Samenvatting: Schaalbare AI‑modellen met PyTorch Lightning

Schaalbare AI-modellen met PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Schaalbare modellen bouwen met PyTorch Lightning

Structuur van neurale netwerken
Effectieve trainingslogica
LightningModule‑implementatie

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)

Geavanceerde technieken in PyTorch Lightning

Databeheer en preprocessing
Validatie‑ en testmethoden
Lightning‑callbacks optimaliseren

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')

Modellen optimaliseren voor schaalbaarheid

Modelkwantisatie
Modelpruning voor efficiëntie
TorchScript voor 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

Gefeliciteerd!

Schaalbare AI-modellen met PyTorch Lightning