1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Skalowalne modele AI z PyTorch Lightning
Connected

ćwiczenie

Optymalizacja trenowania modelu z Lightning

Dzięki wdrożeniu zautomatyzowanych technik, takich jak ModelCheckpoint i EarlyStopping, zagwarantujesz, że model wybiera najlepsze parametry i unika zbędnych obliczeń.

Zbiór danych – podzbiór zbioru Osmanya MNIST – to realistyczny przypadek użycia, w którym skalowalne techniki trenowania modeli mogą znacząco zwiększyć wydajność i dokładność.

Klasy OsmanyaDataModule i ImageClassifier zostały już wstępnie zdefiniowane.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj wywołania zwrotne (callbacks), których użyjesz do zapisywania punktów kontrolnych modelu i wczesnego zatrzymywania.
  • Wytrenuj model, korzystając z wywołań zwrotnych ModelCheckpoint i EarlyStopping.