoutV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v2#transformers.PPDocLayoutV2Config): [PPDocLayoutV2ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v2#transformers.PPDocLayoutV2ForObjectDetection) (modelo PPDocLayoutV2Config) - Classe de configuração [PPDocLayoutV3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Config): [PPDocLayoutV3ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection) (modelo PPDocLayoutV3Config) - Classe de configuração [PPDocLayoutV4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v4#transformers.PPDocLayoutV4Config): [PPDocLayoutV4ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v4#transformers.PPDocLayoutV4ForObjectDetection) (modelo PPDocLayoutV4Config) - Classe de configuração [PPOCRV5MobileDetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_mobile_det#transformers.PPOCRV5MobileDetConfig): [PPOCRV5MobileDetForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_mobile_det#transformers.PPOCRV5MobileDetForObjectDetection) (modelo PPOCRV5MobileDetConfig) - Classe de configuração [PPOCRV5ServerDetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_server_det#transformers.PPOCRV5ServerDetConfig): [PPOCRV5ServerDetForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_server_det#transformers.PPOCRV5ServerDetForObjectDetection) (modelo PPOCRV5ServerDetConfig) - Classe de configuração [PPOCRV6MediumDetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_medium_det#transformers.PPOCRV6MediumDetConfig): [PPOCRV6MediumDetForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_medium_det#transformers.PPOCRV6MediumDetForObjectDetection) (modelo PPOCRV6MediumDetConfig) - Classe de configuração [PPOCRV6SmallDetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_small_det#transformers.PPOCRV6SmallDetConfig): [PPOCRV6SmallDetForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_small_det#transformers.PPOCRV6SmallDetForObjectDetection) (modelo PPOCRV6SmallDetConfig) - Classe de configuração [RTDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rt_detr#transformers.RTDetrConfig): [RTDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rt_detr#transformers.RTDetrForObjectDetection) (modelo RTDetrConfig) - Classe de configuração [RTDetrV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rt_detr_v2#transformers.RTDetrV2Config): [RTDetrV2ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rt_detr_v2#transformers.RTDetrV2ForObjectDetection) (modelo RTDetrV2Config) - Classe de configuração [RfDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rf_detr#transformers.RfDetrConfig): [RfDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rf_detr#transformers.RfDetrForObjectDetection) (modelo RfDetrConfig) - Classe de configuração [TableTransformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/table-transformer#transformers.TableTransformerConfig): [TableTransformerForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/table-transformer#transformers.TableTransformerForObjectDetection) (modelo TableTransformerConfig) - Classe de configuração [YolosConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yolos#transformers.YolosConfig): [YolosForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yolos#transformers.YolosForObjectDetection) (modelo YolosConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de detecção de objetos) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForObjectDetection

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForObjectDetection.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de detecção de objetos) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **conditional_detr** -- [ConditionalDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/conditional_detr#transformers.ConditionalDetrForObjectDetection) (modelo ConditionalDetrConfig)
- **d_fine** -- [DFineForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/d_fine#transformers.DFineForObjectDetection) (modelo DFineConfig)
- **dab-detr** -- [DabDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dab-detr#transformers.DabDetrForObjectDetection) (modelo DabDetrConfig)
- **deformable_detr** -- [DeformableDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrForObjectDetection) (modelo DeformableDetrConfig)
- **deimv2** -- [Deimv2ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deimv2#transformers.Deimv2ForObjectDetection) (modelo Deimv2Config)
- **detr** -- [DetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrForObjectDetection) (modelo DetrConfig)
- **lw_detr** -- [LwDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lw_detr#transformers.LwDetrForObjectDetection) (modelo LwDetrConfig)
- **pp_doclayout_v2** -- [PPDocLayoutV2ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v2#transformers.PPDocLayoutV2ForObjectDetection) (modelo PPDocLayoutV2Config)
- **pp_doclayout_v3** -- [PPDocLayoutV3ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection) (modelo PPDocLayoutV3Config)
- **pp_doclayout_v4** -- [PPDocLayoutV4ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_doclayout_v4#transformers.PPDocLayoutV4ForObjectDetection) (modelo PPDocLayoutV4Config)
- **pp_ocrv5_mobile_det** -- [PPOCRV5MobileDetForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_mobile_det#transformers.PPOCRV5MobileDetForObjectDetection) (modelo PPOCRV5MobileDetConfig)
- **pp_ocrv5_server_det** -- [PPOCRV5ServerDetForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv5_server_det#transformers.PPOCRV5ServerDetForObjectDetection) (modelo PPOCRV5ServerDetConfig)
- **pp_ocrv6_medium_det** -- [PPOCRV6MediumDetForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_medium_det#transformers.PPOCRV6MediumDetForObjectDetection) (modelo PPOCRV6MediumDetConfig)
- **pp_ocrv6_small_det** -- [PPOCRV6SmallDetForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_ocrv6_small_det#transformers.PPOCRV6SmallDetForObjectDetection) (modelo PPOCRV6SmallDetConfig)
- **rf_detr** -- [RfDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rf_detr#transformers.RfDetrForObjectDetection) (modelo RfDetrConfig)
- **rt_detr** -- [RTDetrForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rt_detr#transformers.RTDetrForObjectDetection) (modelo RTDetrConfig)
- **rt_detr_v2** -- [RTDetrV2ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rt_detr_v2#transformers.RTDetrV2ForObjectDetection) (modelo RTDetrV2Config)
- **table-transformer** -- [TableTransformerForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/table-transformer#transformers.TableTransformerForObjectDetection) (modelo TableTransformerConfig)
- **yolos** -- [YolosForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/yolos#transformers.YolosForObjectDetection) (modelo YolosConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForObjectDetection

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForImageSegmentation[[transformers.AutoModelForImageSegmentation]]

#### transformers.AutoModelForImageSegmentation[[transformers.AutoModelForImageSegmentation]]

```python
transformers.AutoModelForImageSegmentation(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2432)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação de imagem) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForImageSegmentation.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [DetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrConfig): [DetrForSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrForSegmentation) (modelo DetrConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação de imagem) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageSegmentation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForImageSegmentation.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação de imagem) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **detr** -- [DetrForSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrForSegmentation) (modelo DetrConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageSegmentation

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForImageToImage[[transformers.AutoModelForImageToImage]]

#### transformers.AutoModelForImageToImage[[transformers.AutoModelForImageToImage]]

```python
transformers.AutoModelForImageToImage(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2291)

### AutoModelForSemanticSegmentation[[transformers.AutoModelForSemanticSegmentation]]

#### transformers.AutoModelForSemanticSegmentation[[transformers.AutoModelForSemanticSegmentation]]

```python
transformers.AutoModelForSemanticSegmentation(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2439)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação semântica) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForSemanticSegmentation.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [BeitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitConfig): [BeitForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitForSemanticSegmentation) (modelo BeitConfig) - Classe de configuração [DPTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpt#transformers.DPTConfig): [DPTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpt#transformers.DPTForSemanticSegmentation) (modelo DPTConfig) - Classe de configuração [Data2VecVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecVisionConfig): [Data2VecVisionForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecVisionForSemanticSegmentation) (modelo Data2VecVisionConfig) - Classe de configuração [MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config): [MobileNetV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation) (modelo MobileNetV2Config) - Classe de configuração [MobileViTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTConfig): [MobileViTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForSemanticSegmentation) (modelo MobileViTConfig) - Classe de configuração [MobileViTV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevitv2#transformers.MobileViTV2Config): [MobileViTV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevitv2#transformers.MobileViTV2ForSemanticSegmentation) (modelo MobileViTV2Config) - Classe de configuração [Sapiens2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2Config): [Sapiens2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForSemanticSegmentation) (modelo Sapiens2Config) - Classe de configuração [SegformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/segformer#transformers.SegformerConfig): [SegformerForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/segformer#transformers.SegformerForSemanticSegmentation) (modelo SegformerConfig) - Classe de configuração [Tipsv2DptConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptConfig): [Tipsv2DptForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptForSemanticSegmentation) (modelo Tipsv2DptConfig) - Classe de configuração [UperNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/upernet#transformers.UperNetConfig): [UperNetForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/upernet#transformers.UperNetForSemanticSegmentation) (modelo UperNetConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação semântica) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSemanticSegmentation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação semântica) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **beit** -- [BeitForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/beit#transformers.BeitForSemanticSegmentation) (modelo BeitConfig)
- **data2vec-vision** -- [Data2VecVisionForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecVisionForSemanticSegmentation) (modelo Data2VecVisionConfig)
- **dpt** -- [DPTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dpt#transformers.DPTForSemanticSegmentation) (modelo DPTConfig)
- **mobilenet_v2** -- [MobileNetV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation) (modelo MobileNetV2Config)
- **mobilevit** -- [MobileViTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForSemanticSegmentation) (modelo MobileViTConfig)
- **mobilevitv2** -- [MobileViTV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mobilevitv2#transformers.MobileViTV2ForSemanticSegmentation) (modelo MobileViTV2Config)
- **sapiens2** -- [Sapiens2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sapiens2#transformers.Sapiens2ForSemanticSegmentation) (modelo Sapiens2Config)
- **segformer** -- [SegformerForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/segformer#transformers.SegformerForSemanticSegmentation) (modelo SegformerConfig)
- **tipsv2_dpt** -- [Tipsv2DptForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2_dpt#transformers.Tipsv2DptForSemanticSegmentation) (modelo Tipsv2DptConfig)
- **upernet** -- [UperNetForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/upernet#transformers.UperNetForSemanticSegmentation) (modelo UperNetConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSemanticSegmentation

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForInstanceSegmentation[[transformers.AutoModelForInstanceSegmentation]]

#### transformers.AutoModelForInstanceSegmentation[[transformers.AutoModelForInstanceSegmentation]]

```python
transformers.AutoModelForInstanceSegmentation(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2466)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação de instâncias) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForInstanceSegmentation.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [MaskFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/maskformer#transformers.MaskFormerConfig): [MaskFormerForInstanceSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/maskformer#transformers.MaskFormerForInstanceSegmentation) (modelo MaskFormerConfig) - Classe de configuração [RfDetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rf_detr#transformers.RfDetrConfig): [RfDetrForInstanceSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rf_detr#transformers.RfDetrForInstanceSegmentation) (modelo RfDetrConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação de instâncias) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForInstanceSegmentation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForInstanceSegmentation.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForInstanceSegmentation.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação de instâncias) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **maskformer** -- [MaskFormerForInstanceSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/maskformer#transformers.MaskFormerForInstanceSegmentation) (modelo MaskFormerConfig)
- **rf_detr** -- [RfDetrForInstanceSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rf_detr#transformers.RfDetrForInstanceSegmentation) (modelo RfDetrConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForInstanceSegmentation

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForInstanceSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForInstanceSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForUniversalSegmentation[[transformers.AutoModelForUniversalSegmentation]]

#### transformers.AutoModelForUniversalSegmentation[[transformers.AutoModelForUniversalSegmentation]]

```python
transformers.AutoModelForUniversalSegmentation(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2457)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação de imagem universal) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForUniversalSegmentation.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [DetrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrConfig): [DetrForSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrForSegmentation) (modelo DetrConfig) - Classe de configuração [EomtConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eomt#transformers.EomtConfig): [EomtForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eomt#transformers.EomtForUniversalSegmentation) (modelo EomtConfig) - Classe de configuração [EomtDinov3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eomt_dinov3#transformers.EomtDinov3Config): [EomtDinov3ForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eomt_dinov3#transformers.EomtDinov3ForUniversalSegmentation) (modelo EomtDinov3Config) - Classe de configuração [Mask2FormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mask2former#transformers.Mask2FormerConfig): [Mask2FormerForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mask2former#transformers.Mask2FormerForUniversalSegmentation) (modelo Mask2FormerConfig) - Classe de configuração [MaskFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/maskformer#transformers.MaskFormerConfig): [MaskFormerForInstanceSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/maskformer#transformers.MaskFormerForInstanceSegmentation) (modelo MaskFormerConfig) - Classe de configuração [OneFormerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/oneformer#transformers.OneFormerConfig): [OneFormerForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/oneformer#transformers.OneFormerForUniversalSegmentation) (modelo OneFormerConfig) - Classe de configuração [VideomtConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomt#transformers.VideomtConfig): [VideomtForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomt#transformers.VideomtForUniversalSegmentation) (modelo VideomtConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça universal de segmentação de imagem) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForUniversalSegmentation

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForUniversalSegmentation.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForUniversalSegmentation.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de segmentação de imagem universal) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **detr** -- [DetrForSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/detr#transformers.DetrForSegmentation) (modelo DetrConfig)
- **eomt** -- [EomtForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eomt#transformers.EomtForUniversalSegmentation) (modelo EomtConfig)
- **eomt_dinov3** -- [EomtDinov3ForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/eomt_dinov3#transformers.EomtDinov3ForUniversalSegmentation) (modelo EomtDinov3Config)
- **mask2former** -- [Mask2FormerForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mask2former#transformers.Mask2FormerForUniversalSegmentation) (modelo Mask2FormerConfig)
- **maskformer** -- [MaskFormerForInstanceSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/maskformer#transformers.MaskFormerForInstanceSegmentation) (modelo MaskFormerConfig)
- **oneformer** -- [OneFormerForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/oneformer#transformers.OneFormerForUniversalSegmentation) (modelo OneFormerConfig)
- **videomt** -- [VideomtForUniversalSegmentation](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videomt#transformers.VideomtForUniversalSegmentation) (modelo VideomtConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForUniversalSegmentation

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForUniversalSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForUniversalSegmentation.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForZeroShotImageClassification[[transformers.AutoModelForZeroShotImageClassification]]

#### transformers.AutoModelForZeroShotImageClassification[[transformers.AutoModelForZeroShotImageClassification]]

