Recapitulare: Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Construirea modelelor scalabile cu PyTorch Lightning

Structurarea rețelelor neuronale
Logica de antrenare eficientă
Implementarea 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)

Tehnici avansate în PyTorch Lightning

Gestionarea și preprocesarea datelor
Metode de validare și testare
Optimizarea callback-urilor 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')

Optimizarea modelelor pentru scalabilitate

Strategii de cuantizare a modelelor
Reducerea modelelor pentru eficiență
TorchScript pentru implementare

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

Felicitări!

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning