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.

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

Dinamik nicelemeyi uygulama

Dinamik niceleme uygula

Kuantize edilmiş model performansını karşılaştırma

Model budama tekniklerini uygulama

Doğrusal bir katmana budama uygula

Maskeyi kaldırarak budamayı tamamla

Modelleri TorchScript ile dışa aktarma

Doğru dönüştürme yöntemini seçmek

Ölçeklenebilirlik için modelleri optimize etme

Özet: PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri

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!

Doğru dönüştürme yöntemini seçmek

PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri

Uygulamalı interaktif egzersiz