Riepilogo: modelli AI scalabili con PyTorch Lightning

Modelli di AI scalabili con PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Costruire modelli scalabili con PyTorch Lightning

Struttura delle reti neurali
Logica di training efficace
Implementazione di 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)

Tecniche avanzate in PyTorch Lightning

Gestione e preprocessing dei dati
Metodi di validazione e test
Ottimizzazione con callback di 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')

Ottimizzare i modelli per la scalabilità

Strategie di quantizzazione
Pruning per efficienza
TorchScript per il deployment

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

Congratulazioni!

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