In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie PyTorch Lightning die Entwicklung und Bereitstellung von skalierbaren KI-Modellen einfacher macht. Wir fangen mit den Grundlagen an und schauen uns dann die Kernstruktur eines PyTorch Lightning-Projekts an, einschließlich wichtiger Teile wie LightningModule und Trainer, um eine solide Basis für fortgeschrittenere KI-Lösungen zu schaffen.

Einführung in PyTorch Lightning

Vorstellung des LightningModuls

Den Lightning Trainer starten

Modelle mit LightningModule definieren

Verwendung des LightningModuls

Die init-Methode richtig anwenden

Die Vorwärtsmethode perfektionieren

Trainingslogik umsetzen

Durchführung des Schulungsschritts

Den Optimierer einrichten

Schulung und Bewertung

Skalierbare Modelle mit PyTorch Lightning erstellen

In diesem Kapitel schauen wir uns PyTorch Lightning genauer an, um Daten effizient zu verwalten und das Modelltraining zu optimieren. Wir zeigen dir, wie du mit LightningDataModule modulare und wiederverwendbare Daten-Workflows erstellst, deine Modelle durch Validierung und Tests genau bewertest und Trainingsprozesse mit Lightning Callbacks verbesserst, um die Modellverbesserung zu automatisieren und Überanpassungen zu vermeiden.

Daten mit LightningDataModule verwalten

Daten mit LightningDataModule aufteilen

Erstellen eines Zug-DataLoaders

Validierung und Tests einbauen

Den Validierungsschritt machen

Modellgenauigkeit mit Torchmetrics checken

Verbesserung der Schulung mit Lightning-Callbacks

Optionen

ModelCheckpoint

EarlyStopping

Blitz-Callbacks sortieren

Modelltraining mit Lightning optimieren

Fortgeschrittene Techniken in PyTorch Lightning

Lerne, wie du Deep-Learning-Modelle für den Einsatz in der Praxis vorbereitest, indem du sie schlanker und schneller machst. In diesem Kapitel geht's um Techniken wie dynamische Quantisierung, Pruning und TorchScript-Konvertierung, mit denen du die Modellgröße und Latenz reduzieren kannst, ohne dass die Genauigkeit leidet.

Dynamische Quantisierung anwenden

Vergleich der Leistung quantisierter Modelle

Modellbeschneidungstechniken anwenden

Lineare Ebene beschneiden

Schließ das Beschneiden ab, indem du die Maske entfernst.

Modelle mit TorchScript exportieren

Die richtige Konvertierungsmethode auswählen

Modelle für Skalierbarkeit optimieren

Zusammenfassung: Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

In diesem Kurs lernst du die Prinzipien, Tools und Techniken zum Aufbau skalierbarer KI-Systeme kennen. Mit PyTorch Lightning als Hauptframework kannst du praktische Erfahrungen in der Entwicklung und Optimierung von KI-Modellen sammeln, indem du modulare neuronale Netzwerkkomponenten erstellst, Datenpipelines verwaltest und fortgeschrittene Optimierungstechniken anwendest. Am Ende des Kurses hast du alles drauf, was du brauchst, um robuste KI-Lösungen zu entwickeln, zu skalieren und einzusetzen.

<h2>Grundlagen skalierbarer KI</h2> 
Dieser Kurs nimmt dich mit auf eine Reise durch die Grundlagen der skalierbaren KI. Zuerst lernst du, wie PyTorch Lightning den Modellentwicklungszyklus optimiert, indem es Standardcode reduziert. Anhand von geführten Beispielen lernst du, wie du komplexe neuronale Netzwerke in wiederverwendbare Komponenten aufteilst, sodass du die Codequalität auch bei wachsenden Projekten aufrechterhalten kannst.
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<h2>Fortgeschrittene Optimierungstechniken</h2> 
Außerdem lernst du Optimierungstechniken wie adaptive Optimierer, Modellbeschneidung und Quantisierung. Du wirst selbst sehen, wie kleine Änderungen in der Trainingsstrategie zu deutlichen Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Genauigkeit führen können, und du lernst, wie du deine Trainingsschleifen optimieren kannst, um Engpässe zu vermeiden.
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<h2>Bereit für den Einsatz in der Produktion</h2> 
Am Ende des Kurses hast du die Fähigkeiten, einen Prototyp bis zur Produktion zu bringen, und ein Portfolio mit modularen, optimierten und einsetzbaren KI-Lösungen, mit denen du echte Herausforderungen meistern kannst.








Intermediate Deep Learning with PyTorch

Optimieren Sie Ihre KI-Projekte mit modularen Modellen und PyTorch Lightning!

Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

Mach deine KI-Projekte einfacher, indem du modulare Modelle erstellst und mit PyTorch Lightning die fortgeschrittene Optimierung meisterst!

Director, GenAI Productivity

Enhancing training with Lightning callbacks

What are callbacks?

Lightning ModelCheckpoint callback

Lightning EarlyStopping callback

Customizing and using lightning callbacks

Let's practice!

Fortgeschrittene Techniken in PyTorch Lightning - Verbesserung der Schulung mit Lightning-Callbacks

Verbesserung der Schulung mit Lightning-Callbacks

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