```python
transformers.AutoModelForZeroShotImageClassification(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2423)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de imagem zero-shot) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForZeroShotImageClassification.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração: - Classe de configuração [AlignConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignConfig): [AlignModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignModel) (modelo AlignConfig) - Classe de configuração [AltCLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPConfig): [AltCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPModel) (modelo AltCLIPConfig) - Classe de configuração [Blip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Config): [Blip2ForImageTextRetrieval](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2ForImageTextRetrieval) (modelo Blip2Config) - Classe de configuração [BlipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipConfig): [BlipModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipModel) (modelo BlipConfig) - Classe de configuração [CLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig): [CLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPModel) (modelo CLIPConfig) - Classe de configuração [CLIPSegConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegConfig): [CLIPSegModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegModel) (modelo CLIPSegConfig) - Classe de configuração [ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig): [ChineseCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPModel) (modelo ChineseCLIPConfig) - Classe de configuração [MetaClip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/metaclip_2#transformers.MetaClip2Config): [MetaClip2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/metaclip_2#transformers.MetaClip2Model) (modelo MetaClip2Config) - Classe de configuração [Siglip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip2#transformers.Siglip2Config): [Siglip2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip2#transformers.Siglip2Model) (modelo Siglip2Config) - Classe de configuração [SiglipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig): [SiglipModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip#transformers.SiglipModel) (modelo SiglipConfig) - Classe de configuração [Tipsv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config): [Tipsv2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model) (modelo Tipsv2Config) - Classe de configuração [VideoPrismConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videoprism#transformers.VideoPrismConfig): [VideoPrismClipModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videoprism#transformers.VideoPrismClipModel) (modelo VideoPrismConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de imagem zero-shot) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForZeroShotImageClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForZeroShotImageClassification.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForZeroShotImageClassification.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de imagem zero-shot) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **alinhamento** -- [AlignModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/align#transformers.AlignModel) (AlignConfig model)
- **altclip** -- [AltCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/altclip#transformers.AltCLIPModel) (modelo AltCLIPConfig)
- **blip** -- [BlipModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipModel) (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- [Blip2ForImageTextRetrieval](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2ForImageTextRetrieval) (modelo Blip2Config)
- **chinese_clip** -- [ChineseCLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPModel) (modelo ChineseCLIPConfig)
- **clip** -- [CLIPModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clip#transformers.CLIPModel) (modelo CLIPConfig)
- **clipseg** -- [CLIPSegModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/clipseg#transformers.CLIPSegModel) (modelo CLIPSegConfig)
- **metaclip_2** -- [MetaClip2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/metaclip_2#transformers.MetaClip2Model) (modelo MetaClip2Config)
- **siglip** -- [SiglipModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip#transformers.SiglipModel) (modelo SiglipConfig)
- **siglip2** -- [Siglip2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/siglip2#transformers.Siglip2Model) (modelo Siglip2Config)
- **tipsv2** -- [Tipsv2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model) (modelo Tipsv2Config)
- **videoprism** -- [VideoPrismClipModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/videoprism#transformers.VideoPrismClipModel) (modelo VideoPrismConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForZeroShotImageClassification

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForZeroShotImageClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForZeroShotImageClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForZeroShotObjectDetection[[transformers.AutoModelForZeroShotObjectDetection]]

#### transformers.AutoModelForZeroShotObjectDetection[[transformers.AutoModelForZeroShotObjectDetection]]

```python
transformers.AutoModelForZeroShotObjectDetection(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2482)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de detecção de objetos zero-shot) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [GroundingDinoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/grounding-dino#transformers.GroundingDinoConfig): [GroundingDinoForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/grounding-dino#transformers.GroundingDinoForObjectDetection) (modelo GroundingDinoConfig) - Classe de configuração [MMGroundingDinoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mm-grounding-dino#transformers.MMGroundingDinoConfig): [MMGroundingDinoForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mm-grounding-dino#transformers.MMGroundingDinoForObjectDetection) (modelo MMGroundingDinoConfig) - Classe de configuração [OmDetTurboConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/omdet-turbo#transformers.OmDetTurboConfig): [OmDetTurboForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/omdet-turbo#transformers.OmDetTurboForObjectDetection) (modelo OmDetTurboConfig) - Classe de configuração [OwlViTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/owlvit#transformers.OwlViTConfig): [OwlViTForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/owlvit#transformers.OwlViTForObjectDetection) (modelo OwlViTConfig) - Classe de configuração [Owlv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/owlv2#transformers.Owlv2Config): [Owlv2ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/owlv2#transformers.Owlv2ForObjectDetection) (modelo Owlv2Config)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de detecção de objetos zero-shot) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForZeroShotObjectDetection

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de detecção de objetos zero-shot) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **grounding-dino** -- [GroundingDinoForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/grounding-dino#transformers.GroundingDinoForObjectDetection) (modelo GroundingDinoConfig)
- **mm-grounding-dino** -- [MMGroundingDinoForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mm-grounding-dino#transformers.MMGroundingDinoForObjectDetection) (modelo MMGroundingDinoConfig)
- **omdet-turbo** -- [OmDetTurboForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/omdet-turbo#transformers.OmDetTurboForObjectDetection) (modelo OmDetTurboConfig)
- **owlv2** -- [Owlv2ForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/owlv2#transformers.Owlv2ForObjectDetection) (modelo Owlv2Config)
- **owlvit** -- [OwlViTForObjectDetection](/docs/transformers/main/pt/model_doc/owlvit#transformers.OwlViTForObjectDetection) (modelo OwlViTConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForZeroShotObjectDetection

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

## Áudio

As seguintes classes automáticas estão disponíveis para as seguintes tarefas de áudio.

### AutoModelForAudioClassification[[transformers.AutoModelForAudioClassification]]

#### transformers.AutoModelForAudioClassification[[transformers.AutoModelForAudioClassification]]

```python
transformers.AutoModelForAudioClassification(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2543)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de áudio) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForAudioClassification.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - classe de configuração [ASTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audio-spectrogram-transformer#transformers.ASTConfig): [ASTForAudioClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audio-spectrogram-transformer#transformers.ASTForAudioClassification) (modelo ASTConfig) - classe de configuração [Data2VecAudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioConfig): [Data2VecAudioForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioForSequenceClassification) (modelo Data2VecAudioConfig) - classe de configuração [HubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertConfig): [HubertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForSequenceClassification) (modelo HubertConfig) - classe de configuração [SEWConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew#transformers.SEWConfig): [SEWForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew#transformers.SEWForSequenceClassification) (modelo SEWConfig) - classe de configuração [SEWDConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew-d#transformers.SEWDConfig): [SEWDForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForSequenceClassification) (modelo SEWDConfig) - classe de configuração [UniSpeechConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechConfig): [UniSpeechForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechForSequenceClassification) (modelo UniSpeechConfig) - classe de configuração [UniSpeechSatConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatConfig): [UniSpeechSatForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForSequenceClassification) (modelo UniSpeechSatConfig) - classe de configuração [Wav2Vec2BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertConfig): [Wav2Vec2BertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertForSequenceClassification) (modelo Wav2Vec2BertConfig) - classe de configuração [Wav2Vec2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Config): [Wav2Vec2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForSequenceClassification) (modelo Wav2Vec2Config) - classe de configuração [Wav2Vec2ConformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerConfig): [Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig) - classe de configuração [WavLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMConfig): [WavLMForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMForSequenceClassification) (modelo WavLMConfig) - classe de configuração [WhisperConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperConfig): [WhisperForAudioClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperForAudioClassification) (modelo WhisperConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de áudio) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForAudioClassification.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForAudioClassification.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de áudio) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **audio-spectrogram-transformer** -- [ASTForAudioClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/audio-spectrogram-transformer#transformers.ASTForAudioClassification) (modelo ASTConfig)
- **data2vec-audio** -- [Data2VecAudioForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioForSequenceClassification) (modelo Data2VecAudioConfig)
- **hubert** -- [HubertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForSequenceClassification) (modelo HubertConfig)
- **sew** -- [SEWForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew#transformers.SEWForSequenceClassification) (modelo SEWConfig)
- **sew-d** -- [SEWDForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForSequenceClassification) (modelo SEWDConfig)
- **unispeech** -- [UniSpeechForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechForSequenceClassification) (modelo UniSpeechConfig)
- **unispeech-sat** -- [UniSpeechSatForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForSequenceClassification) (modelo UniSpeechSatConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForSequenceClassification) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-bert** -- [Wav2Vec2BertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertForSequenceClassification) (modelo Wav2Vec2BertConfig)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **wavlm** -- [WavLMForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMForSequenceClassification) (modelo WavLMConfig)
- **whisper** -- [WhisperForAudioClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperForAudioClassification) (modelo WhisperConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioClassification

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForAudioClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForAudioClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForAudioFrameClassification[[transformers.AutoModelForAudioFrameClassification]]

#### transformers.AutoModelForAudioFrameClassification[[transformers.AutoModelForAudioFrameClassification]]

```python
transformers.AutoModelForAudioFrameClassification(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2580)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de quadro (token) de áudio) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForAudioFrameClassification.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [Data2VecAudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioConfig): [Data2VecAudioForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioForAudioFrameClassification) (modelo Data2VecAudioConfig) - Classe de configuração [Nemotron3DiarizationConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_diarization#transformers.Nemotron3DiarizationConfig): [Nemotron3DiarizationForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_diarization#transformers.Nemotron3DiarizationForAudioFrameClassification) (modelo Nemotron3DiarizationConfig) - Classe de configuração [UniSpeechSatConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatConfig): [UniSpeechSatForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForAudioFrameClassification) (modelo UniSpeechSatConfig) - Classe de configuração [Wav2Vec2BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertConfig): [Wav2Vec2BertForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertForAudioFrameClassification) (modelo Wav2Vec2BertConfig) - Classe de configuração [Wav2Vec2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Config): [Wav2Vec2ForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForAudioFrameClassification) (modelo Wav2Vec2Config) - Classe de configuração [Wav2Vec2ConformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerConfig): [Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig) - Classe de configuração [WavLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMConfig): [WavLMForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMForAudioFrameClassification) (modelo WavLMConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de quadro (token) de áudio) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioFrameClassification

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForAudioFrameClassification.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForAudioFrameClassification.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação de quadro (token) de áudio) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **data2vec-audio** -- [Data2VecAudioForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioForAudioFrameClassification) (modelo Data2VecAudioConfig)
- **nemotron3_diarization** -- [Nemotron3DiarizationForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_diarization#transformers.Nemotron3DiarizationForAudioFrameClassification) (modelo Nemotron3DiarizationConfig)
- **unispeech-sat** -- [UniSpeechSatForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForAudioFrameClassification) (modelo UniSpeechSatConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2ForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForAudioFrameClassification) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-bert** -- [Wav2Vec2BertForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertForAudioFrameClassification) (modelo Wav2Vec2BertConfig)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **wavlm** -- [WavLMForAudioFrameClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMForAudioFrameClassification) (modelo WavLMConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioFrameClassification

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForAudioFrameClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForAudioFrameClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForCTC[[transformers.AutoModelForCTC]]

#### transformers.AutoModelForCTC[[transformers.AutoModelForCTC]]

