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.

PyTorch Lightning'e Giriş

LightningModule ile tanış

Lightning Trainer'ı çalıştırma

LightningModule ile modelleri tanımlama

LightningModule'un kullanımı

init metoduna hakim ol

forward metodunu mükemmelleştirme

Eğitim mantığını uygulama

Eğitim adımını uygulama

Optimize ediciyi yapılandırma

Eğitim ve değerlendirme

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.

Managing data with LightningDataModule

Splitting data with LightningDataModule

Creating a train DataLoader

Incorporating validation and testing

Implementing the validation step

Evaluate model accuracy using Torchmetrics

Enhancing training with Lightning callbacks

Classifying Lightning callbacks

Optimizing model training with Lightning

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!

Director, GenAI Productivity

LightningModule odağında

init yöntemini tanımlama

forward yöntemini uygulama

Örnek: el yazısı rakamları sınıflandırma

Modeli sınıflandırma görevleriyle entegre etme

Hadi pratik yapalım!

Building Scalable Models with PyTorch Lightning - LightningModule ile modelleri tanımlama

LightningModule ile modelleri tanımlama

Create Your Free Account