Podsumowanie: skalowalne modele AI z PyTorch Lightning

Skalowalne modele AI z PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Budowanie skalowalnych modeli z PyTorch Lightning

Struktura sieci neuronowej
Logika trenowania
Implementacja 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)

Zaawansowane techniki w PyTorch Lightning

Zarządzanie danymi i przetwarzanie wstępne
Metody walidacji i testowania
Optymalizacja za pomocą callbacków 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')

Optymalizacja modeli pod kątem skalowalności

Strategie kwantyzacji modelu
Przycinanie modelu dla wydajności
TorchScript do wdrożenia

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

Gratulacje!

Skalowalne modele AI z PyTorch Lightning