```python
transformers.AutoModelForCTC(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2550)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação temporal conexionista) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForCTC.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [Data2VecAudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioConfig): [Data2VecAudioForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioForCTC) (modelo Data2VecAudioConfig) - Classe de configuração [GraniteSpeech5CTCConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech5#transformers.GraniteSpeech5CTCConfig): [GraniteSpeech5ForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech5#transformers.GraniteSpeech5ForCTC) (modelo GraniteSpeech5CTCConfig) - Classe de configuração [HubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertConfig): [HubertForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForCTC) (modelo HubertConfig) - Classe de configuração [LasrCTCConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrCTCConfig): [LasrForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrForCTC) (modelo LasrCTCConfig) - Classe de configuração [ParakeetCTCConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetCTCConfig): [ParakeetForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetForCTC) (modelo ParakeetCTCConfig) - Classe de configuração [SEWConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew#transformers.SEWConfig): [SEWForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew#transformers.SEWForCTC) (modelo SEWConfig) - Classe de configuração [SEWDConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew-d#transformers.SEWDConfig): [SEWDForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForCTC) (modelo SEWDConfig) - Classe de configuração [UniSpeechConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechConfig): [UniSpeechForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechForCTC) (modelo UniSpeechConfig) - Classe de configuração [UniSpeechSatConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatConfig): [UniSpeechSatForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForCTC) (modelo UniSpeechSatConfig) - Classe de configuração [Wav2Vec2BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertConfig): [Wav2Vec2BertForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertForCTC) (modelo Wav2Vec2BertConfig) - Classe de configuração [Wav2Vec2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Config): [Wav2Vec2ForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForCTC) (modelo Wav2Vec2Config) - Classe de configuração [Wav2Vec2ConformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerConfig): [Wav2Vec2ConformerForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForCTC) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig) - Classe de configuração [WavLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMConfig): [WavLMForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMForCTC) (modelo WavLMConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação temporal conexionista) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForCTC

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForCTC.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForCTC.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de classificação temporal conexionista) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **data2vec-audio** -- [Data2VecAudioForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioForCTC) (modelo Data2VecAudioConfig)
- **granite_speech5_ctc** -- [GraniteSpeech5ForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech5#transformers.GraniteSpeech5ForCTC) (modelo GraniteSpeech5CTCConfig)
- **hubert** -- [HubertForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForCTC) (modelo HubertConfig)
- **lasr_ctc** -- [LasrForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lasr#transformers.LasrForCTC) (modelo LasrCTCConfig)
- **parakeet_ctc** -- [ParakeetForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetForCTC) (modelo ParakeetCTCConfig)
- **sew** -- [SEWForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew#transformers.SEWForCTC) (modelo SEWConfig)
- **sew-d** -- [SEWDForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForCTC) (modelo SEWDConfig)
- **unispeech** -- [UniSpeechForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech#transformers.UniSpeechForCTC) (modelo UniSpeechConfig)
- **unispeech-sat** -- [UniSpeechSatForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForCTC) (modelo UniSpeechSatConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2ForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForCTC) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-bert** -- [Wav2Vec2BertForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertForCTC) (modelo Wav2Vec2BertConfig)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2ConformerForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForCTC) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **wavlm** -- [WavLMForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMForCTC) (modelo WavLMConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForCTC

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForTDT[[transformers.AutoModelForTDT]]

#### transformers.AutoModelForTDT[[transformers.AutoModelForTDT]]

```python
transformers.AutoModelForTDT(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2564)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça transdutora de token e duração) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForTDT.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [ParakeetTDTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetTDTConfig): [ParakeetForTDT](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetForTDT) (modelo ParakeetTDTConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça transdutor de token e duração) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTDT

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTDT.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForTDT.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça transdutor de token e duração) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **parakeet_tdt** -- [ParakeetForTDT](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetForTDT) (modelo ParakeetTDTConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTDT

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTDT.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTDT.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForRNNT[[transformers.AutoModelForRNNT]]

#### transformers.AutoModelForRNNT[[transformers.AutoModelForRNNT]]

```python
transformers.AutoModelForRNNT(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2557)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de transdutor RNN) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForRNNT.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [Nemotron3_5AsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_asr#transformers.Nemotron3_5AsrConfig): [Nemotron3_5AsrForRNNT](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_asr#transformers.Nemotron3_5AsrForRNNT) (modelo Nemotron3_5AsrConfig) - Classe de configuração [NemotronAsrStreamingConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingConfig): [NemotronAsrStreamingForRNNT](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingForRNNT) (modelo NemotronAsrStreamingConfig) - Classe de configuração [ParakeetRNNTConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetRNNTConfig): [ParakeetForRNNT](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetForRNNT) (modelo ParakeetRNNTConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de transdutor RNN) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForRNNT

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForRNNT.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForRNNT.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de transdutor RNN) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **nemotron3_5_asr** -- [Nemotron3_5AsrForRNNT](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_asr#transformers.Nemotron3_5AsrForRNNT) (modelo Nemotron3_5AsrConfig)
- **nemotron_asr_streaming** -- [NemotronAsrStreamingForRNNT](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_asr_streaming#transformers.NemotronAsrStreamingForRNNT) (modelo NemotronAsrStreamingConfig)
- **parakeet_rnnt** -- [ParakeetForRNNT](/docs/transformers/main/pt/model_doc/parakeet#transformers.ParakeetForRNNT) (modelo ParakeetRNNTConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForRNNT

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForRNNT.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForRNNT.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForSpeechSeq2Seq[[transformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq]]

#### transformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq[[transformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq]]

```python
transformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2571)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de fala-para-texto sequência-para-sequência) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [CanaryConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryConfig): [CanaryForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryForConditionalGeneration) (modelo CanaryConfig) - Classe de configuração [CohereAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig): [CohereAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrForConditionalGeneration) (modelo CohereAsrConfig) - Classe de configuração [DiaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaConfig): [DiaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaForConditionalGeneration) (modelo DiaConfig) - Classe de configuração [FunAsrNanoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoConfig): [FunAsrNanoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoForConditionalGeneration) (modelo FunAsrNanoConfig) - Classe de configuração [GraniteSpeechConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechConfig): [GraniteSpeechForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechConfig) - Classe de configuração [GraniteSpeechPlusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech_plus#transformers.GraniteSpeechPlusConfig): [GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech_plus#transformers.GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechPlusConfig) - Classe de configuração [KyutaiSpeechToTextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kyutai_speech_to_text#transformers.KyutaiSpeechToTextConfig): [KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kyutai_speech_to_text#transformers.KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration) (modelo KyutaiSpeechToTextConfig) - Classe de configuração [MoonshineConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moonshine#transformers.MoonshineConfig): [MoonshineForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moonshine#transformers.MoonshineForConditionalGeneration) (modelo MoonshineConfig) - Classe de configuração [MoonshineStreamingConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingConfig): [MoonshineStreamingForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingForConditionalGeneration) (modelo MoonshineStreamingConfig) - Classe de configuração [Pop2PianoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pop2piano#transformers.Pop2PianoConfig): [Pop2PianoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pop2piano#transformers.Pop2PianoForConditionalGeneration) (modelo Pop2PianoConfig) - Classe de configuração [Qwen3ASRConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRConfig): [Qwen3ASRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForConditionalGeneration) (modelo Qwen3ASRConfig) - Classe de configuração [SeamlessM4TConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TConfig): [SeamlessM4TForSpeechToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TForSpeechToText) (modelo SeamlessM4TConfig) - Classe de configuração [SeamlessM4Tv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t_v2#transformers.SeamlessM4Tv2Config): [SeamlessM4Tv2ForSpeechToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t_v2#transformers.SeamlessM4Tv2ForSpeechToText) (modelo SeamlessM4Tv2Config) - Classe de configuração [Speech2TextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech_to_text#transformers.Speech2TextConfig): [Speech2TextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech_to_text#transformers.Speech2TextForConditionalGeneration) (modelo Speech2TextConfig) - Classe de configuração [SpeechEncoderDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech-encoder-decoder#transformers.SpeechEncoderDecoderConfig): [SpeechEncoderDecoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech-encoder-decoder#transformers.SpeechEncoderDecoderModel) (modelo SpeechEncoderDecoderConfig) - Classe de configuração [SpeechT5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speecht5#transformers.SpeechT5Config): [SpeechT5ForSpeechToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speecht5#transformers.SpeechT5ForSpeechToText) (modelo SpeechT5Config) - Classe de configuração [VibeVoiceAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrConfig): [VibeVoiceAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrForConditionalGeneration) (modelo VibeVoiceAsrConfig) - Classe de configuração [VibeVoiceConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice#transformers.VibeVoiceConfig): [VibeVoiceForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice#transformers.VibeVoiceForConditionalGeneration) (modelo VibeVoiceConfig) - Classe de configuração [VoxtralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralConfig): [VoxtralForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralForConditionalGeneration) (modelo VoxtralConfig) - Classe de configuração [VoxtralRealtimeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeConfig): [VoxtralRealtimeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeForConditionalGeneration) (modelo VoxtralRealtimeConfig) - Classe de configuração [WhisperConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperConfig): [WhisperForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperForConditionalGeneration) (modelo WhisperConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de fala-para-texto sequência-para-sequência) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSpeechSeq2Seq

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de fala-para-texto sequência-para-sequência) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **canary** -- [CanaryForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/canary#transformers.CanaryForConditionalGeneration) (modelo CanaryConfig)
- **cohere_asr** -- [CohereAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrForConditionalGeneration) (modelo CohereAsrConfig)
- **dia** -- [DiaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dia#transformers.DiaForConditionalGeneration) (modelo DiaConfig)
- **fun_asr_nano** -- [FunAsrNanoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoForConditionalGeneration) (modelo FunAsrNanoConfig)
- **granite_speech** -- [GraniteSpeechForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechConfig)
- **granite_speech_plus** -- [GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech_plus#transformers.GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechPlusConfig)
- **kyutai_speech_to_text** -- [KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kyutai_speech_to_text#transformers.KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration) (modelo KyutaiSpeechToTextConfig)
- **moonshine** -- [MoonshineForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moonshine#transformers.MoonshineForConditionalGeneration) (modelo MoonshineConfig)
- **moonshine_streaming** -- [MoonshineStreamingForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingForConditionalGeneration) (modelo MoonshineStreamingConfig)
- **pop2piano** -- [Pop2PianoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pop2piano#transformers.Pop2PianoForConditionalGeneration) (modelo Pop2PianoConfig)
- **qwen3_asr** -- [Qwen3ASRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForConditionalGeneration) (modelo Qwen3ASRConfig)
- **seamless_m4t** -- [SeamlessM4TForSpeechToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t#transformers.SeamlessM4TForSpeechToText) (modelo SeamlessM4TConfig)
- **seamless_m4t_v2** -- [SeamlessM4Tv2ForSpeechToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/seamless_m4t_v2#transformers.SeamlessM4Tv2ForSpeechToText) (modelo SeamlessM4Tv2Config)
- **speech-encoder-decoder** -- [SpeechEncoderDecoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech-encoder-decoder#transformers.SpeechEncoderDecoderModel) (modelo SpeechEncoderDecoderConfig)
- **speech_to_text** -- [Speech2TextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speech_to_text#transformers.Speech2TextForConditionalGeneration) (modelo Speech2TextConfig)
- **speecht5** -- [SpeechT5ForSpeechToText](/docs/transformers/main/pt/model_doc/speecht5#transformers.SpeechT5ForSpeechToText) (modelo SpeechT5Config)
- **vibevoice** -- [VibeVoiceForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice#transformers.VibeVoiceForConditionalGeneration) (modelo VibeVoiceConfig)
- **vibevoice_asr** -- [VibeVoiceAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrForConditionalGeneration) (modelo VibeVoiceAsrConfig)
- **voxtral** -- [VoxtralForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralForConditionalGeneration) (modelo VoxtralConfig)
- **voxtral_realtime** -- [VoxtralRealtimeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeForConditionalGeneration) (modelo VoxtralRealtimeConfig)
- **whisper** -- [WhisperForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/whisper#transformers.WhisperForConditionalGeneration) (modelo WhisperConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForSpeechSeq2Seq

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForAudioXVector[[transformers.AutoModelForAudioXVector]]

#### transformers.AutoModelForAudioXVector[[transformers.AutoModelForAudioXVector]]

```python
transformers.AutoModelForAudioXVector(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2589)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma recuperação de áudio por meio de uma cabeça x-vector) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForAudioXVector.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - classe de configuração [Data2VecAudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioConfig): [Data2VecAudioForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioForXVector) (modelo Data2VecAudioConfig) - classe de configuração [UniSpeechSatConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatConfig): [UniSpeechSatForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForXVector) (modelo UniSpeechSatConfig) - classe de configuração [Wav2Vec2BertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertConfig): [Wav2Vec2BertForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertForXVector) (modelo Wav2Vec2BertConfig) - classe de configuração [Wav2Vec2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Config): [Wav2Vec2ForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForXVector) (modelo Wav2Vec2Config) - classe de configuração [Wav2Vec2ConformerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerConfig): [Wav2Vec2ConformerForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForXVector) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig) - classe de configuração [WavLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMConfig): [WavLMForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMForXVector) (modelo WavLMConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma recuperação de áudio por meio de uma cabeça x-vector) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioXVector

