สรุป: โมเดล AI ที่ขยายขนาดได้ด้วย PyTorch Lightning

AI Models แบบ Scalable ด้วย PyTorch Lightning

Sergiy Tkachuk

Director, GenAI Productivity

สร้างโมเดลที่ขยายขนาดได้ด้วย PyTorch Lightning

การจัดโครงสร้าง Neural Network
ลอจิกการเทรนที่มีประสิทธิภาพ
การ implement 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)

เทคนิคขั้นสูงใน PyTorch Lightning

การจัดการและเตรียมข้อมูล
วิธีการ Validation และ Testing
การปรับแต่งด้วย Lightning Callbacks

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')

ปรับแต่งโมเดลเพื่อรองรับการขยายขนาด

กลยุทธ์ Model Quantization
Model Pruning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
TorchScript สำหรับการ Deploy

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

ยินดีด้วย!

AI Models แบบ Scalable ด้วย PyTorch Lightning