{"id":182590,"date":"2023-08-04T12:53:26","date_gmt":"2023-08-04T11:53:26","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=182590"},"modified":"2026-02-06T06:25:32","modified_gmt":"2026-02-06T05:25:32","slug":"pytorch-lightning-tutorial-das-framework-fuer-skalierbares-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/pytorch-lightning-tutorial-das-framework-fuer-skalierbares-deep-learning","title":{"rendered":"PyTorch Lightning Tutorial: Das Framework f\u00fcr skalierbares Deep Learning"},"content":{"rendered":"<p><strong>PyTorch Lightning ist ein neues Framework, das Deep Learning in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erm\u00f6glicht. Erfahre im Folgenden mehr \u00fcber die Hintergr\u00fcnde dieses Tools.<\/strong><\/p>\n<h3>Was ist PyTorch Lightning?<\/h3>\nUm \u00fcber Lightning zu sprechen, wollen wir zuerst Pytorch vorstellen:\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/pytorch\">Pytorch<\/a> ist ein Modul, das Werkzeuge zur Verf\u00fcgung stellt, um skalierbare Deep-Learning-Modelle zu erstellen und neuronale Netze zu trainieren (Neural Networks). Es nutzt Computer Vision und die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache. Es wurde von Meta.AI entwickelt, ist jetzt Teil der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/linux-betriebssystem-warum-ist-es-das-beliebteste-os-fuer-entwickler\">Linux Foundation<\/a> und ist eine der am schnellsten wachsenden Deep-Learning-Software und -Bibliotheken (u. a. FastAi, Hugging Face).\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\nDeep Learning Weiterbildung\n<\/a>\n<h3>Was sind die Besonderheiten von PyTorch Lightning?<\/h3>\nPyTorch Lightning hat zwei Besonderheiten:\n<ul>\n \t<li>Tensoren (Verwaltung multidimensionaler Arrays), die die Berechnung \u00fcber den Grafikprozessor beschleunigen.<\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">Tiefe neuronale Netze<\/a>, die auf automatischen Banddifferenzierungssystemen basieren.<\/li>\n<\/ul>\nDie wichtigsten verwendeten Module und Klassen sind torch.nn, torch.optim, Dataset und Dataloader. Quantencomputing ist eine ihrer attraktiven Anwendungen.\n\nAndererseits ist PyTorch Lightning ein <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/open-source-definition\">Open-Source-Framework,<\/a> das PyTorch ersetzt und nutzt, wenn die Komplexit\u00e4t des Modells zunimmt, und die Forschung von der Technik trennt, um eine gr\u00f6\u00dfere Operationalit\u00e4t zu erreichen. Es wurde 2019 auf der Konferenz: Workshop \u00fcber neuronale Informationsverarbeitungssysteme verabschiedet. Da es sowohl f\u00fcr den Forschungs-Workflow als auch f\u00fcr die Produktions-Pipeline verwendet wird, kann es in Tagen statt Monaten eingesetzt werden und vermeidet viel Chaos und Boilerplate-Code (Code, der unabh\u00e4ngig von Experimenten oder Training ist).\n\nEs bietet eine<strong> High-Level-Schnittstelle f\u00fcr PyTorch<\/strong> und kann auf unterschiedlicher Hardware laufen und trainiert werden. Die Vorlagen sind ger\u00e4teunabh\u00e4ngig, was bedeutet, dass es keine Kompatibilit\u00e4tsprobleme gibt.\n\nEine mobile App ist z. B. ger\u00e4te- oder hardwareunabh\u00e4ngig, wenn sie auf jeder Art von Ger\u00e4t ausgef\u00fchrt werden kann. Aufgaben werden zwischen mehreren Prozessen oder Komponenten oder Computern aufgeteilt und gel\u00f6st, von denen jeder sein eigenes Speichersystem hat, und diese Ger\u00e4te kommunizieren durch Nachrichten\u00fcbertragung.\n\nEinige der Schwierigkeiten bei der parallelen oder verteilten L\u00f6sung sind, dass die Uhren zwischen den Komponenten synchronisiert werden m\u00fcssen.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/deep-learning-pytorch.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/deep-learning-pytorch.png 800w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/deep-learning-pytorch-300x169.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/deep-learning-pytorch-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\nDu kannst kostenlos beginnen.\n\nNeben anderen F\u00e4higkeiten hat <strong>PyTorch Lightning :<\/strong>\n<ul>\n \t<li><strong>Leistung und Bottleneck:<\/strong> Ein Bottleneck liegt vor, wenn die Geschwindigkeit, mit der deine Daten abgerufen werden, nicht den Systemanforderungen entspricht;<\/li>\n \t<li><strong>Modellkontrollpunkt:<\/strong> Dies ist ein Schnappschuss deines Arbeitsmodells, das in einem nichtfl\u00fcchtigen Speicher abgelegt ist, der f\u00fcr die Wiederherstellung eines bestimmten Modellzustands im Falle eines Ausfalls unerl\u00e4sslich ist;<\/li>\n \t<li><strong>16-Bit-Genauigkeit:<\/strong> Dies ist eine Form der Speicherung im digitalen Format, die Prozesse beschleunigt, die keine hohe Genauigkeit erfordern;<\/li>\n \t<li><strong>Loggings<\/strong>: Nachrichten \u00fcber deinen Code, um dir beim Lesen und Debuggen zu helfen ;\nMetriken;<\/li>\n \t<li><strong>Early-Stopping:<\/strong> das beim maschinellen Lernen eine Form der Regularisierung ist, die das &#8222;Overfitting&#8220; beim Training eines Learners mit einer iterativen Methode vermeidet.