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.

LightningDataModule ile veriyi yönetmek

LightningDataModule ile veriyi bölmek

Bir eğitim DataLoader'ı oluşturma

Doğrulama ve test etmeyi dâhil etme

Doğrulama adımını uygulama

Torchmetrics kullanarak model doğruluğunu değerlendir

Lightning geri çağrılarıyla eğitimi geliştirme

Options

ModelCheckpoint

EarlyStopping

Lightning callback'lerini sınıflandırma

Lightning ile model eğitimini optimize etme

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

Bu kursta, ölçeklenebilir AI sistemleri oluşturmanın ilke, araç ve tekniklerini keşfedeceksin. Birincil çerçeve olarak PyTorch Lightning kullanarak, modüler sinir ağı bileşenleri kurma, veri işlem hatlarını yönetme ve gelişmiş optimizasyon tekniklerini uygulayarak AI modelleri geliştirme ve iyileştirme konusunda uygulamalı deneyim kazanacaksın. Kursun sonunda, sağlam AI çözümleri kurmak, ölçeklendirmek ve dağıtmak için gereken becerilere sahip olacaksın.

<h2>Ölçeklenebilir Yapay Zeka Temelleri</h2> 
Bu kurs, ölçeklenebilir yapay zekanın temellerini keşfetmenizi sağlayacak bir yolculuğa çıkarır. PyTorch Lightning'in, tekrarlanan kodları azaltarak model geliştirme yaşam döngüsünü nasıl kolaylaştırdığını öğrenerek başlayacaksınız. Rehberli örnekler aracılığıyla, karmaşık sinir ağlarını yeniden kullanılabilir bileşenlere nasıl böleceğinizi göreceksiniz. Böylece, projelerinizin kapsamı genişledikçe bile kod kalitesini koruyabilirsiniz.
<br><br>
<h2>Gelişmiş Optimizasyon Teknikleri</h2> 
Ayrıca, uyarlanabilir optimizasyon araçları, model budama ve niceleme gibi optimizasyon tekniklerini de öğreneceksiniz. Eğitim stratejisindeki küçük değişikliklerin hız ve doğrulukta nasıl önemli kazançlar sağlayabileceğini ilk elden görecek ve darboğazları ortadan kaldırmak için eğitim döngülerinizi nasıl optimize edeceğinizi öğreneceksiniz.
<br><br>
<h2>Üretime Hazır Dağıtım</h2> 
Kursun sonunda, bir prototipi üretim aşamasına kadar götürmek için gerekli becerileri kazanmış olacak ve gerçek dünyadaki zorlukların üstesinden gelmeye hazır, modüler, optimize edilmiş ve uygulanabilir AI çözümlerinden oluşan bir portföye sahip olacaksınız.








Intermediate Deep Learning with PyTorch

PyTorch Lightning ile modüler modeller kurarak ve ileri optimizasyonu öğrenerek AI projelerinizi hızlandırın!

PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri

PyTorch Lightning ile modüler modeller oluşturarak ve gelişmiş optimizasyonu öğrenerek AI projelerinizi kolaylaştırın!

Yeni bir en iyi skor elde edildiğinde model ağırlıklarını dosyaya kaydeder.

İsteğe bağlı olarak en iyi K checkpoint'i tutar ve kalanları siler.

İyileşmeler duraksadığında aşırı öğrenmeyi önlemek için eğitimi durdurur.

Son iyileşmeden sonra birkaç epoch daha eğitime izin vermek için bir patience parametresi kullanır.

Lightning callback'lerini sınıflandırma

PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri

Uygulamalı etkileşimli egzersiz