Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Grundlagen skalierbarer KI
Dieser Kurs nimmt dich mit auf eine Reise durch die Grundlagen der skalierbaren KI. Zuerst lernst du, wie PyTorch Lightning den Modellentwicklungszyklus optimiert, indem es Standardcode reduziert. Anhand von geführten Beispielen lernst du, wie du komplexe neuronale Netzwerke in wiederverwendbare Komponenten aufteilst, sodass du die Codequalität auch bei wachsenden Projekten aufrechterhalten kannst.Fortgeschrittene Optimierungstechniken
Außerdem lernst du Optimierungstechniken wie adaptive Optimierer, Modellbeschneidung und Quantisierung. Du wirst selbst sehen, wie kleine Änderungen in der Trainingsstrategie zu deutlichen Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Genauigkeit führen können, und du lernst, wie du deine Trainingsschleifen optimieren kannst, um Engpässe zu vermeiden.Bereit für den Einsatz in der Produktion
Am Ende des Kurses hast du die Fähigkeiten, einen Prototyp bis zur Produktion zu bringen, und ein Portfolio mit modularen, optimierten und einsetzbaren KI-Lösungen, mit denen du echte Herausforderungen meistern kannst.Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Skalierbare Modelle mit PyTorch Lightning erstellen
In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie PyTorch Lightning die Entwicklung und Bereitstellung von skalierbaren KI-Modellen einfacher macht. Wir fangen mit den Grundlagen an und schauen uns dann die Kernstruktur eines PyTorch Lightning-Projekts an, einschließlich wichtiger Teile wie LightningModule und Trainer, um eine solide Basis für fortgeschrittenere KI-Lösungen zu schaffen.
- Einführung in PyTorch Lightning50 XP
- Vorstellung des LightningModuls100 XP
- Den Lightning Trainer starten100 XP
- Modelle mit LightningModule definieren50 XP
- Verwendung des LightningModuls50 XP
- Die init-Methode richtig anwenden100 XP
- Die Vorwärtsmethode perfektionieren100 XP
- Trainingslogik umsetzen50 XP
- Durchführung des Schulungsschritts100 XP
- Den Optimierer einrichten100 XP
- Schulung und Bewertung100 XP
2
Fortgeschrittene Techniken in PyTorch Lightning
In diesem Kapitel schauen wir uns PyTorch Lightning genauer an, um Daten effizient zu verwalten und das Modelltraining zu optimieren. Wir zeigen dir, wie du mit LightningDataModule modulare und wiederverwendbare Daten-Workflows erstellst, deine Modelle durch Validierung und Tests genau bewertest und Trainingsprozesse mit Lightning Callbacks verbesserst, um die Modellverbesserung zu automatisieren und Überanpassungen zu vermeiden.
3
Modelle für Skalierbarkeit optimieren
Lerne, wie du Deep-Learning-Modelle für den Einsatz in der Praxis vorbereitest, indem du sie schlanker und schneller machst. In diesem Kapitel geht's um Techniken wie dynamische Quantisierung, Pruning und TorchScript-Konvertierung, mit denen du die Modellgröße und Latenz reduzieren kannst, ohne dass die Genauigkeit leidet.
Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning
Kurs
abgeschlossen