<\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Weiterbildung in Deep Learning<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Fazit<\/h3>\nPyTorch Lightning ist ein hervorragendes Framework, mit dem du problemlos an komplexen Deep-Learning-Problemen arbeiten kannst. Es bietet dir eine ansprechende Benutzeroberfl\u00e4che und eine gro\u00dfe Anzahl an Tutorials und Dokumentationen.\n<h4><u>Linkographie<\/u><\/h4>\n<ol>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Wikipedia, PyTorch Lightning : <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/PyTorch_Lightning\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/PyTorch_Lightning<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Techopedia, Hardware-agnostic : <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/definition\/31685\/hardware-agnostic\">https:\/\/www.techopedia.com\/definition\/31685\/hardware-agnostic<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Wikipedia, PyTorch :<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/PyTorch\"> https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/PyTorch<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">CNIPS : <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Conference_on_Neural_Information_Processing_Systems\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Conference_on_Neural_Information_Processing_Systems<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Ligthning : <a href=\"\/\">https:\/\/lightning.ai\/<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Performance bottleneck : <a href=\"https:\/\/docs.oracle.com\/cd\/E19636-01\/819-2326\/gaxpt\/index.html#:~:text=A%20performance%20bottleneck%20occurs%20when,access%20points%20within%20a%20system\">https:\/\/docs.oracle.com\/cd\/E19636-01\/819-2326\/gaxpt\/index.html#:~:text=A%20performance%20bottleneck%20occurs%20when,access%20points%20within%20a%20system<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Checkpointing : <a href=\"https:\/\/docs.google.com\/document\/d\/1QPHP2JNt7EKNo4nmwIMSm42oyvhWKOTLDUmlkIme0Ok\/edit\">https:\/\/docs.google.com\/document\/d\/1QPHP2JNt7EKNo4nmwIMSm42oyvhWKOTLDUmlkIme0Ok\/edit<\/a> and <a href=\"https:\/\/www.indusmic.com\/post\/checkpoints-in-deep-learning#:~:text=Checkpoints%20are%20snapshots%20of%20your,up%20from%20where%20they%20left\">https:\/\/www.indusmic.com\/post\/checkpoints-in-deep-learning#:~:text=Checkpoints%20are%20snapshots%20of%20your,up%20from%20where%20they%20left<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/www.google.com\/search?q=Early+stopping&amp;oq=Early+stopping&amp;aqs=chrome..69i57j0i512l9.2052j1j7&amp;sourceid=chrome&amp;ie=UTF-8\">https:\/\/www.google.com\/search?q=Early+stopping&amp;oq=Early+stopping&amp;aqs=chrome..69i57j0i512l9.2052j1j7&amp;sourceid=chrome&amp;ie=UTF-8<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/www.assemblyai.com\/blog\/pytorch-lightning-for-dummies\/\">https:\/\/www.assemblyai.com\/blog\/pytorch-lightning-for-dummies\/<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"http:\/\/www.idris.fr\/jean-zay\/gpu\/jean-zay-gpu-lightning-multi.html\">http:\/\/www.idris.fr\/jean-zay\/gpu\/jean-zay-gpu-lightning-multi.html<\/a><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/docs.wandb.ai\/v\/fr\/integrations\/lightning\">https:\/\/docs.wandb.ai\/v\/fr\/integrations\/lightning<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>PyTorch Lightning ist ein neues Framework, das Deep Learning in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erm\u00f6glicht. Erfahre im Folgenden mehr \u00fcber die Hintergr\u00fcnde dieses Tools. Was ist PyTorch Lightning? Um \u00fcber Lightning zu sprechen, wollen wir zuerst Pytorch vorstellen: Pytorch ist ein Modul, das Werkzeuge zur Verf\u00fcgung stellt, um skalierbare Deep-Learning-Modelle zu erstellen und neuronale Netze zu trainieren [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":182595,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-182590","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/182590","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=182590"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/182590\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217280,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/182590\/revisions\/217280"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/182595"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=182590"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=182590"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}