实例化

torchtune.config.instantiate(config: DictConfig, *args: Tuple[Any, ...], **kwargs: Dict[str, Any]) → Any

给定一个 DictConfig，其中包含一个 _component_ 字段，该字段指定要实例化的对象以及用于关键字参数的附加字段，创建指定对象的实例。您可以使用此函数使用来自配置的规范在您的食谱中创建要使用的 torchtune 对象的精确实例。

此函数还支持在函数调用中传递位置参数和关键字参数。这些参数会自动与提供的配置合并，其中关键字参数优先。

基于 Facebook Research 的 Hydra 的 instantiate 实用程序：https://github.com/facebookresearch/hydra/blob/main/hydra/_internal/instantiate/_instantiate2.py#L148

参数：

• config (DictConfig) – 来自 yaml 文件解析的 OmegaConf 对象中的单个字段。这预计将有一个 _component_ 字段，该字段指定要实例化的对象的路径。

• *args (Tuple[Any, ...]) – 要传递给要实例化的对象的定位参数。

• **kwargs (Dict[str, Any]) – 要传递给要实例化的对象的关键字参数。

示例

>>> config.yaml:
>>>     model:
>>>       _component_: torchtune.models.llama2
>>>       num_layers: 32
>>>       num_heads: 32
>>>       num_kv_heads: 32

>>> from torchtune import config
>>> vocab_size = 32000
>>> # Pass in vocab size as positional argument. Since it is positioned first
>>> # in llama2(), it must be specified first. Pass in other arguments as kwargs.
>>> # This will return an nn.Module directly for llama2 with specified args.
>>> model = config.instantiate(parsed_yaml.model, vocab_size, max_seq_len=4096, embed_dim=4096)

返回：

实例化的对象。

返回类型：

Any

引发：

ValueError – 如果 config 不是 DictConfig。