【Python】科研代码学习：十六 Model架构的代码细节，附架构图：Llama 为例 （v4.28.0）

# 假设存在一个基类Model，以及一些必要的辅助函数和类
from typing import Any, Mapping, Optional
 
class Model:
    """基础Model类，所有模型都应该继承它。"""
    def __init__(self, pretrained: bool = False, **kwargs: Any) -> None:
        # 初始化模型，可能会有一些预训练权重的下载
        if pretrained:
            self.load_pretrained_weights(**kwargs)
 
    def load_pretrained_weights(self, **kwargs: Any) -> None:
        # 加载预训练权重的逻辑
        pass
 
class LlamaModel(Model):
    """Llama模型的具体实现。"""
    def __init__(self, pretrained: bool = False, **kwargs: Any) -> None:
        # 调用父类的__init__方法来处理预训练加载
        super().__init__(pretrained, **kwargs)
        # 其他初始化代码
 
# 使用示例
llama = LlamaModel(pretrained=True)

这个代码示例展示了如何实现一个具体的模型类，它继承自一个基类Model，并且可以加载预训练权重。这种模式在机器学习库中非常常见，可以帮助开发者更好地理解如何构建可重用的模型类。