Îmbunătățirea antrenării cu callback-uri Lightning

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

Ce sunt callback-urile?

Funcții executate în etape cheie ale antrenării
Adaugă acțiuni personalizate fără a aglomera codul
Sporesc flexibilitatea și controlul

Prezentare generală a callback-urilor

Ce sunt callback-urile?

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")

Adăugarea de acțiuni personalizate în diverse etape ale antrenării

Callback-ul Lightning ModelCheckpoint

Salvează automat modelul la intervale specificate
Alegeți metrica de urmărit
Păstrați doar cel mai bun model

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

Callback-ul Lightning EarlyStopping

Monitorizează o metrică
Oprește antrenarea când metrica nu mai progresează

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

Personalizarea și utilizarea 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')


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

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

Să exersăm!

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning