In dit hoofdstuk ontdek je hoe PyTorch Lightning de ontwikkeling en deployment van schaalbare AI-modellen vereenvoudigt. We beginnen met de basisconcepten en lopen door de kernstructuur van een PyTorch Lightning-project, inclusief essentiële componenten zoals de LightningModule en de Trainer, om een stevige basis te leggen voor meer geavanceerde AI-oplossingen.

Introductie tot PyTorch Lightning

Kennismaken met de LightningModule

De Lightning Trainer uitvoeren

Modellen definiëren met LightningModule

Gebruik van de LightningModule

De init-methode onder de knie krijgen

De forward-methode perfectioneren

Trainingslogica implementeren

De trainingstap implementeren

De optimizer configureren

Trainen en evalueren

Schaalbare modellen bouwen met PyTorch Lightning

We duiken in dit hoofdstuk dieper in PyTorch Lightning om data efficiënt te beheren en het trainen van modellen te verfijnen. Je leert hoe je modulaire en herbruikbare dataworkflows maakt met LightningDataModule, hoe je je modellen nauwkeurig evalueert via validatie en testen, en hoe je het trainingsproces verbetert met Lightning Callbacks om modelverbetering te automatiseren en overfitting te voorkomen.

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

Geavanceerde technieken in PyTorch Lightning

Leer deep learning-modellen klaar te maken voor deployment in de praktijk door ze compacter en sneller te maken. Dit hoofdstuk introduceert technieken zoals dynamische kwantisatie, pruning en conversie met TorchScript, zodat je de modelgrootte en latentie kunt verminderen zonder aan nauwkeurigheid in te leveren

Dynamische kwantisatie toepassen

Pas dynamische quantization toe

Prestaties van het gequantiseerde model vergelijken

Pruningtechnieken voor modellen toepassen

Pas pruning toe op een lineaire laag

Rond het snoeien af door het masker te verwijderen

Modellen exporteren met TorchScript

De juiste conversiemethode kiezen

Modellen optimaliseren voor schaalbaarheid

Samenvatting: Scalable AI Models with PyTorch Lightning

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

Interactieve oefening met praktijkervaring