Trong chương này, chúng ta sẽ khám phá cách PyTorch Lightning đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các mô hình AI có khả năng mở rộng. Bắt đầu từ các khái niệm nền tảng, chúng ta sẽ đi qua cấu trúc cốt lõi của một dự án PyTorch Lightning, bao gồm các thành phần thiết yếu như LightningModule và Trainer, để tạo nền tảng vững chắc cho các giải pháp AI nâng cao hơn.

Giới thiệu về PyTorch Lightning

Làm quen với LightningModule

Chạy Lightning Trainer

Định nghĩa mô hình với LightningModule

Cách sử dụng LightningModule

Thành thạo phương thức init

Hoàn thiện phương thức forward

Triển khai logic huấn luyện

Cài đặt bước huấn luyện

Cấu hình optimizer

Huấn luyện và đánh giá

Xây dựng mô hình có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning

Chúng ta sẽ đi sâu hơn vào PyTorch Lightning để quản lý dữ liệu hiệu quả và tinh chỉnh quá trình huấn luyện mô hình trong chương này. Bạn sẽ học cách tạo các quy trình dữ liệu theo mô-đun, có thể tái sử dụng với LightningDataModule, đánh giá mô hình chính xác thông qua validation và testing, và nâng cao quá trình huấn luyện bằng Lightning Callbacks để tự động cải thiện mô hình và tránh overfitting.

Quản lý dữ liệu với LightningDataModule

Chia dữ liệu với LightningDataModule

Tạo DataLoader cho train

Tích hợp validation và testing

Triển khai bước validation

Đánh giá độ chính xác của mô hình với Torchmetrics

Nâng cao quá trình huấn luyện với Lightning callbacks

Tùy chọn

ModelCheckpoint

EarlyStopping

Phân loại các callback trong Lightning

Tối ưu hóa quá trình huấn luyện với Lightning

Kỹ thuật nâng cao trong PyTorch Lightning

Học cách chuẩn bị mô hình học sâu cho triển khai thực tế bằng cách làm cho chúng gọn nhẹ và nhanh hơn. Chương này giới thiệu các kỹ thuật như dynamic quantization, pruning và chuyển đổi sang TorchScript, giúp bạn giảm kích thước mô hình và độ trễ mà không làm giảm độ chính xác

Áp dụng lượng tử hóa động

So sánh hiệu năng của mô hình đã lượng tử hóa

Triển khai các kỹ thuật cắt tỉa mô hình

Áp dụng pruning cho một lớp linear

Hoàn tất việc pruning bằng cách gỡ mặt nạ

Xuất mô hình với TorchScript

Chọn phương pháp chuyển đổi phù hợp

Tối ưu hóa mô hình để mở rộng quy mô

Tổng kết: Mô hình AI có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning

Tối ưu hóa mô hình cho khả năng mở rộng

Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá các nguyên tắc, công cụ và kỹ thuật để xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng. Sử dụng PyTorch Lightning làm framework chính, bạn sẽ thực hành phát triển và tối ưu hóa mô hình AI bằng cách xây dựng các thành phần mạng nơ-ron theo mô-đun, quản lý pipeline dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao. Kết thúc khóa học, bạn sẽ có đủ kỹ năng để xây dựng, mở rộng và triển khai các giải pháp AI vững chắc.

<h2>Nền tảng của Trí tuệ nhân tạo có khả năng mở rộng</h2> 
Khóa học này sẽ hướng dẫn quý vị khám phá những nguyên lý cơ bản của trí tuệ nhân tạo có khả năng mở rộng. Quý vị sẽ bắt đầu bằng việc tìm hiểu cách PyTorch Lightning tối ưu hóa quy trình phát triển mô hình bằng cách giảm thiểu các đoạn mã lặp lại. Thông qua các ví dụ hướng dẫn, quý vị sẽ thấy cách chia nhỏ các mạng thần kinh phức tạp thành các thành phần có thể tái sử dụng, giúp quý vị duy trì chất lượng mã nguồn ngay cả khi quy mô dự án ngày càng mở rộng.
<br><br>
<h2>Các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao</h2> 
Quý vị cũng sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa, chẳng hạn như tối ưu hóa thích ứng, cắt tỉa mô hình và lượng tử hóa. Quý vị sẽ trực tiếp chứng kiến cách những thay đổi nhỏ trong chiến lược đào tạo có thể mang lại những cải thiện đáng kể về tốc độ và độ chính xác, và quý vị sẽ học cách tối ưu hóa các vòng lặp đào tạo để loại bỏ các điểm nghẽn.
<br><br>
<h2>Triển khai sẵn sàng cho sản xuất</h2> 
Kết thúc khóa học, quý vị sẽ trang bị đầy đủ kỹ năng để đưa một nguyên mẫu từ giai đoạn thử nghiệm đến sản xuất, đồng thời sở hữu một bộ sưu tập các giải pháp AI mô-đun, tối ưu hóa và có thể triển khai, sẵn sàng giải quyết các thách thức thực tế.








Intermediate Deep Learning with PyTorch

Tối ưu hóa dự án AI bằng cách xây dựng mô hình mô-đun và tối ưu hóa với PyTorch Lightning!

Mô hình AI có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning

Tối ưu hóa các dự án AI của bạn bằng cách xây dựng các mô hình mô-đun và nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao với PyTorch Lightning!

Phát triển các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn

Director, GenAI Productivity

Tăng cường huấn luyện với callback của Lightning

Callback là gì?

Callback ModelCheckpoint của Lightning

Callback EarlyStopping của Lightning

Tùy chỉnh và dùng callback của Lightning

Ayo berlatih!

Kỹ thuật nâng cao trong PyTorch Lightning - Nâng cao quá trình huấn luyện với Lightning callbacks

Nâng cao quá trình huấn luyện với Lightning callbacks

Create Your Free Account