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.

Gestire i dati con LightningDataModule

Suddividere i dati con LightningDataModule

Creare un DataLoader di training

Integrare validazione e test

Implementare lo step di validazione

Valutare l'accuratezza del modello con Torchmetrics

Migliorare l'addestramento con i callback di Lightning

Opzioni

ModelCheckpoint

EarlyStopping

Classificare i callback di Lightning

Ottimizzare l'addestramento del modello con 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

Applying dynamic quantization

Apply dynamic quantization

Comparing quantized model performance

Implementing model pruning techniques

Apply pruning to a linear layer

Finalize pruning by removing the mask

Exporting models with TorchScript

Choosing the right conversion method

Optimizing models for scalability

Recap: Scalable AI Models with PyTorch Lightning

Optimizing Models for Scalability

In questo corso esplorerai principi, strumenti e tecniche per costruire sistemi di AI scalabili. Usando PyTorch Lightning come framework principale, farai pratica nello sviluppo e nell’ottimizzazione di modelli di AI creando componenti di rete neurale modulari, gestendo pipeline di dati e applicando tecniche di ottimizzazione avanzate. Al termine del corso avrai le competenze per costruire, scalare e distribuire soluzioni di AI robuste.

<h2>Fondamenti dell'IA scalabile</h2> 
Questo corso ti porta in un viaggio attraverso le basi dell'intelligenza artificiale scalabile. Inizierai imparando come PyTorch Lightning semplifica il ciclo di vita dello sviluppo dei modelli riducendo il codice ripetitivo. Grazie a esempi guidati, scoprirai come suddividere reti neurali complesse in componenti riutilizzabili, consentendoti di mantenere la qualità del codice anche quando i tuoi progetti assumono dimensioni sempre maggiori.
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<h2>Tecniche avanzate di ottimizzazione</h2> 
Imparerai anche le tecniche di ottimizzazione, come gli ottimizzatori adattivi, il model pruning e la quantizzazione. Vedrai con i tuoi occhi come piccoli cambiamenti nella strategia di formazione possono portare a grandi miglioramenti in termini di velocità e precisione, e imparerai come ottimizzare i tuoi cicli di formazione per eliminare i colli di bottiglia.
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<h2>Implementazione pronta per la produzione</h2> 
Alla fine del corso, avrai imparato come portare un prototipo fino alla produzione e avrai un portfolio di soluzioni di intelligenza artificiale modulari, ottimizzate e pronte per affrontare le sfide del mondo reale.








Intermediate Deep Learning with PyTorch

Ottimizza i tuoi progetti AI con modelli modulari e PyTorch Lightning!

Modelli di AI scalabili con PyTorch Lightning

Semplifica i tuoi progetti di intelligenza artificiale creando modelli modulari e imparando a usare l'ottimizzazione avanzata con PyTorch Lightning!

Salva i pesi del modello su file quando viene raggiunto un nuovo punteggio migliore.

Facoltativamente mantiene i migliori K checkpoint e scarta gli altri.

Interrompe l'addestramento per evitare overfitting quando i miglioramenti si fermano.

Usa un parametro di pazienza per consentire ancora alcune epoche di addestramento dopo l'ultimo miglioramento.

Classificare i callback di Lightning

Modelli di AI scalabili con PyTorch Lightning

Esercizio pratico interattivo