快速结论：这个 Issue 标题 Moving in a folder & `push_to_hub` for a `trust_remote_code=True` model 对应两个诉求：自定义模型通过 trust_remote_code=True 加载时，无法使用 .. 向上引用仓库里的其他 Python 文件；同时 push_to_hub 保存微调结果时，不会自动带上 modeling_flash_t5.py 及其相对导入的文件。优先排查 Transformers 是否已包含 #37716 的修复，并把自定义模块放到仓库根目录，避免子目录导入失败。
适用环境：Hugging Face Transformers；涉及 trust_remote_code=True 动态加载远程代码模型、push_to_hub / save_pretrained。Issue 中未确认操作系统、Python、CUDA、显卡等信息，不补充。
最快修复方案：针对第一个请求，暂无官方修复；Issue 中用户验证过的绕行方案是：把 utils 目录里的代码移到 modeling_flash_t5.py 同级根目录，并把 ..utils.positional_encoding import ... 改为 .positional_encoding import ...。针对第二个请求，官方表示已经通过 #37716 修复：加载远程代码模型后，save_pretrained / push_to_hub 会复制 modeling 文件以及它相对导入的所有文件。
注意事项：.. 在 Hub 仓库上会指向仓库根目录之外，官方明确表示无法支持；使用子目录导入 from .utils.positional_encoding import ... 目前仍会失败。第二个修复依赖包含 #37716 的 Transformers 版本，Issue 未给出具体版本号，升级后应重新验证。
问题场景
用户使用 Hugging Face Transformers 加载并微调自定义 T5 模型。为了让 Flash Attention 扩展到 T5，用户开发了自定义实现 modeling_flash_t5.py，并将其与 utils 工具目录一起推送到 Hugging Face Hub。加载时使用：
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("CATIE-AQ
参考来源
huggingface/transformers #29714
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