Definindo modelos com LightningModule

Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

LightningModule em foco

Encapsula a arquitetura do modelo
Organiza o treino em uma unidade só, fácil de gerenciar
Roteiro que traz ordem e clareza a projetos de deep learning

Diagrama do PyTorch LightningModule

Definindo o método init

Tarefas-chave:

Inicialização do modelo
super():
- Controle automático dos loops de treino
- Logging
- Checkpointing
Camadas definidas após a inicialização
Modular e fácil de manter

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)

Implementando o método forward

Passos-chave:

Definir o fluxo de dados pela rede
Processar a entrada em sequência
- Transformação linear
- Ativação
- Última camada e saída

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

class ClassificationModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self, input_dim,
                 hidden_dim, num_class):
          ...

    def forward(self, x):

        x = self.layer1(x) # Pass input

        x = nn.ReLU(x) # Apply activation

        x = self.layer2(x) # Compute output

        return x # Return result

Exemplo: classificando dígitos manuscritos

import lightning.pytorch as pl
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import transforms

transform = transforms.ToTensor()
train_ds = MNIST(root='.', train=True,  download=True, transform=transform)
test_ds  = MNIST(root='.', train=False, download=True, transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_ds, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader  = DataLoader(test_ds,  batch_size=64)


model = ClassificationModel(input_dim=28*28, hidden_dim=128, num_class=10)


trainer = pl.Trainer(max_epochs=3, accelerator='auto')
trainer.fit(model, train_loader, test_loader)

Integrando o modelo a tarefas de classificação

Foco no caso de uso de classificação
Fluxo inteiro dentro do LightningModule
Saída bruta para ativação softmax
Integração com o Lightning Trainer

class ClassificationModel(pl.LightningModule):
  def __init__(self, input_dim, 
               hidden_dim, output_dim):
    super().__init__()

    self.hid = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
    self.out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)


  def forward(self, x):

    x = self.hidden(x)
    x = nn.ReLU(x)
    x = self.output(x)

    return x

Vamos praticar!

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