Özet: PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir Yapay Zekâ Modelleri

PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

PyTorch Lightning ile ölçeklenebilir modeller kurma

Sinir ağı yapısı
Etkili eğitim mantığı
LightningModule uygulaması

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)

PyTorch Lightning’de ileri teknikler

Veri yönetimi ve ön işleme
Doğrulama ve test yöntemleri
Lightning geri çağırmalarını optimize etme

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')

Ölçeklenebilirlik için model optimize etme

Model kuantizasyonu stratejileri
Verimlilik için model budama
Dağıtım için TorchScript

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

Tebrikler!

PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri