Récap : modèles IA évolutifs avec PyTorch Lightning

Modèles d'IA évolutifs avec PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Créer des modèles évolutifs avec PyTorch Lightning

Structuration des réseaux de neurones
Logique d’entraînement efficace
Implémentation 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)

Techniques avancées dans PyTorch Lightning

Gestion et prétraitement des données
Méthodes de validation et test
Optimisation via callbacks 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')

Optimiser les modèles pour l’évolutivité

Stratégies de quantification
Pruning pour l’efficacité
TorchScript pour le déploiement

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

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