工作原因由c++切换到python,语法有一些不一样的地方，记录下
self.strategy.initialize(model_provider=default_actor_model_provider) initialize 直接传函数，这是什么用法
这是一种依赖注入(Dependency Injection)的设计模式，具体来说是通过函数参数传递来实现的。让我详细解释这种用法：
设计原理
1. 策略模式(Strategy Pattern)
python
class Strategy:
def initialize(self, model_provider):
# model_provider 是一个函数，负责创建模型实例
self.model = model_provider()
def execute(self):
return self.model.inference()2. 工厂函数(Factory Functions)
python
def default_diffusion_module_provider():
"""扩散模型工厂函数"""
model = load_diffusion_model()
model.configure(...)
return model
def default_actor_model_provider():
"""Actor模型工厂函数"""
model = load_llm_model()
model.setup(...)
return model这种设计的优势
1. 解耦
python
# 策略类不需要知道具体如何创建模型
class Strategy:
def initialize(self, model_provider):
# 只关心接口，不关心实现
self.model = model_provider() # 调用工厂函数2. 灵活性
python
# 可以轻松切换不同的模型提供器
if condition == "diffusion":
strategy.initialize(diffusion_provider)
elif condition == "llm":
strategy.initialize(llm_provider)
else:
strategy.initialize(custom_provider) # 自定义提供器3. 可测试性
python
# 测试时可以使用mock提供器
def mock_model_provider():
return MockModel()
strategy.initialize(mock_model_provider)实际应用示例
python
# 定义不同的模型提供器
def cpu_model_provider():
model = load_model()
model.to("cpu")
return model
def gpu_model_provider():
model = load_model()
model.to("cuda")
return model
def quantized_model_provider():
model = load_model()
model.quantize()
return model
# 根据配置选择不同的提供器
config = get_config()
if config.device == "cpu":
strategy.initialize(cpu_model_provider)
elif config.quantize:
strategy.initialize(quantized_model_provider)
else:
strategy.initialize(gpu_model_provider)在 SGLang 中的具体实现
从你提供的代码片段来看，SGLang 可能这样实现：
python
def default_diffusion_module_provider():
"""提供扩散模型实例"""
from sglang.models.diffusion import DiffusionModel
model = DiffusionModel(
model_path=config.model_path,
device=config.device
)
model.load_weights()
return model
def default_actor_model_provider():
"""提供LLM Actor模型实例"""
from sglang.models.llm import LLMActor
model = LLMActor(
model_path=config.model_path,
tokenizer_path=config.tokenizer_path
)
model.setup_inference()
return model
# 策略类使用
class InferenceStrategy:
def initialize(self, model_provider):
# 延迟初始化，只在需要时创建模型
self._model_provider = model_provider
self._model = None
@property
def model(self):
if self._model is None:
self._model = self._model_provider()
return self._model为什么这样设计？
- 延迟加载: 模型只在真正需要时才创建
- 配置分离: 模型创建逻辑与使用逻辑分离
- 扩展性: 添加新模型类型只需新增提供器函数
- 资源管理: 可以更好地控制模型加载时机和资源使用
这种设计在深度学习框架中很常见，特别是在需要支持多种模型架构或硬件配置的场景中。
依赖注入(Dependency Injection)和策略模式(Strategy Pattern)是两种不同的设计模式，它们在目的、应用场景和实现方式上都有区别：
核心区别
| 方面 | 依赖注入(DI) | 策略模式 |
|---|---|---|
| 主要目的 | 解耦组件创建与使用 | 封装可互换的算法 |
| 关注点 | 对象依赖关系的管理 | 行为的选择和替换 |
| 粒度 | 架构级模式 | 算法级模式 |
| 关系方向 | 单向：容器→组件 | 双向：上下文↔策略 |
详细分析
1. 依赖注入(Dependency Injection)
核心思想：将依赖对象的创建和注入从使用对象中分离出来。
python
# 传统方式 - 紧耦合
class Service:
def __init__(self):