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForAudioXVector.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForAudioXVector.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma extração de áudio por meio de uma cabeça x-vector) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **data2vec-audio** -- [Data2VecAudioForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/data2vec#transformers.Data2VecAudioForXVector) (modelo Data2VecAudioConfig)
- **unispeech-sat** -- [UniSpeechSatForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unispeech-sat#transformers.UniSpeechSatForXVector) (modelo UniSpeechSatConfig)
- **wav2vec2** -- [Wav2Vec2ForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForXVector) (modelo Wav2Vec2Config)
- **wav2vec2-bert** -- [Wav2Vec2BertForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-bert#transformers.Wav2Vec2BertForXVector) (modelo Wav2Vec2BertConfig)
- **wav2vec2-conformer** -- [Wav2Vec2ConformerForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2-conformer#transformers.Wav2Vec2ConformerForXVector) (modelo Wav2Vec2ConformerConfig)
- **wavlm** -- [WavLMForXVector](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wavlm#transformers.WavLMForXVector) (modelo WavLMConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioXVector

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForAudioXVector.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForAudioXVector.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForTextToSpectrogram[[transformers.AutoModelForTextToSpectrogram]]

#### transformers.AutoModelForTextToSpectrogram[[transformers.AutoModelForTextToSpectrogram]]

```python
transformers.AutoModelForTextToSpectrogram(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2593)

### AutoModelForTextToWaveform[[transformers.AutoModelForTextToWaveform]]

#### transformers.AutoModelForTextToWaveform[[transformers.AutoModelForTextToWaveform]]

```python
transformers.AutoModelForTextToWaveform(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2597)

### AutoModelForAudioTokenization[[transformers.AutoModelForAudioTokenization]]

#### transformers.AutoModelForAudioTokenization[[transformers.AutoModelForAudioTokenization]]

```python
transformers.AutoModelForAudioTokenization(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2615)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com um cabeçalho de tokenização de áudio por meio de codebooks) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForAudioTokenization.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração: - classe de configuração [DacConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dac#transformers.DacConfig): [DacModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dac#transformers.DacModel) (modelo DacConfig) - classe de configuração [HiggsAudioV2TokenizerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/higgs_audio_v2_tokenizer#transformers.HiggsAudioV2TokenizerConfig): [HiggsAudioV2TokenizerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/higgs_audio_v2_tokenizer#transformers.HiggsAudioV2TokenizerModel) (modelo HiggsAudioV2TokenizerConfig) - classe de configuração [NeuCodecConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/neucodec#transformers.NeuCodecConfig): [NeuCodecModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/neucodec#transformers.NeuCodecModel) (modelo NeuCodecConfig) - classe de configuração [PocketTTSAudioTokenizerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pocket_tts_audio_tokenizer#transformers.PocketTTSAudioTokenizerConfig): [PocketTTSAudioTokenizerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pocket_tts_audio_tokenizer#transformers.PocketTTSAudioTokenizerModel) (modelo PocketTTSAudioTokenizerConfig) - classe de configuração [VibeVoiceAcousticTokenizerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_acoustic_tokenizer#transformers.VibeVoiceAcousticTokenizerConfig): [VibeVoiceAcousticTokenizerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_acoustic_tokenizer#transformers.VibeVoiceAcousticTokenizerModel) (modelo VibeVoiceAcousticTokenizerConfig) - classe de configuração [Xcodec2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec2#transformers.Xcodec2Config): [Xcodec2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec2#transformers.Xcodec2Model) (modelo Xcodec2Config)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma tokenização de áudio por meio de uma cabeça de codebooks) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioTokenization

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForAudioTokenization.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForAudioTokenization.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com tokenização de áudio por meio de um cabeçalho de codebooks) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **dac** -- [DacModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/dac#transformers.DacModel) (modelo DacConfig)
- **higgs_audio_v2_tokenizer** -- [HiggsAudioV2TokenizerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/higgs_audio_v2_tokenizer#transformers.HiggsAudioV2TokenizerModel) (modelo HiggsAudioV2TokenizerConfig)
- **neucodec** -- [NeuCodecModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/neucodec#transformers.NeuCodecModel) (modelo NeuCodecConfig)
- **pocket_tts_audio_tokenizer** -- [PocketTTSAudioTokenizerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pocket_tts_audio_tokenizer#transformers.PocketTTSAudioTokenizerModel) (modelo PocketTTSAudioTokenizerConfig)
- **vibevoice_acoustic_tokenizer** -- [VibeVoiceAcousticTokenizerModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_acoustic_tokenizer#transformers.VibeVoiceAcousticTokenizerModel) (modelo VibeVoiceAcousticTokenizerConfig)
- **xcodec2** -- [Xcodec2Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/xcodec2#transformers.Xcodec2Model) (modelo Xcodec2Config)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForAudioTokenization

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForAudioTokenization.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForAudioTokenization.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

## Multimodal

As seguintes classes automáticas estão disponíveis para as seguintes tarefas multimodais.

### AutoModelForMultimodalLM[[transformers.AutoModelForMultimodalLM]]

#### transformers.AutoModelForMultimodalLM[[transformers.AutoModelForMultimodalLM]]

```python
transformers.AutoModelForMultimodalLM(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2536)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de geração multimodal) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForMultimodalLM.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : The model class to instantiate is selected based on the configuration class:  - [AriaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaConfig) configuration class: [AriaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaForConditionalGeneration) (AriaConfig model) - [AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig) configuration class: [AyaVisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionForConditionalGeneration) (AyaVisionConfig model) - [Blip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Config) configuration class: [Blip2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2ForConditionalGeneration) (Blip2Config model) - [BlipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipConfig) configuration class: [BlipForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipForConditionalGeneration) (BlipConfig model) - [ChameleonConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonConfig) configuration class: [ChameleonForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonForConditionalGeneration) (ChameleonConfig model) - [Cohere2VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionConfig) configuration class: [Cohere2VisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionForConditionalGeneration) (Cohere2VisionConfig model) - [CohereCompassConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassConfig) configuration class: [CohereCompassForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassForConditionalGeneration) (CohereCompassConfig model) - [Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig) configuration class: [Cosmos3EdgeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration) (Cosmos3EdgeConfig model) - [Cosmos3OmniConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_omni#transformers.Cosmos3OmniConfig) configuration class: [Cosmos3OmniForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_omni#transformers.Cosmos3OmniForConditionalGeneration) (Cosmos3OmniConfig model) - [DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config) configuration class: [DeepseekOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration) (DeepseekOcr2Config model) - [DeepseekVLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLConfig) configuration class: [DeepseekVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration) (DeepseekVLConfig model) - [DeepseekVLHybridConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl_hybrid#transformers.DeepseekVLHybridConfig) configuration class: [DeepseekVLHybridForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl_hybrid#transformers.DeepseekVLHybridForConditionalGeneration) (DeepseekVLHybridConfig model) - [DiffusionGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffusion_gemma#transformers.DiffusionGemmaConfig) configuration class: [DiffusionGemmaForBlockDiffusion](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffusion_gemma#transformers.DiffusionGemmaForBlockDiffusion) (DiffusionGemmaConfig model) - [Emu3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3Config) configuration class: [Emu3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3ForConditionalGeneration) (Emu3Config model) - [Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig) configuration class: [Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration) (Ernie4_5_VLMoeConfig model) - [EvollaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaConfig) configuration class: [EvollaForProteinText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaForProteinText2Text) (EvollaConfig model) - [Exaone4_5_Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Config) configuration class: [Exaone4_5_ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration) (Exaone4_5_Config model) - [FastVlmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fast_vlm#transformers.FastVlmConfig) configuration class: [FastVlmForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fast_vlm#transformers.FastVlmForConditionalGeneration) (FastVlmConfig model) - [Florence2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2Config) configuration class: [Florence2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2ForConditionalGeneration) (Florence2Config model) - [FunAsrNanoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoConfig) configuration class: [FunAsrNanoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoForConditionalGeneration) (FunAsrNanoConfig model) - [FuyuConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuConfig) configuration class: [FuyuForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuForCausalLM) (FuyuConfig model) - [Gemma3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config) configuration class: [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (Gemma3Config model) - [Gemma3nConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nConfig) configuration class: [Gemma3nForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nForConditionalGeneration) (Gemma3nConfig model) - [Gemma4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config) configuration class: [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) (Gemma4Config model) - [Gemma4UnifiedConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedConfig) configuration class: [Gemma4UnifiedForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForConditionalGeneration) (Gemma4UnifiedConfig model) - [GitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitConfig) configuration class: [GitForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitForCausalLM) (GitConfig model) - [Glm46VConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VConfig) configuration class: [Glm46VForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VForConditionalGeneration) (Glm46VConfig model) - [Glm4vConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v#transformers.Glm4vConfig) configuration class: [Glm4vForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v#transformers.Glm4vForConditionalGeneration) (Glm4vConfig model) - [Glm4vMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v_moe#transformers.Glm4vMoeConfig) configuration class: [Glm4vMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v_moe#transformers.Glm4vMoeForConditionalGeneration) (Glm4vMoeConfig model) - [Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig) configuration class: [Glm5NextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextForConditionalGeneration) (Glm5NextConfig model) - 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[MiniCPMOcrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm_ocr#transformers.MiniCPMOcrConfig) configuration class: [MiniCPMOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm_ocr#transformers.MiniCPMOcrForConditionalGeneration) (MiniCPMOcrConfig model) - [MiniCPMV4_6Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_6#transformers.MiniCPMV4_6Config) configuration class: [MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_6#transformers.MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration) (MiniCPMV4_6Config model) - [MiniCPMV4_7Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_7#transformers.MiniCPMV4_7Config) configuration class: [MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_7#transformers.MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration) (MiniCPMV4_7Config model) - [MiniMaxM3VLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m3_vl#transformers.MiniMaxM3VLConfig) configuration class: [MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m3_vl#transformers.MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration) (MiniMaxM3VLConfig model) - 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[Qwen2AudioConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioConfig) configuration class: [Qwen2AudioForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioForConditionalGeneration) (Qwen2AudioConfig model) - [Qwen2VLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLConfig) configuration class: [Qwen2VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLForConditionalGeneration) (Qwen2VLConfig model) - [Qwen2_5OmniConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniConfig) configuration class: [Qwen2_5OmniForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniForConditionalGeneration) (Qwen2_5OmniConfig model) - [Qwen2_5OmniThinkerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniThinkerConfig) configuration class: [Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration) (Qwen2_5OmniThinkerConfig model) - [Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig) configuration class: [Qwen2_5_VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) (Qwen2_5_VLConfig model) - [Qwen3ASRConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRConfig) configuration class: [Qwen3ASRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForConditionalGeneration) (Qwen3ASRConfig model) - [Qwen3OmniMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeConfig) configuration class: [Qwen3OmniMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeForConditionalGeneration) (Qwen3OmniMoeConfig model) - [Qwen3OmniMoeThinkerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeThinkerConfig) configuration class: [Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration) (Qwen3OmniMoeThinkerConfig model) - [Qwen3VLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLConfig) configuration class: [Qwen3VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLForConditionalGeneration) (Qwen3VLConfig model) - [Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig) configuration class: [Qwen3VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration) (Qwen3VLMoeConfig model) - [Qwen3_5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Config) configuration class: [Qwen3_5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForConditionalGeneration) (Qwen3_5Config model) - [Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig) configuration class: [Qwen3_5MoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration) (Qwen3_5MoeConfig model) - [Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig) configuration class: [Qwen4ExpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration) (Qwen4ExpConfig model) - [ShieldGemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/shieldgemma2#transformers.ShieldGemma2Config) configuration class: [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (ShieldGemma2Config model) - [SmolVLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smolvlm#transformers.SmolVLMConfig) configuration class: [SmolVLMForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smolvlm#transformers.SmolVLMForConditionalGeneration) (SmolVLMConfig model) - [Step3p7Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Config) configuration class: [Step3p7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ForConditionalGeneration) (Step3p7Config model) - [T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config) configuration class: [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) (T5Gemma2Config model) - [UdopConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/udop#transformers.UdopConfig) configuration class: [UdopForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/udop#transformers.UdopForConditionalGeneration) (UdopConfig model) - [UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig) configuration class: [UnlimitedOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration) (UnlimitedOcrConfig model) - [VibeVoiceAsrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrConfig) configuration class: [VibeVoiceAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrForConditionalGeneration) (VibeVoiceAsrConfig model) - [VideoLlama3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llama_3#transformers.VideoLlama3Config) configuration class: [VideoLlama3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llama_3#transformers.VideoLlama3ForConditionalGeneration) (VideoLlama3Config model) - [VideoLlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaConfig) configuration class: [VideoLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaForConditionalGeneration) (VideoLlavaConfig model) - [VipLlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaConfig) configuration class: [VipLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaForConditionalGeneration) (VipLlavaConfig model) - [VisionEncoderDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-encoder-decoder#transformers.VisionEncoderDecoderConfig) configuration class: [VisionEncoderDecoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-encoder-decoder#transformers.VisionEncoderDecoderModel) (VisionEncoderDecoderConfig model) - [VoxtralConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralConfig) configuration class: [VoxtralForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralForConditionalGeneration) (VoxtralConfig model) - [VoxtralRealtimeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeConfig) configuration class: [VoxtralRealtimeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeForConditionalGeneration) (VoxtralRealtimeConfig model)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de geração multimodal) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultimodalLM

