Trainingslogica implementeren

Schaalbare AI-modellen met PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

De training_step definiëren

Verwerk batch met input en labels
Bereken voorspellingen met de forward pass
Bereken cross-entropy-verlies voor classificatie
Log trainingsverlies voor monitoring

def training_step(self, batch, batch_idx):
    x, y = batch

    y_hat = self(x)

    loss = cross_entropy(y_hat, y)

    self.log("train_loss", loss)
    return loss

Optimizers configureren

Kies een passende optimizer voor updates
Koppel modelparameters voor gradiënten
Stel een geschikte learning rate in voor convergentie
Retourneer de optimizer voor Lightning-integratie

def configure_optimizers(self):
    optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3)
    return optimizer

Trainen met Lightning Trainer

Integreer trainingslogica met Lightning Trainer
Beheer trainingslussen en epochs automatisch
Monitor prestatiemetingen in real time

LightningTrainer-flow

trainer.fit en trainer.validate gebruiken

Start training met trainer.fit
Valideer het model met trainer.validate

trainer.fit(model, train_dataloader)

trainer.validate(model, val_dataloader)

Automatiseer trainings- en validatiecycli
Monitor metrics in beide fases

Voorbeeld: volledige trainingslogica

Maak een eigen LightningModule met een classifier
Implementeer training_step om verlies te berekenen en te loggen
Configureer optimizers om modelparameters te updaten
Train en valideer het model

class LightClassifier(pl.LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer=torch.nn.Linear(28 * 28, 10)
    def forward(self, x):
        return self.layer(x.view(x.size(0), -1))

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        ...

    def configure_optimizers(self):
        params=self.parameters()
        optimizer=torch.optim.Adam(params,lr=1e-3)
        return optimizer

model = LightClassifier() # Define classifier model
trainer = Trainer(max_epochs=5) # Define trainer
trainer.fit(model, train_dataloader)
trainer.validate(model, val_dataloader)

Toepassingen in de industrie

Waarom is trainingslogica belangrijk?

Zorgt voor nauwkeurige verliesmeting voor kwaliteitsbewaking
Optimaliseert pipelines voor schaalbare deployment

Praktijkvoorbeelden:

Betere beeldanalyse in medische diagnostiek
Ondersteunt fraudedetectie in financiële diensten

Beeldvorming in de zorg

Toepassingen in de industrie

Waarom is trainingslogica belangrijk?

Zorgt voor nauwkeurige verliesmeting voor kwaliteitsbewaking
Optimaliseert pipelines voor schaalbare deployment

Praktijkvoorbeelden:

Betere beeldanalyse in medische diagnostiek
Ondersteunt fraudedetectie in financiële diensten

Beeldvorming in de zorg en fraudedetectie

Laten we oefenen!

Schaalbare AI-modellen met PyTorch Lightning