PyTorch Lightning Tutorial: Das Framework für skalierbares Deep Learning

PyTorch Lightning ist ein neues Framework, das Deep Learning in großem Maßstab ermöglicht. Erfahre im Folgenden mehr über die Hintergründe dieses Tools.

Was ist PyTorch Lightning?

Um über Lightning zu sprechen, wollen wir zuerst Pytorch vorstellen: Pytorch ist ein Modul, das Werkzeuge zur Verfügung stellt, um skalierbare Deep-Learning-Modelle zu erstellen und neuronale Netze zu trainieren (Neural Networks). Es nutzt Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es wurde von Meta.AI entwickelt, ist jetzt Teil der Linux Foundation und ist eine der am schnellsten wachsenden Deep-Learning-Software und -Bibliotheken (u. a. FastAi, Hugging Face). Deep Learning Weiterbildung

Was sind die Besonderheiten von PyTorch Lightning?

PyTorch Lightning hat zwei Besonderheiten:

• Tensoren (Verwaltung multidimensionaler Arrays), die die Berechnung über den Grafikprozessor beschleunigen.
• Tiefe neuronale Netze, die auf automatischen Banddifferenzierungssystemen basieren.

Die wichtigsten verwendeten Module und Klassen sind torch.nn, torch.optim, Dataset und Dataloader. Quantencomputing ist eine ihrer attraktiven Anwendungen. Andererseits ist PyTorch Lightning ein Open-Source-Framework, das PyTorch ersetzt und nutzt, wenn die Komplexität des Modells zunimmt, und die Forschung von der Technik trennt, um eine größere Operationalität zu erreichen. Es wurde 2019 auf der Konferenz: Workshop über neuronale Informationsverarbeitungssysteme verabschiedet. Da es sowohl für den Forschungs-Workflow als auch für die Produktions-Pipeline verwendet wird, kann es in Tagen statt Monaten eingesetzt werden und vermeidet viel Chaos und Boilerplate-Code (Code, der unabhängig von Experimenten oder Training ist). Es bietet eine High-Level-Schnittstelle für PyTorch und kann auf unterschiedlicher Hardware laufen und trainiert werden. Die Vorlagen sind geräteunabhängig, was bedeutet, dass es keine Kompatibilitätsprobleme gibt. Eine mobile App ist z. B. geräte- oder hardwareunabhängig, wenn sie auf jeder Art von Gerät ausgeführt werden kann. Aufgaben werden zwischen mehreren Prozessen oder Komponenten oder Computern aufgeteilt und gelöst, von denen jeder sein eigenes Speichersystem hat, und diese Geräte kommunizieren durch Nachrichtenübertragung. Einige der Schwierigkeiten bei der parallelen oder verteilten Lösung sind, dass die Uhren zwischen den Komponenten synchronisiert werden müssen.

Du kannst kostenlos beginnen. Neben anderen Fähigkeiten hat PyTorch Lightning :

• Leistung und Bottleneck: Ein Bottleneck liegt vor, wenn die Geschwindigkeit, mit der deine Daten abgerufen werden, nicht den Systemanforderungen entspricht;
• Modellkontrollpunkt: Dies ist ein Schnappschuss deines Arbeitsmodells, das in einem nichtflüchtigen Speicher abgelegt ist, der für die Wiederherstellung eines bestimmten Modellzustands im Falle eines Ausfalls unerlässlich ist;
• 16-Bit-Genauigkeit: Dies ist eine Form der Speicherung im digitalen Format, die Prozesse beschleunigt, die keine hohe Genauigkeit erfordern;
• Loggings: Nachrichten über deinen Code, um dir beim Lesen und Debuggen zu helfen ; Metriken;
• Early-Stopping: das beim maschinellen Lernen eine Form der Regularisierung ist, die das „Overfitting“ beim Training eines Learners mit einer iterativen Methode vermeidet.

Fazit

PyTorch Lightning ist ein hervorragendes Framework, mit dem du problemlos an komplexen Deep-Learning-Problemen arbeiten kannst. Es bietet dir eine ansprechende Benutzeroberfläche und eine große Anzahl an Tutorials und Dokumentationen.

Linkographie

1. Wikipedia, PyTorch Lightning : https://en.wikipedia.org/wiki/PyTorch_Lightning
2. Techopedia, Hardware-agnostic : https://www.techopedia.com/definition/31685/hardware-agnostic
3. Wikipedia, PyTorch : https://en.wikipedia.org/wiki/PyTorch
4. CNIPS : https://en.wikipedia.org/wiki/Conference_on_Neural_Information_Processing_Systems
5. Ligthning : https://lightning.ai/
6. Performance bottleneck : https://docs.oracle.com/cd/E19636-01/819-2326/gaxpt/index.html#:~:text=A%20performance%20bottleneck%20occurs%20when,access%20points%20within%20a%20system
7. Checkpointing : https://docs.google.com/document/d/1QPHP2JNt7EKNo4nmwIMSm42oyvhWKOTLDUmlkIme0Ok/edit and https://www.indusmic.com/post/checkpoints-in-deep-learning#:~:text=Checkpoints%20are%20snapshots%20of%20your,up%20from%20where%20they%20left
8. https://www.google.com/search?q=Early+stopping&oq=Early+stopping&aqs=chrome..69i57j0i512l9.2052j1j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8
9. https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-lightning-for-dummies/
10. http://www.idris.fr/jean-zay/gpu/jean-zay-gpu-lightning-multi.html
11. https://docs.wandb.ai/v/fr/integrations/lightning