Tóm tắt: Mô hình AI có thể mở rộng với PyTorch Lightning

Mô hình AI có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Xây dựng mô hình có thể mở rộng với PyTorch Lightning

Cấu trúc mạng nơ-ron
Logic huấn luyện hiệu quả
Triển khai 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)

Kỹ thuật nâng cao trong PyTorch Lightning

Quản lý và tiền xử lý dữ liệu
Phương pháp validation và testing
Tối ưu hóa callbacks của 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')

Tối ưu mô hình cho khả năng mở rộng

Chiến lược lượng tử hóa mô hình
Cắt tỉa mô hình để tăng hiệu suất
TorchScript cho triển khai

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

Chúc mừng!

Mô hình AI có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning