Recap: Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning

Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Construindo modelos escaláveis com PyTorch Lightning

Estrutura de redes neurais
Lógica de treino eficaz
Implementação de LightningModule

import lightning.pytorch as pl
import torch.nn as nn

class ClassificationModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self, input_dim,
                 hidden_dim, num_class):
          # Initialize parent class
        super().__init__()
        # First layer
        self.layer1 = nn.Linear(input_dim,
                                hidden_dim)
        # Activation function
        self.relu = nn.ReLU()
        # Output layer
        self.layer2 = nn.Linear(hidden_dim,
                                num_class)

Técnicas avançadas no PyTorch Lightning

Gestão e pré-processamento de dados
Validação e teste
Otimização com callbacks do Lightning

from lightning.pytorch import Trainer
from lightning.pytorch.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

checkpoint = ModelCheckpoint(
    monitor='val_accuracy',
    save_top_k=2,
    mode='max')
early_stopping = EarlyStopping(
    monitor='val_accuracy',
    patience=5,
    mode='max')

Otimização de modelos para escala

Estratégias de quantização
Poda de modelos para eficiência
TorchScript para deploy

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * 2

scripted_model = torch.jit.script(SimpleModel())

torch.jit.save(scripted_mod,"model.pt") # Save the model
loaded_model=torch.jit.load("model.pt") # Load the model

Parabéns!

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