Rekap: Model AI Skala Besar dengan PyTorch Lightning

Model AI yang Dapat Diskalakan dengan PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Membangun model berskala dengan PyTorch Lightning

Struktur jaringan saraf
Logika pelatihan efektif
Implementasi 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)

Teknik lanjutan di PyTorch Lightning

Manajemen data dan prapemrosesan
Metode validasi dan pengujian
Optimasi callback 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')

Optimasi model untuk skala

Strategi kuantisasi model
Pruning model untuk efisiensi
TorchScript untuk 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

Selamat!

Model AI yang Dapat Diskalakan dengan PyTorch Lightning