transformsers的pipeline函数支持自定义模型输入么

使用transformsers的pipeline函数：
QA_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
QA_model = MRC_model(model_path)
QA = pipeline('question-answering', model=QA_model, tokenizer=QA_tokenizer)
其中QA_tokenizer 是bert预训练模型给定的，QA_model 是自定义网络训练出来的ckpt格式的模型，请问这样会有什么问题么？
也就是说pipeline的模型输入支持自定义格式么，还是必须得是类似于官方bert模型的bin格式模型之类的？

1、从代码上看，没有明显的问题。pipeline函数支持自定义模型，只要满足输入和输出格式的要求即可。
2、pipeline函数的模型输入支持多种格式，不仅仅限于官方的BERT模型格式（例如.pt、.bin、.h5等格式）。在使用自定义模型时，只需要将模型导入到Python中，并将模型传递给pipeline函数即可。