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForMultimodalLM.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de geração multimodal) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **aria** -- [AriaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaForConditionalGeneration) (modelo AriaConfig)
- **aya_vision** -- [AyaVisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionForConditionalGeneration) (modelo AyaVisionConfig)
- **blip** -- [BlipForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipForConditionalGeneration) (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- [Blip2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2ForConditionalGeneration) (modelo Blip2Config)
- **chameleon** -- [ChameleonForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonForConditionalGeneration) (modelo ChameleonConfig)
- **cohere2_vision** -- [Cohere2VisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionForConditionalGeneration) (modelo Cohere2VisionConfig)
- **cohere_compass** -- [CohereCompassForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassForConditionalGeneration) (modelo CohereCompassConfig)
- **cosmos3_edge** -- [Cosmos3EdgeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration) (modelo Cosmos3EdgeConfig)
- **cosmos3_omni** -- [Cosmos3OmniForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_omni#transformers.Cosmos3OmniForConditionalGeneration) (modelo Cosmos3OmniConfig)
- **deepseek_ocr2** -- [DeepseekOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration) (modelo DeepseekOcr2Config)
- **deepseek_vl** -- [DeepseekVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration) (modelo DeepseekVLConfig)
- **deepseek_vl_hybrid** -- [DeepseekVLHybridForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl_hybrid#transformers.DeepseekVLHybridForConditionalGeneration) (modelo DeepseekVLHybridConfig)
- **diffusion_gemma** -- [DiffusionGemmaForBlockDiffusion](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffusion_gemma#transformers.DiffusionGemmaForBlockDiffusion) (modelo DiffusionGemmaConfig)
- **emu3** -- [Emu3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3ForConditionalGeneration) (modelo Emu3Config)
- **ernie4_5_vl_moe** -- [Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration) (modelo Ernie4_5_VLMoeConfig)
- **evolla** -- [EvollaForProteinText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaForProteinText2Text) (modelo EvollaConfig)
- **exaone4_5** -- [Exaone4_5_ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration) (modelo Exaone4_5_Config)
- **fast_vlm** -- [FastVlmForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fast_vlm#transformers.FastVlmForConditionalGeneration) (modelo FastVlmConfig)
- **florence2** -- [Florence2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2ForConditionalGeneration) (modelo Florence2Config)
- **fun_asr_nano** -- [FunAsrNanoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fun_asr_nano#transformers.FunAsrNanoForConditionalGeneration) (modelo FunAsrNanoConfig)
- **fuyu** -- [FuyuForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuForCausalLM) (modelo FuyuConfig)
- **gemma3** -- [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (modelo Gemma3Config)
- **gemma3n** -- [Gemma3nForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nForConditionalGeneration) (modelo Gemma3nConfig)
- **gemma4** -- [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) (modelo Gemma4Config)
- **gemma4_unified** -- [Gemma4UnifiedForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForConditionalGeneration) (modelo Gemma4UnifiedConfig)
- **git** -- [GitForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitForCausalLM) (modelo GitConfig)
- **glm46v** -- [Glm46VForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VForConditionalGeneration) (modelo Glm46VConfig)
- **glm4v** -- [Glm4vForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v#transformers.Glm4vForConditionalGeneration) (modelo Glm4vConfig)
- **glm4v_moe** -- [Glm4vMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v_moe#transformers.Glm4vMoeForConditionalGeneration) (modelo Glm4vMoeConfig)
- **glm5_next** -- [Glm5NextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextForConditionalGeneration) (modelo Glm5NextConfig)
- **glm_ocr** -- [GlmOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm_ocr#transformers.GlmOcrForConditionalGeneration) (modelo GlmOcrConfig)
- **glmasr** -- [GlmAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrForConditionalGeneration) (modelo GlmAsrConfig)
- **glmga** -- [Glm46VForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VForConditionalGeneration) (modelo GlmgaConfig)
- **got_ocr2** -- [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration) (modelo GotOcr2Config)
- **granite4_vision** -- [Granite4VisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite4_vision#transformers.Granite4VisionForConditionalGeneration) (modelo Granite4VisionConfig)
- **granite_speech** -- [GraniteSpeechForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech#transformers.GraniteSpeechForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechConfig)
- **granite_speech_plus** -- [GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite_speech_plus#transformers.GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration) (modelo GraniteSpeechPlusConfig)
- **hunyuan_vl** -- [HunYuanVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_vl#transformers.HunYuanVLForConditionalGeneration) (modelo HunYuanVLConfig)
- **hyperclovax_vision_v2** -- [HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration) (modelo HyperCLOVAXVisionV2Config)
- **idefics** -- [IdeficsForVisionText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics#transformers.IdeficsForVisionText2Text) (modelo IdeficsConfig)
- **idefics2** -- [Idefics2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics2#transformers.Idefics2ForConditionalGeneration) (modelo Idefics2Config)
- **idefics3** -- [Idefics3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3ForConditionalGeneration) (modelo Idefics3Config)
- **inkling_mm_model** -- [InklingForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingForConditionalGeneration) (modelo InklingConfig)
- **instructblip** -- [InstructBlipForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblip#transformers.InstructBlipForConditionalGeneration) (modelo InstructBlipConfig)
- **instructblipvideo** -- [InstructBlipVideoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblipvideo#transformers.InstructBlipVideoForConditionalGeneration) (modelo InstructBlipVideoConfig)
- **internvl** -- [InternVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/internvl#transformers.InternVLForConditionalGeneration) (modelo InternVLConfig)
- **janus** -- [JanusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/janus#transformers.JanusForConditionalGeneration) (modelo JanusConfig)
- **kimi_k25** -- [Kimi_K25ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration) (modelo Kimi_K25Config)
- **kosmos-2** -- [Kosmos2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kosmos-2#transformers.Kosmos2ForConditionalGeneration) (modelo Kosmos2Config)
- **kosmos-2.5** -- [Kosmos2_5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kosmos2_5#transformers.Kosmos2_5ForConditionalGeneration) (modelo Kosmos2_5Config)
- **kyutai_speech_to_text** -- [KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kyutai_speech_to_text#transformers.KyutaiSpeechToTextForConditionalGeneration) (modelo KyutaiSpeechToTextConfig)
- **lfm2_vl** -- [Lfm2VlForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lfm2_vl#transformers.Lfm2VlForConditionalGeneration) (modelo Lfm2VlConfig)
- **lighton_ocr** -- [LightOnOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lighton_ocr#transformers.LightOnOcrForConditionalGeneration) (modelo LightOnOcrConfig)
- **llama4** -- [Llama4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama4#transformers.Llama4ForConditionalGeneration) (modelo Llama4Config)
- **llava** -- [LlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaForConditionalGeneration) (modelo LlavaConfig)
- **llava_next** -- [LlavaNextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitevision#transformers.LlavaNextForConditionalGeneration) (modelo LlavaNextConfig)
- **llava_next_video** -- [LlavaNextVideoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_next_video#transformers.LlavaNextVideoForConditionalGeneration) (modelo LlavaNextVideoConfig)
- **llava_onevision** -- [LlavaOnevisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration) (modelo LlavaOnevisionConfig)
- **minicpm_ocr** -- [MiniCPMOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm_ocr#transformers.MiniCPMOcrForConditionalGeneration) (modelo MiniCPMOcrConfig)
- **minicpmv4_6** -- [MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_6#transformers.MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration) (modelo MiniCPMV4_6Config)
- **minicpmv4_7** -- [MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_7#transformers.MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration) (modelo MiniCPMV4_7Config)
- **minimax_m3_vl** -- [MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m3_vl#transformers.MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration) (modelo MiniMaxM3VLConfig)
- **mistral3** -- [Mistral3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral3#transformers.Mistral3ForConditionalGeneration) (modelo Mistral3Config)
- **mistral4** -- [Mistral4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForCausalLM) (modelo Mistral4Config)
- **mistral_large4** -- [MistralLarge4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration) (modelo MistralLarge4Config)
- **mllama** -- [MllamaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaForConditionalGeneration) (modelo MllamaConfig)
- **molmo2** -- [Molmo2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ForConditionalGeneration) (modelo Molmo2Config)
- **moss_transcribe_diarize** -- [MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration) (modelo MossTranscribeDiarizeConfig)
- **muse_glimmer** -- [MuseGlimmerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration) (modelo MuseGlimmerConfig)
- **muse_spark** -- [MuseSparkForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkForConditionalGeneration) (modelo MuseSparkConfig)
- **nemo_speechlm** -- [Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron3_5_transcribe#transformers.Nemotron3_5TranscribeForConditionalGeneration) (modelo Nemotron3_5TranscribeConfig)
- **nemotron_h_omni** -- [NemotronH_Omni_Reasoning_V3](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3) (modelo NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- **ovis2** -- [Ovis2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ovis2#transformers.Ovis2ForConditionalGeneration) (modelo Ovis2Config)
- **paddleocr_vl** -- [PaddleOCRVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paddleocr_vl#transformers.PaddleOCRVLForConditionalGeneration) (modelo PaddleOCRVLConfig)
- **paligemma** -- [PaliGemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration) (modelo PaliGemmaConfig)
- **perception_lm** -- [PerceptionLMForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perception_lm#transformers.PerceptionLMForConditionalGeneration) (modelo PerceptionLMConfig)
- **phi4_multimodal** -- [Phi4MultimodalForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/phi4_multimodal#transformers.Phi4MultimodalForCausalLM) (modelo Phi4MultimodalConfig)
- **pi0** -- [PI0ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pi0#transformers.PI0ForConditionalGeneration) (modelo PI0Config)
- **pix2struct** -- [Pix2StructForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pix2struct#transformers.Pix2StructForConditionalGeneration) (modelo Pix2StructConfig)
- **pp_chart2table** -- [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration) (modelo PPChart2TableConfig)
- **pp_formulanet** -- [PPFormulaNetForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_formulanet#transformers.PPFormulaNetForConditionalGeneration) (modelo PPFormulaNetConfig)
- **qianfan_ocr** -- [QianfanOCRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qianfan_ocr#transformers.QianfanOCRForConditionalGeneration) (modelo QianfanOCRConfig)
- **qwen2_5_omni** -- [Qwen2_5OmniForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniForConditionalGeneration) (modelo Qwen2_5OmniConfig)
- **qwen2_5_omni_thinker** -- [Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration) (modelo Qwen2_5OmniThinkerConfig)
- **qwen2_5_vl** -- [Qwen2_5_VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) (modelo Qwen2_5_VLConfig)
- **qwen2_audio** -- [Qwen2AudioForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_audio#transformers.Qwen2AudioForConditionalGeneration) (modelo Qwen2AudioConfig)
- **qwen2_vl** -- [Qwen2VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLForConditionalGeneration) (modelo Qwen2VLConfig)
- **qwen3_5** -- [Qwen3_5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForConditionalGeneration) (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_5_moe** -- [Qwen3_5MoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration) (modelo Qwen3_5MoeConfig)
- **qwen3_asr** -- [Qwen3ASRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_asr#transformers.Qwen3ASRForConditionalGeneration) (modelo Qwen3ASRConfig)
- **qwen3_omni_moe** -- [Qwen3OmniMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeForConditionalGeneration) (modelo Qwen3OmniMoeConfig)
- **qwen3_omni_moe_thinker** -- [Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration) (modelo Qwen3OmniMoeThinkerConfig)
- **qwen3_vl** -- [Qwen3VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLForConditionalGeneration) (modelo Qwen3VLConfig)
- **qwen3_vl_moe** -- [Qwen3VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration) (modelo Qwen3VLMoeConfig)
- **qwen4_exp** -- [Qwen4ExpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration) (modelo Qwen4ExpConfig)
- **shieldgemma2** -- [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (modelo ShieldGemma2Config)
- **smolvlm** -- [SmolVLMForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smolvlm#transformers.SmolVLMForConditionalGeneration) (modelo SmolVLMConfig)
- **step3p7** -- [Step3p7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ForConditionalGeneration) (modelo Step3p7Config)
- **t5gemma2** -- [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) (modelo T5Gemma2Config)
- **udop** -- [UdopForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/udop#transformers.UdopForConditionalGeneration) (modelo UdopConfig)
- **unlimited_ocr** -- [UnlimitedOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration) (modelo UnlimitedOcrConfig)
- **vibevoice_asr** -- [VibeVoiceAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vibevoice_asr#transformers.VibeVoiceAsrForConditionalGeneration) (modelo VibeVoiceAsrConfig)
- **video_llama_3** -- [VideoLlama3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llama_3#transformers.VideoLlama3ForConditionalGeneration) (modelo VideoLlama3Config)
- **video_llava** -- [VideoLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaForConditionalGeneration) (modelo VideoLlavaConfig)
- **vipllava** -- [VipLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaForConditionalGeneration) (modelo VipLlavaConfig)
- **vision-encoder-decoder** -- [VisionEncoderDecoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-encoder-decoder#transformers.VisionEncoderDecoderModel) (modelo VisionEncoderDecoderConfig)
- **voxtral** -- [VoxtralForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral#transformers.VoxtralForConditionalGeneration) (modelo VoxtralConfig)
- **voxtral_realtime** -- [VoxtralRealtimeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/voxtral_realtime#transformers.VoxtralRealtimeForConditionalGeneration) (modelo VoxtralRealtimeConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultimodalLM

