Публикации по теме 'pytorch-lightning'
API-интерфейсы PyTorch более высокого уровня: краткое введение в PyTorch Lightning
В последние годы сообщество PyTorch разработало несколько различных библиотек и API-интерфейсов поверх PyTorch. PyTorch Lightning (сокращенно Lightning) — один из них, который упрощает обучение глубоких нейронных сетей, удаляя большую часть шаблонного кода. Однако, несмотря на то, что фокус Lightning заключается в простоте и гибкости, он также позволяет нам использовать многие расширенные функции, такие как поддержка нескольких графических процессоров и быстрое обучение с низкой..
Тренинг по глубокому обучению НЛП для последующих задач с использованием Pytorch Lightning - Обобщение по XSum…
Это часть 5 и продолжение серии. Пожалуйста, перейдите к Вступительной статье , в которой рассказывается о мотивации этой серии. Мы рассмотрим различные разделы абстрактного обобщения общедоступных данных XSum в Блокноте Colab и сделаем соответствующие комментарии для каждого из разделов.
Существует два типа резюмирования - экстрактивное и абстрактное. Экстрактивное обобщение резюмирует исходный текст путем поиска ключевых предложений в тексте и может быть выполнено аналогично..
Демонстрация GNN с использованием PyTorch Lightning и PyTorch Geometric
Использование PyTorch Lightning с графовыми нейронными сетями
В мире глубокого обучения правит Python. Но хотя язык программирования Python сам по себе очень быстр в разработке, так называемый «высокопроизводительный» язык, скорость выполнения бледнеет по сравнению с скомпилированными языками и языками более низкого уровня, такими как C++ или FORTRAN.
Одной из основных движущих сил ренессанса нейронных сетей с 2010-х по сегодняшний день, также известной как появление глубокого..
Веса и погрешности — MLOPS, часть 2 — Отслеживание экспериментов
MLOps (Machine Learning Operations) — это платформа, которая поможет вашей компании постоянно внедрять в производство высокопроизводительные модели машинного обучения. В проектах по науке о данных есть большая проблема: 87% из них никогда не доходят до производства (VentureBeat). Существует множество различных рабочих процессов MLOps для решения этой проблемы. Нет выигрышного рабочего процесса. Каждой компании может потребоваться собственный рабочий процесс MLOps. Raviraja Ganta..
PyTorch Lightning ⚡️: вы, вероятно, используете неправильную метрику для ранней остановки или моделирования…
При использовании PyTorch Lightning Trainer API мы отслеживаем некоторые показатели для ранней остановки, контрольных точек модели и т. д. Пример реализации:
import lightning.pytorch as pl
class LitClassifier(pl.LightningModule):
...
def training_step(self, batch, batch_idx):
...
self.log("train_f1", f1_score(batch_actual_labels, batch_predicted_labels), on_epoch=True)
self.log("train_loss", loss, on_epoch=True)
return loss
def validation_step(self, batch,..
Предотвращение ошибок OOM при обучении больших моделей с использованием метатензоров Lightning и PyTorch (часть II)
PyTorch Lightning v1.5 представляет экспериментальную поддержку создания экземпляров LightningModules непосредственно на метаустройстве без каких-либо изменений.
PyTorch Lightning v1.5 знаменует собой значительный скачок в надежности для поддержки все более сложных требований ведущих организаций ИИ и престижных исследовательских лабораторий, которые полагаются на Lightning для разработки и развертывания ИИ в масштабе.
В результате нашего роста амбиции PyTorch Lightning никогда не были..
PyTorch Lightning Bolts - от ускоренной регрессии на TPU до предварительно обученных GAN
Фреймворк PyTorch Lightning был создан для ускорения исследований в области глубокого обучения. Зачем писать бесконечный инженерный шаблон? Зачем ограничивать свое обучение одним графическим процессором? Как я могу легко воспроизвести свои старые эксперименты?
Наша миссия - минимизировать когнитивную нагрузку на проектирование и максимизировать эффективность , предоставляя вам все новейшие функции искусственного интеллекта и передовые инженерные практики, позволяющие..
