Neste capítulo, vamos ver como o PyTorch Lightning facilita o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA escaláveis. Começando com os conceitos básicos, vamos ver a estrutura principal de um projeto PyTorch Lightning, incluindo componentes essenciais como o LightningModule e o Trainer, para criar uma base sólida para soluções de IA mais avançadas.

Introdução ao PyTorch Lightning

Apresentando o LightningModule

Como usar o Lightning Trainer

Definindo modelos com o LightningModule

Como usar o LightningModule

Dominando o método init

Aperfeiçoando o método de avanço

Implementando a lógica do treinamento

Fazendo a etapa de treinamento

Configurando o otimizador

Treinar e avaliar

Criando modelos escaláveis com PyTorch Lightning

Neste capítulo, vamos mergulhar mais fundo no PyTorch Lightning para gerenciar dados de forma eficiente e refinar o treinamento de modelos. Vamos aprender a criar fluxos de trabalho de dados modulares e reutilizáveis com o LightningDataModule, avaliar seus modelos com precisão por meio de validação e testes e melhorar os processos de treinamento usando Lightning Callbacks para automatizar a melhoria do modelo e evitar o sobreajuste.

Gerenciando dados com o LightningDataModule

Dividindo dados com o LightningDataModule

Criando um DataLoader de trem

Incorporando validação e testes

Fazendo a etapa de validação

Avalie a precisão do modelo usando o Torchmetrics

Melhorando o treinamento com retornos de chamada Lightning

Opções

ModelCheckpoint

EarlyStopping

Classificando callbacks Lightning

Otimizando o treinamento do modelo com o Lightning

Técnicas avançadas em PyTorch Lightning

Aprenda a preparar modelos de aprendizado profundo para implantação no mundo real, tornando-os mais enxutos e rápidos. Este capítulo apresenta técnicas como quantização dinâmica, poda e conversão TorchScript, ajudando você a reduzir o tamanho do modelo e a latência sem perder a precisão.

Aplicando quantização dinâmica

Aplicar quantização dinâmica

Comparando o desempenho do modelo quantizado

Implementando técnicas de poda de modelos

Pode uma camada linear

Finalize a poda removendo a máscara.

Exportando modelos com TorchScript

Escolhendo o método de conversão certo

Otimizando modelos para escalabilidade

Resumo: Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning

Neste curso, você vai aprender os princípios, as ferramentas e as técnicas para criar sistemas de IA que podem crescer. Usando o PyTorch Lightning como estrutura principal, você vai ter experiência prática no desenvolvimento e otimização de modelos de IA, criando componentes modulares de redes neurais, gerenciando pipelines de dados e aplicando técnicas avançadas de otimização. No final do curso, você vai ter as habilidades necessárias para criar, expandir e implementar soluções de IA que funcionam bem.

<h2>Fundamentos da IA escalável</h2> 
Este curso leva você a uma viagem pelos fundamentos da IA escalável. Você vai começar aprendendo como o PyTorch Lightning simplifica o ciclo de vida do desenvolvimento do modelo, reduzindo o código repetitivo. Com exemplos guiados, você vai ver como dividir redes neurais complexas em componentes reutilizáveis, o que te ajuda a manter a qualidade do código mesmo quando seus projetos crescem.
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<h2>Técnicas avançadas de otimização</h2> 
Você também vai dominar técnicas de otimização, como otimizadores adaptativos, poda de modelos e quantização. Você vai ver como pequenas mudanças na estratégia de treinamento podem trazer ganhos significativos em velocidade e precisão, e vai aprender a otimizar seus ciclos de treinamento para eliminar gargalos.
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<h2>Implantação pronta para produção</h2> 
Ao final do curso, você vai ter as habilidades necessárias para levar um protótipo até a produção e vai ter um portfólio de soluções de IA modulares, otimizadas e implantáveis, prontas para enfrentar os desafios do mundo real.








Intermediate Deep Learning with PyTorch

Otimize seus projetos de IA com modelos modulares e otimização avançada usando PyTorch Lightning!

Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning

Otimize seus projetos de IA criando modelos modulares e dominando a otimização avançada com o PyTorch Lightning!

Salva os pesos do modelo em um arquivo quando uma nova pontuação máxima é alcançada.

Opcionalmente, mantém os K pontos de verificação principais e descarta o resto.

Para de treinar pra evitar sobreajuste quando as melhorias param.

Usa um parâmetro de paciência pra permitir mais algumas épocas de treinamento depois da última melhoria.

Classificando callbacks Lightning

Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning

exercicio interativo prático