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForTableQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering]]

#### transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering]]

```python
transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2360)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas sobre tabelas) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [TapasConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasConfig): [TapasForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasForQuestionAnswering) (modelo TapasConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas em tabelas) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTableQuestionAnswering

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google/tapas-base-finetuned-wtq")
>>> model = AutoModelForTableQuestionAnswering.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas em tabelas) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **tapas** -- [TapasForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/tapas#transformers.TapasForQuestionAnswering) (modelo TapasConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTableQuestionAnswering

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTableQuestionAnswering.from_pretrained("google/tapas-base-finetuned-wtq")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTableQuestionAnswering.from_pretrained("google/tapas-base-finetuned-wtq", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForDocumentQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForDocumentQuestionAnswering]]

#### transformers.AutoModelForDocumentQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForDocumentQuestionAnswering]]

```python
transformers.AutoModelForDocumentQuestionAnswering(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2382)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas sobre documentos) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [LayoutLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMConfig): [LayoutLMForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMConfig) - Classe de configuração [LayoutLMv2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2Config): [LayoutLMv2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2ForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMv2Config) - Classe de configuração [LayoutLMv3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3Config): [LayoutLMv3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3ForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMv3Config)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas em documentos) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForDocumentQuestionAnswering

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("impira/layoutlm-document-qa", revision="52e01b3")
>>> model = AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas sobre documentos) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **layoutlm** -- [LayoutLMForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlm#transformers.LayoutLMForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMConfig)
- **layoutlmv2** -- [LayoutLMv2ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv2#transformers.LayoutLMv2ForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMv2Config)
- **layoutlmv3** -- [LayoutLMv3ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/layoutlmv3#transformers.LayoutLMv3ForQuestionAnswering) (modelo LayoutLMv3Config)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForDocumentQuestionAnswering

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_pretrained("impira/layoutlm-document-qa", revision="52e01b3")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_pretrained("impira/layoutlm-document-qa", revision="52e01b3", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForVisualQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForVisualQuestionAnswering]]

#### transformers.AutoModelForVisualQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForVisualQuestionAnswering]]

```python
transformers.AutoModelForVisualQuestionAnswering(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2371)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas visuais) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [Blip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Config): [Blip2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2ForConditionalGeneration) (modelo Blip2Config) - Classe de configuração [BlipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipConfig): [BlipForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipForQuestionAnswering) (modelo BlipConfig) - Classe de configuração [ViltConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vilt#transformers.ViltConfig): [ViltForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vilt#transformers.ViltForQuestionAnswering) (modelo ViltConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas visuais) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForVisualQuestionAnswering

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa")
>>> model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de resposta a perguntas visuais) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **blip** -- [BlipForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipForQuestionAnswering) (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- [Blip2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2ForConditionalGeneration) (modelo Blip2Config)
- **vilt** -- [ViltForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vilt#transformers.ViltForQuestionAnswering) (modelo ViltConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForVisualQuestionAnswering

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_pretrained("dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_pretrained("dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

### AutoModelForImageTextToText[[transformers.AutoModelForImageTextToText]]

#### transformers.AutoModelForImageTextToText[[transformers.AutoModelForImageTextToText]]

```python
transformers.AutoModelForImageTextToText(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2519)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de imagem-texto-para-texto) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForImageTextToText.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : The model class to instantiate is selected based on the configuration class:  - [AriaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaConfig) configuration class: [AriaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaForConditionalGeneration) (AriaConfig model) - [AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig) configuration class: [AyaVisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionForConditionalGeneration) (AyaVisionConfig model) - [Blip2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2Config) configuration class: [Blip2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2ForConditionalGeneration) (Blip2Config model) - [BlipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipConfig) configuration class: [BlipForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipForConditionalGeneration) (BlipConfig model) - [ChameleonConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonConfig) configuration class: [ChameleonForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonForConditionalGeneration) (ChameleonConfig model) - [Cohere2VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionConfig) configuration class: [Cohere2VisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionForConditionalGeneration) (Cohere2VisionConfig model) - [CohereCompassConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassConfig) configuration class: [CohereCompassForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassForConditionalGeneration) (CohereCompassConfig model) - [Cosmos3EdgeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeConfig) configuration class: [Cosmos3EdgeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration) (Cosmos3EdgeConfig model) - [Cosmos3OmniConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_omni#transformers.Cosmos3OmniConfig) configuration class: [Cosmos3OmniForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_omni#transformers.Cosmos3OmniForConditionalGeneration) (Cosmos3OmniConfig model) - [DeepseekOcr2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2Config) configuration class: [DeepseekOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration) (DeepseekOcr2Config model) - [DeepseekVLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLConfig) configuration class: [DeepseekVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration) (DeepseekVLConfig model) - [DeepseekVLHybridConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl_hybrid#transformers.DeepseekVLHybridConfig) configuration class: [DeepseekVLHybridForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl_hybrid#transformers.DeepseekVLHybridForConditionalGeneration) (DeepseekVLHybridConfig model) - [DiffusionGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffusion_gemma#transformers.DiffusionGemmaConfig) configuration class: [DiffusionGemmaForBlockDiffusion](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffusion_gemma#transformers.DiffusionGemmaForBlockDiffusion) (DiffusionGemmaConfig model) - [Emu3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3Config) configuration class: [Emu3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3ForConditionalGeneration) (Emu3Config model) - [Ernie4_5_VLMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeConfig) configuration class: [Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration) (Ernie4_5_VLMoeConfig model) - [EvollaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaConfig) configuration class: [EvollaForProteinText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaForProteinText2Text) (EvollaConfig model) - [Exaone4_5_Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Config) configuration class: [Exaone4_5_ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration) (Exaone4_5_Config model) - [FastVlmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fast_vlm#transformers.FastVlmConfig) configuration class: [FastVlmForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fast_vlm#transformers.FastVlmForConditionalGeneration) (FastVlmConfig model) - [Florence2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2Config) configuration class: [Florence2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2ForConditionalGeneration) (Florence2Config model) - [FuyuConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuConfig) configuration class: [FuyuForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuForCausalLM) (FuyuConfig model) - [Gemma3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config) configuration class: [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (Gemma3Config model) - [Gemma3nConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nConfig) configuration class: [Gemma3nForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nForConditionalGeneration) (Gemma3nConfig model) - [Gemma4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4Config) configuration class: [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) (Gemma4Config model) - [Gemma4UnifiedConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedConfig) configuration class: [Gemma4UnifiedForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForConditionalGeneration) (Gemma4UnifiedConfig model) - [GitConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitConfig) configuration class: [GitForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitForCausalLM) (GitConfig model) - [Glm46VConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VConfig) configuration class: [Glm46VForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VForConditionalGeneration) (Glm46VConfig model) - [Glm4vConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v#transformers.Glm4vConfig) configuration class: [Glm4vForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v#transformers.Glm4vForConditionalGeneration) (Glm4vConfig model) - [Glm4vMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v_moe#transformers.Glm4vMoeConfig) configuration class: [Glm4vMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v_moe#transformers.Glm4vMoeForConditionalGeneration) (Glm4vMoeConfig model) - [Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig) configuration class: [Glm5NextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextForConditionalGeneration) (Glm5NextConfig model) - [GlmOcrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm_ocr#transformers.GlmOcrConfig) configuration class: [GlmOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm_ocr#transformers.GlmOcrForConditionalGeneration) (GlmOcrConfig model) - [GlmgaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glmga#transformers.GlmgaConfig) configuration class: [Glm46VForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VForConditionalGeneration) (GlmgaConfig model) - [GotOcr2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2Config) configuration class: [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration) (GotOcr2Config model) - [Granite4VisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite4_vision#transformers.Granite4VisionConfig) configuration class: [Granite4VisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite4_vision#transformers.Granite4VisionForConditionalGeneration) (Granite4VisionConfig model) - [HunYuanVLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_vl#transformers.HunYuanVLConfig) configuration class: [HunYuanVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_vl#transformers.HunYuanVLForConditionalGeneration) (HunYuanVLConfig model) - [HyperCLOVAXVisionV2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2Config) configuration class: [HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration) (HyperCLOVAXVisionV2Config model) - [Idefics2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics2#transformers.Idefics2Config) configuration class: [Idefics2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics2#transformers.Idefics2ForConditionalGeneration) (Idefics2Config model) - [Idefics3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Config) configuration class: [Idefics3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3ForConditionalGeneration) (Idefics3Config model) - [IdeficsConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics#transformers.IdeficsConfig) configuration class: [IdeficsForVisionText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics#transformers.IdeficsForVisionText2Text) (IdeficsConfig model) - [InklingConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingConfig) configuration class: [InklingForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingForConditionalGeneration) (InklingConfig model) - [InstructBlipConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblip#transformers.InstructBlipConfig) configuration class: [InstructBlipForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblip#transformers.InstructBlipForConditionalGeneration) (InstructBlipConfig model) - [InstructBlipVideoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblipvideo#transformers.InstructBlipVideoConfig) configuration class: [InstructBlipVideoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblipvideo#transformers.InstructBlipVideoForConditionalGeneration) (InstructBlipVideoConfig model) - [InternVLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/internvl#transformers.InternVLConfig) configuration class: [InternVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/internvl#transformers.InternVLForConditionalGeneration) (InternVLConfig model) - [JanusConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/janus#transformers.JanusConfig) configuration class: [JanusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/janus#transformers.JanusForConditionalGeneration) (JanusConfig model) - [Kimi_K25Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25Config) configuration class: [Kimi_K25ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration) (Kimi_K25Config model) - [Kosmos2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kosmos-2#transformers.Kosmos2Config) configuration class: [Kosmos2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kosmos-2#transformers.Kosmos2ForConditionalGeneration) (Kosmos2Config model) - [Kosmos2_5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kosmos2_5#transformers.Kosmos2_5Config) configuration class: [Kosmos2_5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kosmos2_5#transformers.Kosmos2_5ForConditionalGeneration) (Kosmos2_5Config model) - [Lfm2VlConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lfm2_vl#transformers.Lfm2VlConfig) configuration class: [Lfm2VlForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lfm2_vl#transformers.Lfm2VlForConditionalGeneration) (Lfm2VlConfig model) - [LightOnOcrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lighton_ocr#transformers.LightOnOcrConfig) configuration class: [LightOnOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lighton_ocr#transformers.LightOnOcrForConditionalGeneration) (LightOnOcrConfig model) - [Llama4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama4#transformers.Llama4Config) configuration class: [Llama4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama4#transformers.Llama4ForConditionalGeneration) (Llama4Config model) - [LlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaConfig) configuration class: [LlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaForConditionalGeneration) (LlavaConfig model) - [LlavaNextConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitevision#transformers.LlavaNextConfig) configuration class: [LlavaNextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitevision#transformers.LlavaNextForConditionalGeneration) (LlavaNextConfig model) - [LlavaNextVideoConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_next_video#transformers.LlavaNextVideoConfig) configuration class: [LlavaNextVideoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_next_video#transformers.LlavaNextVideoForConditionalGeneration) (LlavaNextVideoConfig model) - [LlavaOnevisionConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionConfig) configuration class: [LlavaOnevisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration) (LlavaOnevisionConfig model) - [MiniCPMOcrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm_ocr#transformers.MiniCPMOcrConfig) configuration class: [MiniCPMOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm_ocr#transformers.MiniCPMOcrForConditionalGeneration) (MiniCPMOcrConfig model) - [MiniCPMV4_6Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_6#transformers.MiniCPMV4_6Config) configuration class: [MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_6#transformers.MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration) (MiniCPMV4_6Config model) - [MiniCPMV4_7Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_7#transformers.MiniCPMV4_7Config) configuration class: [MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_7#transformers.MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration) (MiniCPMV4_7Config model) - [MiniMaxM3VLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m3_vl#transformers.MiniMaxM3VLConfig) configuration class: [MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m3_vl#transformers.MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration) (MiniMaxM3VLConfig model) - [Mistral3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral3#transformers.Mistral3Config) configuration class: [Mistral3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral3#transformers.Mistral3ForConditionalGeneration) (Mistral3Config model) - [Mistral4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Config) configuration class: [Mistral4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForCausalLM) (Mistral4Config model) - [MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config) configuration class: [MistralLarge4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration) (MistralLarge4Config model) - [MllamaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaConfig) configuration class: [MllamaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaForConditionalGeneration) (MllamaConfig model) - [Molmo2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2Config) configuration class: [Molmo2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ForConditionalGeneration) (Molmo2Config model) - [MuseGlimmerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerConfig) configuration class: [MuseGlimmerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration) (MuseGlimmerConfig model) - [MuseSparkConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkConfig) configuration class: [MuseSparkForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkForConditionalGeneration) (MuseSparkConfig model) - [NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config) configuration class: [NemotronH_Omni_Reasoning_V3](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3) (NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config model) - [Ovis2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ovis2#transformers.Ovis2Config) configuration class: [Ovis2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ovis2#transformers.Ovis2ForConditionalGeneration) (Ovis2Config model) - [PI0Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pi0#transformers.PI0Config) configuration class: [PI0ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pi0#transformers.PI0ForConditionalGeneration) (PI0Config model) - [PPChart2TableConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_chart2table#transformers.PPChart2TableConfig) configuration class: [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration) (PPChart2TableConfig model) - [PPFormulaNetConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_formulanet#transformers.PPFormulaNetConfig) configuration class: [PPFormulaNetForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_formulanet#transformers.PPFormulaNetForConditionalGeneration) (PPFormulaNetConfig model) - [PaddleOCRVLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paddleocr_vl#transformers.PaddleOCRVLConfig) configuration class: [PaddleOCRVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paddleocr_vl#transformers.PaddleOCRVLForConditionalGeneration) (PaddleOCRVLConfig model) - [PaliGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaConfig) configuration class: [PaliGemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration) (PaliGemmaConfig model) - [PerceptionLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perception_lm#transformers.PerceptionLMConfig) configuration class: [PerceptionLMForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perception_lm#transformers.PerceptionLMForConditionalGeneration) (PerceptionLMConfig model) - [Pix2StructConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pix2struct#transformers.Pix2StructConfig) configuration class: [Pix2StructForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pix2struct#transformers.Pix2StructForConditionalGeneration) (Pix2StructConfig model) - [QianfanOCRConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qianfan_ocr#transformers.QianfanOCRConfig) configuration class: [QianfanOCRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qianfan_ocr#transformers.QianfanOCRForConditionalGeneration) (QianfanOCRConfig model) - [Qwen2VLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLConfig) configuration class: [Qwen2VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLForConditionalGeneration) (Qwen2VLConfig model) - [Qwen2_5OmniThinkerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniThinkerConfig) configuration class: [Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration) (Qwen2_5OmniThinkerConfig model) - [Qwen2_5_VLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLConfig) configuration class: [Qwen2_5_VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) (Qwen2_5_VLConfig model) - [Qwen3OmniMoeThinkerConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeThinkerConfig) configuration class: [Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration) (Qwen3OmniMoeThinkerConfig model) - [Qwen3VLConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLConfig) configuration class: [Qwen3VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLForConditionalGeneration) (Qwen3VLConfig model) - [Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig) configuration class: [Qwen3VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration) (Qwen3VLMoeConfig model) - [Qwen3_5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5Config) configuration class: [Qwen3_5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForConditionalGeneration) (Qwen3_5Config model) - [Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig) configuration class: [Qwen3_5MoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration) (Qwen3_5MoeConfig model) - [Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig) configuration class: [Qwen4ExpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration) (Qwen4ExpConfig model) - [ShieldGemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/shieldgemma2#transformers.ShieldGemma2Config) configuration class: [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (ShieldGemma2Config model) - [SmolVLMConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smolvlm#transformers.SmolVLMConfig) configuration class: [SmolVLMForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smolvlm#transformers.SmolVLMForConditionalGeneration) (SmolVLMConfig model) - [Step3p7Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Config) configuration class: [Step3p7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ForConditionalGeneration) (Step3p7Config model) - [T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config) configuration class: [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) (T5Gemma2Config model) - [UdopConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/udop#transformers.UdopConfig) configuration class: [UdopForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/udop#transformers.UdopForConditionalGeneration) (UdopConfig model) - [UnlimitedOcrConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrConfig) configuration class: [UnlimitedOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration) (UnlimitedOcrConfig model) - [VideoLlama3Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llama_3#transformers.VideoLlama3Config) configuration class: [VideoLlama3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llama_3#transformers.VideoLlama3ForConditionalGeneration) (VideoLlama3Config model) - [VideoLlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaConfig) configuration class: [VideoLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaForConditionalGeneration) (VideoLlavaConfig model) - [VipLlavaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaConfig) configuration class: [VipLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaForConditionalGeneration) (VipLlavaConfig model) - [VisionEncoderDecoderConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-encoder-decoder#transformers.VisionEncoderDecoderConfig) configuration class: [VisionEncoderDecoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-encoder-decoder#transformers.VisionEncoderDecoderModel) (VisionEncoderDecoderConfig model)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de imagem-texto-para-texto) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageTextToText

