Améliorer l’entraînement avec les callbacks Lightning

Modèles d'IA évolutifs avec PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Qu’est-ce qu’un callback ?

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  • Fonctions exécutées aux étapes clés de l’entraînement
  • Ajouter des actions personnalisées sans alourdir le code
  • Plus de flexibilité et de contrôle

aperçu des callbacks

Modèles d'IA évolutifs avec PyTorch Lightning

Qu’est-ce qu’un callback ?

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from lightning.pytorch.callbacks import Callback

class MyPrintingCallback(Callback):

def on_train_start(self, trainer, pl_module): print("Training is starting")
def on_train_end(self, trainer, pl_module): print("Training is ending")
  • Ajouter des actions personnalisées à diverses étapes de l’entraînement
Modèles d'IA évolutifs avec PyTorch Lightning

Callback Lightning ModelCheckpoint

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  • Sauvegarde automatique du modèle à intervalles définis

  • Choisir la métrique à suivre

  • Conserver uniquement le meilleur modèle

from lightning.pytorch.callbacks
import ModelCheckpoint

checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
monitor='val_loss',
dirpath='my/path/',
filename='{epoch}-{val_loss:.2f}',
save_top_k=1,
mode='min'
)
1 https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.callbacks.ModelCheckpoint.html
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Callback Lightning EarlyStopping

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  • Surveiller un indicateur
  • Arrêter l’entraînement quand il n’améliore plus
from lightning.pytorch.callbacks
import EarlyStopping

early_stopping_callback = EarlyStopping(

monitor='val_loss',
patience=3,
mode='min'
)
1 https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.callbacks.EarlyStopping.html
Modèles d'IA évolutifs avec PyTorch Lightning

Personnaliser et utiliser les 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')
trainer = Trainer(max_epochs=50, callbacks=[checkpoint, early_stopping])
1 https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/common/trainer.html
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Passons à la pratique !

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