self.database = MySQLDatabase() # 直接创建依赖
# 依赖注入方式 - 松耦合
class Service:
def __init__(self, database): # 依赖通过参数注入
self.database = database
# 使用
db = MySQLDatabase()
service = Service(db) # 依赖从外部注入DI 容器示例：
python
class DIContainer:
def __init__(self):
self._services = {}
def register(self, name, provider):
self._services[name] = provider
def get(self, name):
return self._services[name]()
# 配置依赖
container = DIContainer()
container.register('database', lambda: MySQLDatabase())
container.register('logger', lambda: FileLogger())
class Service:
def __init__(self):
self.db = container.get('database')
self.logger = container.get('logger')2. 策略模式(Strategy Pattern)
核心思想：定义一系列算法，使其可以相互替换。
python
from abc import ABC, abstractmethod
# 策略接口
class PaymentStrategy(ABC):
@abstractmethod
def pay(self, amount):
pass
# 具体策略
class CreditCardPayment(PaymentStrategy):
def pay(self, amount):
print(f"Credit card payment: ${amount}")
class PayPalPayment(PaymentStrategy):
def pay(self, amount):
print(f"PayPal payment: ${amount}")
# 上下文
class ShoppingCart:
def __init__(self, payment_strategy: PaymentStrategy):
self._payment_strategy = payment_strategy
def checkout(self, amount):
self._payment_strategy.pay(amount)
# 使用
cart = ShoppingCart(CreditCardPayment())
cart.checkout(100) # 使用信用卡支付
cart = ShoppingCart(PayPalPayment())
cart.checkout(200) # 使用PayPal支付关键区别点
1. 关注点不同
- DI：关注"谁创建对象"和"如何传递依赖"
- 策略模式：关注"使用哪个算法"和"如何切换算法"
2. 应用层次不同
python
# 依赖注入 - 解决对象创建问题
class UserService:
def __init__(self, user_repo, email_service, logger):
# 所有依赖都是注入的
self.user_repo = user_repo
self.email_service = email_service
self.logger = logger
# 策略模式 - 解决算法选择问题
class DataProcessor:
def __init__(self, sort_strategy, filter_strategy):
# 策略模式关注行为的选择
self.sort_strategy = sort_strategy
self.filter_strategy = filter_strategy
def process(self, data):
data = self.filter_strategy.filter(data)
return self.sort_strategy.sort(data)3. 可以结合使用
实际上，两者经常结合使用：
python
# 策略接口
class CompressionStrategy(ABC):
@abstractmethod
def compress(self, data):
pass
# 具体策略
class ZipCompression(CompressionStrategy):
def compress(self, data):
return f"ZIP compressed: {data}"
class GzipCompression(CompressionStrategy):
def compress(self, data):
return f"GZIP compressed: {data}"
# 使用依赖注入配置策略
class FileProcessor:
def __init__(self, compression_strategy: CompressionStrategy): # DI
self.compression = compression_strategy # 策略模式
def process_file(self, data):
return self.compression.compress(data)
# 配置
container.register(
'compression',
lambda: ZipCompression() # 可以轻松切换为 GzipCompression
)
processor = FileProcessor(container.get('compression'))总结
| 特性 | 依赖注入 | 策略模式 |
|---|---|---|
| 主要目标 | 控制反转，解耦依赖 | 封装算法，支持替换 |
| 解决的问题 | "如何获得依赖对象" | "使用哪个算法" |
| 典型应用 | 服务定位、组件管理 | 排序、压缩、支付等算法 |
| 关系性质 | 创建关系 | 行为关系 |
| 变化频率 | 依赖关系相对稳定 | 算法可能频繁切换 |
简单记忆：
- 依赖注入：解决"对象从哪里来"的问题
- 策略模式：解决"用什么方法做"的问题
在实际项目中，两者经常协同工作：使用依赖注入来管理策略对象的创建和生命周期。