python创建一个大模型项目，如何实现加载一次模型，在多个.py文件中调用

在Python中创建一个大型模型项目并实现在多个`.py`文件中复用已加载的模型，可以采用以下步骤：

1. **模块化设计**:
- 首先，将模型相关的代码封装到单独的文件中，比如`model.py`。在这个文件里，你可以定义并加载模型。这通常包括模型的初始化、训练和保存等操作。

   model.py:

   import torch
   from transformers import T5ForConditionalGeneration

   class LargeModel:
       def __init__(self):
           self.model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-large')
           # 加载模型的其他配置或数据预处理步骤...

       def forward(self, input_text):
           return self.model(input_text)
   
   if __name__ == "__main__":
       large_model = LargeModel()
       # 初始化只做一次，后续文件会通过导入直接使用

2. **导入和使用模型**:
- 在其他的`.py`文件中，如`util.py`或`predictor.py`，只需要导入`LargeModel`类，并实例化它。

   util.py 或 predictor.py:

   from model import LargeModel

   # 使用时
   large_model_instance = LargeModel()
   generated_output = large_model_instance.forward(some_input)

3. **避免重复加载**:
- 如果你想在整个项目中都复用这个模型，只需确保每个文件在第一次需要模型时加载它，而不是每次函数或方法被调用时都会尝试加载。