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForImageTextToText.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de modelagem de imagem-texto-para-texto) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **aria** -- [AriaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aria#transformers.AriaForConditionalGeneration) (modelo AriaConfig)
- **aya_vision** -- [AyaVisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionForConditionalGeneration) (modelo AyaVisionConfig)
- **blip** -- [BlipForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip#transformers.BlipForConditionalGeneration) (modelo BlipConfig)
- **blip-2** -- [Blip2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/blip-2#transformers.Blip2ForConditionalGeneration) (modelo Blip2Config)
- **chameleon** -- [ChameleonForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/chameleon#transformers.ChameleonForConditionalGeneration) (modelo ChameleonConfig)
- **cohere2_vision** -- [Cohere2VisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere2_vision#transformers.Cohere2VisionForConditionalGeneration) (modelo Cohere2VisionConfig)
- **cohere_compass** -- [CohereCompassForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cohere_compass#transformers.CohereCompassForConditionalGeneration) (modelo CohereCompassConfig)
- **cosmos3_edge** -- [Cosmos3EdgeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_edge#transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration) (modelo Cosmos3EdgeConfig)
- **cosmos3_omni** -- [Cosmos3OmniForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/cosmos3_omni#transformers.Cosmos3OmniForConditionalGeneration) (modelo Cosmos3OmniConfig)
- **deepseek_ocr2** -- [DeepseekOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_ocr2#transformers.DeepseekOcr2ForConditionalGeneration) (modelo DeepseekOcr2Config)
- **deepseek_vl** -- [DeepseekVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl#transformers.DeepseekVLForConditionalGeneration) (modelo DeepseekVLConfig)
- **deepseek_vl_hybrid** -- [DeepseekVLHybridForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/deepseek_vl_hybrid#transformers.DeepseekVLHybridForConditionalGeneration) (modelo DeepseekVLHybridConfig)
- **diffusion_gemma** -- [DiffusionGemmaForBlockDiffusion](/docs/transformers/main/pt/model_doc/diffusion_gemma#transformers.DiffusionGemmaForBlockDiffusion) (modelo DiffusionGemmaConfig)
- **emu3** -- [Emu3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/emu3#transformers.Emu3ForConditionalGeneration) (modelo Emu3Config)
- **ernie4_5_vl_moe** -- [Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ernie4_5_vl_moe#transformers.Ernie4_5_VLMoeForConditionalGeneration) (modelo Ernie4_5_VLMoeConfig)
- **evolla** -- [EvollaForProteinText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/evolla#transformers.EvollaForProteinText2Text) (modelo EvollaConfig)
- **exaone4_5** -- [Exaone4_5_ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration) (modelo Exaone4_5_Config)
- **fast_vlm** -- [FastVlmForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fast_vlm#transformers.FastVlmForConditionalGeneration) (modelo FastVlmConfig)
- **florence2** -- [Florence2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/florence2#transformers.Florence2ForConditionalGeneration) (modelo Florence2Config)
- **fuyu** -- [FuyuForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/fuyu#transformers.FuyuForCausalLM) (modelo FuyuConfig)
- **gemma3** -- [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (modelo Gemma3Config)
- **gemma3n** -- [Gemma3nForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3n#transformers.Gemma3nForConditionalGeneration) (modelo Gemma3nConfig)
- **gemma4** -- [Gemma4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4#transformers.Gemma4ForConditionalGeneration) (modelo Gemma4Config)
- **gemma4_unified** -- [Gemma4UnifiedForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma4_unified#transformers.Gemma4UnifiedForConditionalGeneration) (modelo Gemma4UnifiedConfig)
- **git** -- [GitForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/git#transformers.GitForCausalLM) (modelo GitConfig)
- **glm46v** -- [Glm46VForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VForConditionalGeneration) (modelo Glm46VConfig)
- **glm4v** -- [Glm4vForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v#transformers.Glm4vForConditionalGeneration) (modelo Glm4vConfig)
- **glm4v_moe** -- [Glm4vMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm4v_moe#transformers.Glm4vMoeForConditionalGeneration) (modelo Glm4vMoeConfig)
- **glm5_next** -- [Glm5NextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextForConditionalGeneration) (modelo Glm5NextConfig)
- **glm_ocr** -- [GlmOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm_ocr#transformers.GlmOcrForConditionalGeneration) (modelo GlmOcrConfig)
- **glmga** -- [Glm46VForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/glm46v#transformers.Glm46VForConditionalGeneration) (modelo GlmgaConfig)
- **got_ocr2** -- [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration) (modelo GotOcr2Config)
- **granite4_vision** -- [Granite4VisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granite4_vision#transformers.Granite4VisionForConditionalGeneration) (modelo Granite4VisionConfig)
- **hunyuan_vl** -- [HunYuanVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hunyuan_vl#transformers.HunYuanVLForConditionalGeneration) (modelo HunYuanVLConfig)
- **hyperclovax_vision_v2** -- [HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hyperclovax_vision_v2#transformers.HyperCLOVAXVisionV2ForConditionalGeneration) (modelo HyperCLOVAXVisionV2Config)
- **idefics** -- [IdeficsForVisionText2Text](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics#transformers.IdeficsForVisionText2Text) (modelo IdeficsConfig)
- **idefics2** -- [Idefics2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics2#transformers.Idefics2ForConditionalGeneration) (modelo Idefics2Config)
- **idefics3** -- [Idefics3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3ForConditionalGeneration) (modelo Idefics3Config)
- **inkling_mm_model** -- [InklingForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/inkling#transformers.InklingForConditionalGeneration) (modelo InklingConfig)
- **instructblip** -- [InstructBlipForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblip#transformers.InstructBlipForConditionalGeneration) (modelo InstructBlipConfig)
- **instructblipvideo** -- [InstructBlipVideoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/instructblipvideo#transformers.InstructBlipVideoForConditionalGeneration) (modelo InstructBlipVideoConfig)
- **internvl** -- [InternVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/internvl#transformers.InternVLForConditionalGeneration) (modelo InternVLConfig)
- **janus** -- [JanusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/janus#transformers.JanusForConditionalGeneration) (modelo JanusConfig)
- **kimi_k25** -- [Kimi_K25ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kimi_k25#transformers.Kimi_K25ForConditionalGeneration) (modelo Kimi_K25Config)
- **kosmos-2** -- [Kosmos2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kosmos-2#transformers.Kosmos2ForConditionalGeneration) (modelo Kosmos2Config)
- **kosmos-2.5** -- [Kosmos2_5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/kosmos2_5#transformers.Kosmos2_5ForConditionalGeneration) (modelo Kosmos2_5Config)
- **lfm2_vl** -- [Lfm2VlForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lfm2_vl#transformers.Lfm2VlForConditionalGeneration) (modelo Lfm2VlConfig)
- **lighton_ocr** -- [LightOnOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/lighton_ocr#transformers.LightOnOcrForConditionalGeneration) (modelo LightOnOcrConfig)
- **llama4** -- [Llama4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llama4#transformers.Llama4ForConditionalGeneration) (modelo Llama4Config)
- **llava** -- [LlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava#transformers.LlavaForConditionalGeneration) (modelo LlavaConfig)
- **llava_next** -- [LlavaNextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/granitevision#transformers.LlavaNextForConditionalGeneration) (modelo LlavaNextConfig)
- **llava_next_video** -- [LlavaNextVideoForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_next_video#transformers.LlavaNextVideoForConditionalGeneration) (modelo LlavaNextVideoConfig)
- **llava_onevision** -- [LlavaOnevisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/llava_onevision#transformers.LlavaOnevisionForConditionalGeneration) (modelo LlavaOnevisionConfig)
- **minicpm_ocr** -- [MiniCPMOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpm_ocr#transformers.MiniCPMOcrForConditionalGeneration) (modelo MiniCPMOcrConfig)
- **minicpmv4_6** -- [MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_6#transformers.MiniCPMV4_6ForConditionalGeneration) (modelo MiniCPMV4_6Config)
- **minicpmv4_7** -- [MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minicpmv4_7#transformers.MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration) (modelo MiniCPMV4_7Config)
- **minimax_m3_vl** -- [MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/minimax_m3_vl#transformers.MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration) (modelo MiniMaxM3VLConfig)
- **mistral3** -- [Mistral3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral3#transformers.Mistral3ForConditionalGeneration) (modelo Mistral3Config)
- **mistral4** -- [Mistral4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForCausalLM) (modelo Mistral4Config)
- **mistral_large4** -- [MistralLarge4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration) (modelo MistralLarge4Config)
- **mllama** -- [MllamaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/mllama#transformers.MllamaForConditionalGeneration) (modelo MllamaConfig)
- **molmo2** -- [Molmo2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ForConditionalGeneration) (modelo Molmo2Config)
- **muse_glimmer** -- [MuseGlimmerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_glimmer#transformers.MuseGlimmerForConditionalGeneration) (modelo MuseGlimmerConfig)
- **muse_spark** -- [MuseSparkForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/muse_spark#transformers.MuseSparkForConditionalGeneration) (modelo MuseSparkConfig)
- **nemotron_h_omni** -- [NemotronH_Omni_Reasoning_V3](/docs/transformers/main/pt/model_doc/nemotron_h_omni#transformers.NemotronH_Omni_Reasoning_V3) (modelo NemotronH_Omni_Reasoning_V3_Config)
- **ovis2** -- [Ovis2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/ovis2#transformers.Ovis2ForConditionalGeneration) (modelo Ovis2Config)
- **paddleocr_vl** -- [PaddleOCRVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paddleocr_vl#transformers.PaddleOCRVLForConditionalGeneration) (modelo PaddleOCRVLConfig)
- **paligemma** -- [PaliGemmaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/paligemma#transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration) (modelo PaliGemmaConfig)
- **perception_lm** -- [PerceptionLMForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/perception_lm#transformers.PerceptionLMForConditionalGeneration) (modelo PerceptionLMConfig)
- **pi0** -- [PI0ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pi0#transformers.PI0ForConditionalGeneration) (modelo PI0Config)
- **pix2struct** -- [Pix2StructForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pix2struct#transformers.Pix2StructForConditionalGeneration) (modelo Pix2StructConfig)
- **pp_chart2table** -- [GotOcr2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ForConditionalGeneration) (modelo PPChart2TableConfig)
- **pp_formulanet** -- [PPFormulaNetForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/pp_formulanet#transformers.PPFormulaNetForConditionalGeneration) (modelo PPFormulaNetConfig)
- **qianfan_ocr** -- [QianfanOCRForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qianfan_ocr#transformers.QianfanOCRForConditionalGeneration) (modelo QianfanOCRConfig)
- **qwen2_5_omni_thinker** -- [Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_omni#transformers.Qwen2_5OmniThinkerForConditionalGeneration) (modelo Qwen2_5OmniThinkerConfig)
- **qwen2_5_vl** -- [Qwen2_5_VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_5_vl#transformers.Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) (modelo Qwen2_5_VLConfig)
- **qwen2_vl** -- [Qwen2VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLForConditionalGeneration) (modelo Qwen2VLConfig)
- **qwen3_5** -- [Qwen3_5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5#transformers.Qwen3_5ForConditionalGeneration) (modelo Qwen3_5Config)
- **qwen3_5_moe** -- [Qwen3_5MoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration) (modelo Qwen3_5MoeConfig)
- **qwen3_omni_moe_thinker** -- [Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_omni_moe#transformers.Qwen3OmniMoeThinkerForConditionalGeneration) (modelo Qwen3OmniMoeThinkerConfig)
- **qwen3_vl** -- [Qwen3VLForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLForConditionalGeneration) (modelo Qwen3VLConfig)
- **qwen3_vl_moe** -- [Qwen3VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration) (modelo Qwen3VLMoeConfig)
- **qwen4_exp** -- [Qwen4ExpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration) (modelo Qwen4ExpConfig)
- **shieldgemma2** -- [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) (modelo ShieldGemma2Config)
- **smolvlm** -- [SmolVLMForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/smolvlm#transformers.SmolVLMForConditionalGeneration) (modelo SmolVLMConfig)
- **step3p7** -- [Step3p7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ForConditionalGeneration) (modelo Step3p7Config)
- **t5gemma2** -- [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) (modelo T5Gemma2Config)
- **udop** -- [UdopForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/udop#transformers.UdopForConditionalGeneration) (modelo UdopConfig)
- **unlimited_ocr** -- [UnlimitedOcrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/unlimited_ocr#transformers.UnlimitedOcrForConditionalGeneration) (modelo UnlimitedOcrConfig)
- **video_llama_3** -- [VideoLlama3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llama_3#transformers.VideoLlama3ForConditionalGeneration) (modelo VideoLlama3Config)
- **video_llava** -- [VideoLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/video_llava#transformers.VideoLlavaForConditionalGeneration) (modelo VideoLlavaConfig)
- **vipllava** -- [VipLlavaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vipllava#transformers.VipLlavaForConditionalGeneration) (modelo VipLlavaConfig)
- **vision-encoder-decoder** -- [VisionEncoderDecoderModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vision-encoder-decoder#transformers.VisionEncoderDecoderModel) (modelo VisionEncoderDecoderConfig)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForImageTextToText

