In this chapter, we'll explore how PyTorch Lightning simplifies the development and deployment of scalable AI models. Starting with foundational concepts, we'll go through the core structure of a PyTorch Lightning project, including essential components like the LightningModule and Trainer, to set a strong foundation for more advanced AI solutions.

Introduction to PyTorch Lightning

Introducing the  LightningModule

Running the Lightning Trainer

Defining models with LightningModule

Usage of the LightningModule

Mastering the init method

Perfecting the forward method

Implementing training logic

Implementing the training step

Configuring the optimizer

Training and evaluating

Building Scalable Models with PyTorch Lightning

We'll dive deeper into PyTorch Lightning to efficiently manage data and refine model training in this chapter. We'll learn how to create modular and reusable data workflows with LightningDataModule, evaluate your models accurately through validation and testing, and enhance training processes using Lightning Callbacks to automate model improvement and avoid overfitting.

Managing data with LightningDataModule

Splitting data with LightningDataModule

Creating a train DataLoader

Incorporating validation and testing

Implementing the validation step

Evaluate model accuracy using Torchmetrics

Enhancing training with Lightning callbacks

Classifying Lightning callbacks

Optimizing model training with Lightning

Advanced Techniques in PyTorch Lightning

Learn to prepare deep learning models for real-world deployment by making them leaner and faster. This chapter introduces techniques such as dynamic quantization, pruning, and TorchScript conversion, helping you reduce model size and latency without sacrificing accuracy

Menerapkan kuantisasi dinamis

Terapkan kuantisasi dinamis

Membandingkan kinerja model terkuantisasi

Menerapkan teknik pruning model

Terapkan pruning pada lapisan linear

Finalisasi pruning dengan menghapus mask

Mengekspor model dengan TorchScript

Memilih metode konversi yang tepat

Mengoptimalkan model untuk skalabilitas

Rekap: Model AI yang Dapat Diskalakan dengan PyTorch Lightning

Optimizing Models for Scalability

Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari prinsip, alat, dan teknik untuk membangun sistem AI yang dapat diskalakan. Menggunakan PyTorch Lightning sebagai kerangka kerja utama, Anda akan berlatih secara langsung mengembangkan dan mengoptimalkan model AI dengan membangun komponen jaringan saraf yang modular, mengelola pipeline data, serta menerapkan teknik optimisasi lanjutan. Di akhir kursus, Anda akan memiliki keterampilan untuk membangun, menskalakan, dan menerapkan solusi AI yang tangguh.

<h2>Dasar-dasar Kecerdasan Buatan yang Skalabel</h2> 
Kursus ini akan membawa Anda dalam perjalanan melalui dasar-dasar kecerdasan buatan yang dapat diskalakan. Anda akan memulai dengan mempelajari bagaimana PyTorch Lightning mempermudah siklus pengembangan model dengan mengurangi kode boilerplate. Melalui contoh-contoh yang dipandu, Anda akan melihat cara memecah jaringan saraf tiruan yang kompleks menjadi komponen-komponen yang dapat digunakan kembali, sehingga Anda dapat mempertahankan kualitas kode meskipun proyek Anda semakin besar.
<br><br>
<h2>Teknik Optimasi Lanjutan</h2> 
Anda juga akan menguasai teknik optimasi, seperti optimizer adaptif, pemangkasan model, dan kuantisasi. Anda akan melihat langsung bagaimana perubahan kecil dalam strategi pelatihan dapat menghasilkan peningkatan signifikan dalam kecepatan dan akurasi, dan Anda akan belajar cara mengoptimalkan siklus pelatihan Anda untuk menghilangkan hambatan.
<br><br>
<h2>Penerapan Siap Produksi</h2> 
Pada akhir kursus ini, Anda akan menguasai keterampilan untuk mengembangkan prototipe hingga tahap produksi, dan Anda akan memiliki portofolio solusi AI yang modular, dioptimalkan, dan siap diimplementasikan untuk mengatasi tantangan dunia nyata.








Intermediate Deep Learning with PyTorch

Sederhanakan proyek AI Anda dengan model modular dan optimasi canggih menggunakan PyTorch Lightning!

Model AI yang Dapat Diskalakan dengan PyTorch Lightning

Optimalkan proyek AI Anda dengan membangun model modular dan menguasai optimasi lanjutan menggunakan PyTorch Lightning!

Memilih metode konversi yang tepat

Model AI yang Dapat Diskalakan dengan PyTorch Lightning

Latihan interaktif praktis