Data beheren met LightningDataModule

Schaalbare AI-modellen met PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Datavoorbereiding voor modeltraining

Slecht voorbereide data veroorzaakt trainingsproblemen
- Trage training
- Veel onderbrekingen
- Geen convergentie

Datavoorbereiding voor training.png

Waarom LightningDataModule gebruiken?

📂 Centraliseert databeheer

📊 Standaardiseert datavoorbereiding

🚀 Vereenvoudigt trainen en evalueren

Data beheren met LightningDataModule

Belangrijkste methods:

prepare_data: Data downloaden en klaarzetten
setup: Data splitsen in train, validation en test

class ImageDataModule(pl.LightningDataModule):
    def __init__(self, data_dir="./data", batch_size=32):
        super().__init__()
        ...

    def prepare_data(self):
        datasets.MNIST(self.data_dir, train=True, download=True)

    def setup(self, stage=None):
        dataset = datasets.MNIST(self.data_dir, train=True, transform=self.transform)
        self.train_data, self.val_data = random_split(dataset, [55000, 5000])
        self.test_data = datasets.MNIST(self.data_dir, train=False, transform=self.transform)

De train DataLoader maken

Levert batches trainingsdata
Helpt GPU-gebruik optimaliseren
Maakt efficiënt itereren over grote datasets mogelijk

def train_dataloader(self):
    return DataLoader(self.train_data, batch_size=self.batch_size, shuffle=True)

De validation DataLoader maken

Levert data voor modelvalidatie
Helpt generalisatieprestatie volgen
Zorgt voor consistente evaluaties via shuffling

def val_dataloader(self):
    return DataLoader(self.val_data, batch_size=self.batch_size)

De test DataLoader maken

Levert data voor de uiteindelijke evaluatie na training
Simuleert beoordeling in de praktijk
Zorgt voor een onbevooroordeelde meting

def test_dataloader(self):
    return DataLoader(self.test_data, batch_size=self.batch_size)

DataModule koppelen aan LightningModule

Modulaire opzet scheidt data- en modellogica

PyTorch Lightning-diagram

DataModule koppelen aan LightningModule

Modulaire opzet scheidt data- en modellogica
LightningDataModule werkt samen met LightningModule
Gestandaardiseerde workflow verbetert reproduceerbaarheid

PyTorch Lightning-diagram met DataModule en LightningModule

Laten we oefenen!

Schaalbare AI-modellen met PyTorch Lightning