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```

## Séries Temporais

### AutoModelForTimeSeriesPrediction[[transformers.AutoModelForTimeSeriesPrediction]]

#### transformers.AutoModelForTimeSeriesPrediction[[transformers.AutoModelForTimeSeriesPrediction]]

```python
transformers.AutoModelForTimeSeriesPrediction(*args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/modeling_auto.py#L2448)

Esta é uma classe de modelo genérica que será instanciada como uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de previsão de séries temporais) quando criada com o método de classe [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) ou o método de classe [from_config()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_config).

Esta classe não pode ser instanciada diretamente usando `__init__()` (gera um erro).

#### from_config[[transformers.AutoModelForTimeSeriesPrediction.from_config]]

```python
from_config(**kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L204)

**Parâmetros:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na classe de configuração:  - Classe de configuração [TimesFm2_5Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesfm2_5#transformers.TimesFm2_5Config): [TimesFm2_5ModelForPrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesfm2_5#transformers.TimesFm2_5ModelForPrediction) (modelo TimesFm2_5Config) - Classe de configuração [TimesFmConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesfm#transformers.TimesFmConfig): [TimesFmModelForPrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesfm#transformers.TimesFmModelForPrediction) (modelo TimesFmConfig)

attn_implementation (`str`, *opcional*) : A implementação de atenção a ser usada no modelo (se aplicável). Pode ser qualquer uma de - `"eager"` (implementação manual da atenção) - `"sdpa"` (usando [`F.scaled_dot_product_attention`](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html)) - `"flash_attention_2"` (usando [Dao-AILab/flash-attention](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)) - `"flash_attention_3"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/hopper](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/hopper)) - `"flash_attention_4"` (usando [Dao-AILab/flash-attention/flash_attn/cute](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/flash_attn/cute)). Por padrão, se disponível, o SDPA será usado para torch>=2.1.1. Caso contrário, o padrão é a implementação manual `"eager"`.

Instancia uma das classes de modelo da biblioteca (com uma cabeça de previsão de séries temporais) a partir de uma configuração.

Observação: Carregar um modelo a partir do seu arquivo de configuração **não** carrega os pesos do modelo. Isso afeta apenas a configuração do modelo. Use [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTimeSeriesPrediction

>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
>>> model = AutoModelForTimeSeriesPrediction.from_config(config)
```

#### from_pretrained[[transformers.AutoModelForTimeSeriesPrediction.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(*model_args, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/auto/auto_factory.py#L260)

**Parâmetros:**

pretrained_model_name_or_path (`str` ou `os.PathLike`) : Pode ser:  - Uma string, o *model id* de um modelo pré-treinado hospedado em um repositório de modelos no huggingface.co. - Um caminho para um *diretório* contendo pesos de modelo salvos usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained), por exemplo, `./my_model_directory/`.

model_args (argumentos posicionais adicionais, *opcionais*) : Serão passados ao método `__init__()` do modelo subjacente.

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig), *opcional*) : Configuração para o modelo a ser usado em vez de uma configuração carregada automaticamente. A configuração pode ser carregada automaticamente quando: - O modelo é um modelo fornecido pela biblioteca (carregado com a string de *model id* de um modelo pré-treinado). - O modelo foi salvo usando [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e é recarregado fornecendo o diretório de salvamento. - O modelo é carregado fornecendo um diretório local como `pretrained_model_name_or_path` e um arquivo JSON de configuração chamado *config.json* é encontrado no diretório.

state_dict (*dict[str, torch.Tensor]*, *opcional*) : Um dicionário de estado para usar em vez de um dicionário de estado carregado de um arquivo de pesos salvos. Essa opção pode ser usada se você quiser criar um modelo a partir de uma configuração pré-treinada, mas carregar seus próprios pesos. Nesse caso, no entanto, você deve verificar se o uso de [save_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained) e [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) não é uma opção mais simples.

cache_dir (`str` ou `os.PathLike`, *opcional*) : Caminho para um diretório em que a configuração de um modelo pré-treinado baixado deve ser armazenada em cache, caso o cache padrão não deva ser usado.

force_download (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve forçar o (re-)download dos pesos do modelo e dos arquivos de configuração, sobrescrevendo as versões em cache, caso existam.

proxies (`dict[str, str]`, *opcional*) : Um dicionário de servidores proxy a serem usados por protocolo ou endpoint, por exemplo, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Os proxies são usados em cada solicitação.

output_loading_info(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve ou não retornar também um dicionário contendo chaves ausentes, chaves inesperadas e mensagens de erro.

local_files_only(`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se deve considerar apenas arquivos locais (por exemplo, não tentar baixar o modelo).

revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A versão específica do modelo a ser usada. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois utilizamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

trust_remote_code (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se permite ou não o uso de modelos personalizados definidos no Hub em seus próprios arquivos de modelagem. Essa opção deve ser definida como `True` apenas para repositórios nos quais você confia e cujo código você leu, pois ela executará o código presente no Hub na sua máquina local.

code_revision (`str`, *opcional*, padrão `"main"`) : A revisão específica a ser usada para o código no Hub, caso o código esteja em um repositório diferente do restante do modelo. Pode ser o nome de um branch, o nome de uma tag ou um id de commit, pois usamos um sistema baseado em git para armazenar modelos e outros artefatos no huggingface.co, portanto `revision` pode ser qualquer identificador permitido pelo git.

kwargs (argumentos de palavra-chave adicionais, *opcional*) : Pode ser usado para atualizar o objeto de configuração (após ele ser carregado) e iniciar o modelo (por exemplo, `output_attentions=True`). O comportamento difere dependendo de uma `config` ser fornecida ou carregada automaticamente:  - Se uma configuração for fornecida com `config`, `**kwargs` será passado diretamente para o método `__init__` do modelo subjacente (assumimos que todas as atualizações relevantes à configuração já foram feitas) - Se uma configuração não for fornecida, `kwargs` será primeiro passado para a função de inicialização da classe de configuração ([from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig.from_pretrained)). Cada chave de `kwargs` que corresponder a um atributo de configuração será usada para sobrescrever o referido atributo com o valor de `kwargs` fornecido. As chaves restantes que não corresponderem a nenhum atributo de configuração serão passadas para a função `__init__` do modelo subjacente.

Instancie uma das classes de modelos da biblioteca (com uma cabeça de previsão de séries temporais) a partir de um modelo pré-treinado.

A classe de modelo a ser instanciada é selecionada com base na propriedade `model_type` do objeto de configuração (seja passada como argumento ou carregada de `pretrained_model_name_or_path`, quando possível), ou, quando essa propriedade não está presente, recorrendo ao uso de correspondência de padrões em `pretrained_model_name_or_path`:

- **timesfm** -- [TimesFmModelForPrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesfm#transformers.TimesFmModelForPrediction) (modelo TimesFmConfig)
- **timesfm2_5** -- [TimesFm2_5ModelForPrediction](/docs/transformers/main/pt/model_doc/timesfm2_5#transformers.TimesFm2_5ModelForPrediction) (modelo TimesFm2_5Config)

O modelo é definido no modo de avaliação por padrão usando `model.eval()` (por exemplo, os módulos de dropout são desativados). Para treinar o modelo, você deve primeiro redefinir o modo de treinamento com `model.train()`

Exemplos:

```python
>>> from transformers import AutoConfig, AutoModelForTimeSeriesPrediction

>>> # Download model and configuration from huggingface.co and cache.
>>> model = AutoModelForTimeSeriesPrediction.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

>>> # Update configuration during loading
>>> model = AutoModelForTimeSeriesPrediction.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", output_attentions=True)
>>> model.config.output_attentions
True
```