config = super(LSTMModel, self).get_config()这行报错Layer ModuleWrapper was created by passing non-serializable argument values in `__init__()`, and therefore the layer must override `get_config()` in order to be serializable. Please implement `get_config()`.

这个错误提示是因为在你的LSTMModel中，使用了无法序列化的参数，导致无法将该模型保存成配置文件。为了解决这个问题，你需要在你的LSTMModel中实现get_config()方法，该方法返回一个包含模型配置信息的字典，使得模型能够被序列化。你可以参考以下代码实现get_config()方法：

class LSTMModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, units):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(units, return_sequences=True)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

    def call(self, inputs):
        x = self.embedding(inputs)
        x = self.lstm(x)
        output = self.dense(x)
        return output

    def get_config(self):
        config = super(LSTMModel, self).get_config()
        config.update({
            'vocab_size': self.vocab_size,
            'embedding_size': self.embedding_size,
            'units': self.units,
        })
        return config

在这个实现中，我们首先调用了父类的get_config()方法获取默认配置信息，然后将我们自定义的模型参数加入到该字典中，最后返回该字典作为模型的配置信息。这样，我们就能够将该模型保存成配置文件了。