fn_registry/python/functions/ml/genconfig_load_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_load_json	function	py	ml	1.0.0	impure	def genconfig_load_json(path: str) -> GenerationConfig	Carga y valida un GenerationConfig desde un archivo JSON en disco. Usa pydantic model_validate si disponible; fallback a construccion manual desde dataclass. Raises FileNotFoundError si el archivo no existe.	ml generation json io deserialization	name desc path Ruta al archivo JSON generado por genconfig_save_json. Relativa o absoluta.	Instancia de GenerationConfig cargada y validada con todos sus campos.	genconfig_save_json_py_ml	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_load_json.py

Ejemplo

from ml.genconfig_load_json import genconfig_load_json

cfg = genconfig_load_json("/tmp/gen_config.json")
# cfg.prompt == "a forest at dusk"
# cfg.seed == 123

Notas

Usa pydantic model_validate cuando disponible (valida literales de model_type, quantization y sampler). Sin pydantic, construye la instancia directamente sin validar literales. Para el contrato Go-Python es importante que los nombres de clave sean snake_case (garantizado por pydantic model_dump_json).