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.

Data beheren met LightningDataModule

Gegevens splitsen met LightningDataModule

Een train DataLoader maken

Validatie en testen toevoegen

De validatiestap implementeren

Modelnauwkeurigheid evalueren met Torchmetrics

Training verbeteren met Lightning-callbacks

Options

ModelCheckpoint

EarlyStopping

Lightning-callbacks classificeren

Training van modellen optimaliseren met 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 deze cursus verken je de principes, tools en technieken voor het bouwen van schaalbare AI-systemen. Met PyTorch Lightning als hoofdframework krijg je hands-on ervaring met het ontwikkelen en optimaliseren van AI-modellen door modulaire neurale netwerkcomponenten te bouwen, datapijplijnen te beheren en geavanceerde optimalisatietechnieken toe te passen. Aan het einde van de cursus beschik je over de vaardigheden om robuuste AI-oplossingen te bouwen, op te schalen en te deployen.

<h2>Basisprincipes van schaalbare AI</h2> 
Deze cursus neemt je mee op een reis door de basisprincipes van schaalbare AI. Je begint met te leren hoe PyTorch Lightning de levenscyclus van modelontwikkeling stroomlijnt door het aantal standaardonderdelen te verminderen. Aan de hand van voorbeelden laat ik je zien hoe je complexe neurale netwerken kunt opsplitsen in onderdelen die je steeds weer kunt gebruiken, zodat je de kwaliteit van je code kunt behouden, zelfs als je projecten steeds groter worden.
<br><br>
<h2>Geavanceerde optimalisatietechnieken</h2> 
Je leert ook optimalisatietechnieken, zoals adaptieve optimalisatoren, modelpruning en kwantisering. Je zult zelf zien hoe kleine veranderingen in je trainingsstrategie kunnen zorgen voor flinke verbeteringen in snelheid en nauwkeurigheid, en je leert hoe je je trainingslussen kunt optimaliseren om knelpunten weg te werken.
<br><br>
<h2>Klaar voor productie</h2> 
Aan het einde van de cursus heb je de vaardigheden om een prototype helemaal tot productie te brengen, en heb je een portfolio met modulaire, geoptimaliseerde en inzetbare AI-oplossingen die klaar zijn om echte uitdagingen aan te pakken.








Intermediate Deep Learning with PyTorch

Optimaliseer AI-projecten met modulaire modellen en geavanceerde optimalisatie via PyTorch Lightning!

Schaalbare AI-modellen met PyTorch Lightning

Maak je AI-projecten makkelijker door modulaire modellen te bouwen en geavanceerde optimalisatie onder de knie te krijgen met PyTorch Lightning!

Slaat modelgewichten op naar bestand wanneer een nieuwe best score is behaald.

Houdt optioneel de beste K checkpoints bij en verwijdert de rest.

Stopt de training om overfitting te voorkomen wanneer verbeteringen stilvallen.

Gebruikt een patience-parameter om nog enkele extra epochs te trainen na de laatste verbetering.

Lightning-callbacks classificeren

Schaalbare AI-modellen met PyTorch Lightning

Praktische interactieve oefening