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この章では、PyTorch Lightning がスケーラブルな AI モデルの開発とデプロイをどのように簡素化するかを学びます。基本的な概念から始め、`LightningModule` や `Trainer` といった重要なコンポーネントを含む PyTorch Lightning プロジェクトの基本構造を学び、より高度な AI ソリューションのための強固な基盤を築きます。
この章では、PyTorch Lightning をさらに深く掘り下げ、データを効率的に管理し、モデルの訓練を洗練させる方法を学びます。`LightningDataModule` を使ってモジュール式で再利用可能なデータワークフローを作成する方法、検証とテストを通じてモデルを正確に評価する方法、そして Lightning Callbacks を使って訓練プロセスを強化し、モデルの改善を自動化しながら過学習を防ぐ方法を学びます。
この章では、ディープラーニングモデルをより軽量かつ高速にすることで、実運用でのデプロイに備える方法を学びます。動的量子化、プルーニング、TorchScript への変換といった技術を紹介し、精度を犠牲にすることなくモデルサイズとレイテンシを削減する方法を身につけます。
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