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

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!

Exportando modelos com TorchScript

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