fn_registry/python/functions/ml/genconfig_save_json.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, params, output, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	params	output	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	tested	tests	test_file_path	file_path
genconfig_save_json	function	py	ml	1.0.0	impure	def genconfig_save_json(cfg: GenerationConfig, path: str) -> str	Serializa un GenerationConfig a JSON (pydantic model_dump_json o dataclass fallback) y lo escribe en disco. Crea directorios padre si no existen. Retorna el path absoluto del archivo escrito.	ml generation json io serialization	name desc cfg Instancia de GenerationConfig a serializar. Pydantic o dataclass. name desc path Ruta de destino del archivo JSON. Relativa o absoluta.	Path absoluto (str) del archivo JSON escrito en disco.		generation_config_py_ml		false	error_go_core		true	save escribe archivo JSON valido en la ruta indicada save crea directorios padre si no existen json contiene claves en snake_case	python/functions/ml/tests/test_genconfig_json_roundtrip.py	python/functions/ml/genconfig_save_json.py

Ejemplo

from ml.genconfig_save_json import genconfig_save_json
from ml.generation_config import GenerationConfig
from ml.model_ref import ModelRef

cfg = GenerationConfig(
    prompt="a forest at dusk",
    seed=123,
    steps=25,
    cfg_scale=7.5,
    sampler="euler",
    width=512,
    height=512,
    model=ModelRef(name="runwayml/stable-diffusion-v1-5", model_type="sd15"),
)

saved_path = genconfig_save_json(cfg, "/tmp/gen_config.json")
# saved_path == "/tmp/gen_config.json"

Notas

Usa pydantic model_dump_json cuando disponible (JSON canonico con snake_case interoperable con Go). En entornos sin pydantic usa json.dumps + dataclasses.asdict. Los directorios padre se crean con os.makedirs(exist_ok=True).