Vylepšení trénování pomocí Lightning callbacků

Škálovatelné modely AI s PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Co jsou callbacky?

Funkce spouštěné v klíčových fázích trénování
Přidání vlastních akcí bez znepřehledňování kódu
Větší flexibilita a kontrola

přehled callbacků

Co jsou callbacky?

from lightning.pytorch.callbacks import Callback

class MyPrintingCallback(Callback):

    def on_train_start(self, trainer, pl_module):
        print("Training is starting")

    def on_train_end(self, trainer, pl_module):
        print("Training is ending")

Přidání vlastních akcí v různých fázích trénování

Lightning callback ModelCheckpoint

Automatické ukládání modelu v zadaných intervalech
Výběr sledované metriky
Uchování pouze nejlepšího modelu

from lightning.pytorch.callbacks
import ModelCheckpoint

checkpoint_callback = ModelCheckpoint(

    monitor='val_loss',

    dirpath='my/path/',

    filename='{epoch}-{val_loss:.2f}',

    save_top_k=1,

    mode='min'

)

¹ https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.callbacks.ModelCheckpoint.html

Lightning callback EarlyStopping

Sledování metriky
Zastavení trénování, pokud se metrika přestane zlepšovat

from lightning.pytorch.callbacks
import EarlyStopping

early_stopping_callback = EarlyStopping(

    monitor='val_loss',

    patience=3,

    mode='min'

)

¹ https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.callbacks.EarlyStopping.html

Přizpůsobení a použití Lightning callbacků

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')


trainer = Trainer(max_epochs=50, callbacks=[checkpoint, early_stopping])

¹ https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/common/trainer.html

Pojďme si procvičit!

Škálovatelné modely AI s PyTorch Lightning