Dans ce chapitre, nous examinerons comment PyTorch Lightning simplifie le développement et le déploiement de modèles d'IA évolutifs. En commençant par les concepts fondamentaux, nous examinerons la structure centrale d'un projet PyTorch Lightning, y compris les composants essentiels tels que LightningModule et Trainer, afin de poser des bases solides pour des solutions d'IA plus avancées.

Introduction à PyTorch Lightning

Présentation du LightningModule

Utilisation du Lightning Trainer

Définition de modèles avec LightningModule

Utilisation du module Lightning

Maîtriser la méthode init

Perfectionnement de la méthode avant

Mise en œuvre de la logique de formation

Mise en œuvre de la phase de formation

Configuration de l'optimiseur

Formation et évaluation

Construire des modèles évolutifs avec PyTorch Lightning

Dans ce chapitre, nous approfondirons nos connaissances sur PyTorch Lightning afin de gérer efficacement les données et d'affiner l'entraînement des modèles. Nous apprendrons à créer des flux de données modulaires et réutilisables avec LightningDataModule, à évaluer vos modèles avec précision grâce à la validation et aux tests, et à améliorer les processus de formation à l'aide de Lightning Callbacks afin d'automatiser l'amélioration des modèles et d'éviter le surajustement.

Gestion des données avec LightningDataModule

Diviser les données avec LightningDataModule

Création d'un DataLoader pour un train

Intégration de la validation et des tests

Mise en œuvre de l'étape de validation

Évaluer la précision du modèle à l'aide de Torchmetrics

Améliorer la formation grâce aux rappels Lightning

Classification des rappels Lightning

Optimisation de l'entraînement des modèles avec Lightning

Techniques avancées dans PyTorch Lightning

Apprenez à préparer des modèles de deep learning pour un déploiement dans le monde réel en les rendant plus légers et plus rapides. Ce chapitre présente des techniques telles que la quantification dynamique, l'élagage et la conversion TorchScript, qui vous aideront à réduire la taille et la latence des modèles sans sacrifier la précision.

Application de la quantification dynamique

Appliquer la quantification dynamique

Comparaison des performances des modèles quantifiés

Mise en œuvre de techniques d'élagage de modèles

Appliquer la taille à une couche linéaire

Terminez la taille en retirant le masque.

Exportation de modèles avec TorchScript

Choisir la bonne méthode de conversion

Optimisation des modèles pour l'évolutivité

Résumé : Modèles d'IA évolutifs avec PyTorch Lightning

Dans ce cours, vous découvrirez les principes, les outils et les techniques permettant de créer des systèmes d'IA évolutifs. En utilisant PyTorch Lightning comme cadre principal, vous acquerrez une expérience pratique dans le développement et l'optimisation de modèles d'IA en construisant des composants de réseaux neuronaux modulaires, en gérant des pipelines de données et en appliquant des techniques d'optimisation avancées. À la fin de ce cours, vous disposerez des compétences nécessaires pour créer, faire évoluer et déployer des solutions d'IA robustes.

<h2>Fondements de l'IA évolutive</h2> 
Ce cours vous propose un parcours à travers les principes fondamentaux de l'IA évolutive. Vous commencerez par découvrir comment PyTorch Lightning rationalise le cycle de vie du développement de modèles en réduisant les tâches répétitives. À l'aide d'exemples guidés, vous découvrirez comment décomposer des réseaux neuronaux complexes en composants réutilisables, ce qui vous permettra de maintenir la qualité du code même lorsque vos projets prennent de l'ampleur.
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<h2>Techniques d'optimisation avancées</h2> 
Vous maîtriserez également les techniques d'optimisation, telles que les optimiseurs adaptatifs, l'élagage de modèles et la quantification. Vous constaterez par vous-même comment de petits changements dans la stratégie de formation peuvent entraîner des gains significatifs en termes de rapidité et de précision, et vous apprendrez à optimiser vos boucles de formation afin d'éliminer les goulots d'étranglement.
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<h2>Déploiement prêt pour la production</h2> 
À la fin de la formation, vous aurez acquis les compétences nécessaires pour mener un prototype jusqu'à la production et vous disposerez d'un portefeuille de solutions d'IA modulaires, optimisées et déployables, prêtes à relever les défis du monde réel.








Intermediate Deep Learning with PyTorch

Optimisez vos projets IA avec des modèles modulaires et PyTorch Lightning !

Modèles d'IA évolutifs avec PyTorch Lightning

Optimisez vos projets d'IA en créant des modèles modulaires et en maîtrisant l'optimisation avancée avec PyTorch Lightning.

Director, GenAI Productivity

Applying dynamic quantization

Why use quantization?

What is dynamic quantization?

Evaluating quantization impact

Performance comparison

Comparing performance

Let's practice!

Optimisation des modèles pour l'évolutivité - Application de la quantification dynamique

Application de la quantification dynamique

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