Finaliza la poda quitando la máscara.

Después de podar un modelo, debes finalizarlo antes de guardarlo o implementarlo. Esto significa eliminar la máscara de poda para que el modelo ya no realice un seguimiento de los pesos que se pusieron a cero. Utilizarás prune.remove() para completar este paso.

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Modelos de IA escalables con PyTorch Lightning

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Instrucciones del ejercicio

Finaliza la poda del parámetro de peso.
Utiliza prune.remove() para eliminar la máscara y almacenar los pesos finales.
Imprime el modelo para confirmar que se ha eliminado la poda.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

import torch.nn.utils.prune as prune
# Before pruning
print(model)
# Finalize pruning by removing the pruning mask
prune.____(model[3], "____")
# Print model structure after pruning
print(____)

Editar y ejecutar código

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Modelos de IA escalables con PyTorch Lightning

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En este capítulo, exploraremos cómo PyTorch Lightning simplifica el desarrollo y la implementación de modelos de IA escalables. Comenzando con los conceptos básicos, repasaremos la estructura central de un proyecto PyTorch Lightning, incluidos componentes esenciales como LightningModule y Trainer, para sentar unas bases sólidas para soluciones de IA más avanzadas.

Exercise 1: Introducción a PyTorch Lightning Exercise 2: Presentamos el LightningModule Exercise 3: Ejecutar Lightning Trainer Exercise 4: Definición de modelos con LightningModule Exercise 5: Uso del LightningModule Exercise 6: Dominar el método init Exercise 7: Perfeccionamiento del método hacia delante Exercise 8: Implementación de la lógica de formación Exercise 9: Implementación de la etapa de capacitación Exercise 10: Configuración del optimizador Exercise 11: Formación y evaluación

En este capítulo profundizaremos en PyTorch Lightning para gestionar datos de forma eficiente y perfeccionar el entrenamiento de modelos. Aprenderemos a crear flujos de trabajo de datos modulares y reutilizables con LightningDataModule, a evaluar tus modelos con precisión mediante la validación y las pruebas, y a mejorar los procesos de formación utilizando Lightning Callbacks para automatizar la mejora de los modelos y evitar el sobreajuste.

Exercise 1: Gestión de datos con LightningDataModule Exercise 2: Dividir datos con LightningDataModule Exercise 3: Creación de un DataLoader de tren Exercise 4: Incorporación de validación y pruebas Exercise 5: Implementación del paso de validación Exercise 6: Evalúa la precisión del modelo utilizando Torchmetrics.Exercise 7: Mejora de la formación con las devoluciones de llamada Lightning Exercise 8: Clasificación de las devoluciones de llamada Lightning Exercise 9: Optimización del entrenamiento de modelos con Lightning

Aprende a preparar modelos de aprendizaje profundo para su implementación en el mundo real haciéndolos más ágiles y rápidos. En este capítulo se presentan técnicas como la cuantificación dinámica, la poda y la conversión a TorchScript, que te ayudarán a reducir el tamaño y la latencia del modelo sin sacrificar la precisión.

Exercise 1: Aplicación de la cuantización dinámica Exercise 2: Aplicar cuantificación dinámica Exercise 3: Comparación del rendimiento del modelo cuantificado Exercise 4: Implementación de técnicas de poda de modelos Exercise 5: Aplicar la poda a una capa lineal Exercise 6: Finaliza la poda quitando la máscara.

Ejercicio actual

Exercise 7: Exportación de modelos con TorchScript Exercise 8: Elegir el método de conversión adecuado Exercise 9: Optimización de modelos para la escalabilidad Exercise 10: Resumen: Modelos de IA escalables con PyTorch Lightning