Corso
Modelli di AI scalabili con PyTorch Lightning
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 05/2025Inizia Il Corso Gratis
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PyTorchArtificial Intelligence3 h10 video30 Esercizi2,400 XPAttestato di conseguimento
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Fondamenti dell'IA scalabile
Questo corso ti porta in un viaggio attraverso le basi dell'intelligenza artificiale scalabile. Inizierai imparando come PyTorch Lightning semplifica il ciclo di vita dello sviluppo dei modelli riducendo il codice ripetitivo. Grazie a esempi guidati, scoprirai come suddividere reti neurali complesse in componenti riutilizzabili, consentendoti di mantenere la qualità del codice anche quando i tuoi progetti assumono dimensioni sempre maggiori.Tecniche avanzate di ottimizzazione
Imparerai anche le tecniche di ottimizzazione, come gli ottimizzatori adattivi, il model pruning e la quantizzazione. Vedrai con i tuoi occhi come piccoli cambiamenti nella strategia di formazione possono portare a grandi miglioramenti in termini di velocità e precisione, e imparerai come ottimizzare i tuoi cicli di formazione per eliminare i colli di bottiglia.Implementazione pronta per la produzione
Alla fine del corso, avrai imparato come portare un prototipo fino alla produzione e avrai un portfolio di soluzioni di intelligenza artificiale modulari, ottimizzate e pronte per affrontare le sfide del mondo reale.Prerequisiti
Intermediate Deep Learning with PyTorch1
Building Scalable Models with PyTorch Lightning
In this chapter, we'll explore how PyTorch Lightning simplifies the development and deployment of scalable AI models. Starting with foundational concepts, we'll go through the core structure of a PyTorch Lightning project, including essential components like the LightningModule and Trainer, to set a strong foundation for more advanced AI solutions.
2
Advanced Techniques in PyTorch Lightning
We'll dive deeper into PyTorch Lightning to efficiently manage data and refine model training in this chapter. We'll learn how to create modular and reusable data workflows with LightningDataModule, evaluate your models accurately through validation and testing, and enhance training processes using Lightning Callbacks to automate model improvement and avoid overfitting.
3
Optimizing Models for Scalability
Learn to prepare deep learning models for real-world deployment by making them leaner and faster. This chapter introduces techniques such as dynamic quantization, pruning, and TorchScript conversion, helping you reduce model size and latency without sacrificing accuracy
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