After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Nền tảng của Trí tuệ nhân tạo có khả năng mở rộng
Khóa học này sẽ hướng dẫn quý vị khám phá những nguyên lý cơ bản của trí tuệ nhân tạo có khả năng mở rộng. Quý vị sẽ bắt đầu bằng việc tìm hiểu cách PyTorch Lightning tối ưu hóa quy trình phát triển mô hình bằng cách giảm thiểu các đoạn mã lặp lại. Thông qua các ví dụ hướng dẫn, quý vị sẽ thấy cách chia nhỏ các mạng thần kinh phức tạp thành các thành phần có thể tái sử dụng, giúp quý vị duy trì chất lượng mã nguồn ngay cả khi quy mô dự án ngày càng mở rộng.Các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao
Quý vị cũng sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa, chẳng hạn như tối ưu hóa thích ứng, cắt tỉa mô hình và lượng tử hóa. Quý vị sẽ trực tiếp chứng kiến cách những thay đổi nhỏ trong chiến lược đào tạo có thể mang lại những cải thiện đáng kể về tốc độ và độ chính xác, và quý vị sẽ học cách tối ưu hóa các vòng lặp đào tạo để loại bỏ các điểm nghẽn.Triển khai sẵn sàng cho sản xuất
Kết thúc khóa học, quý vị sẽ trang bị đầy đủ kỹ năng để đưa một nguyên mẫu từ giai đoạn thử nghiệm đến sản xuất, đồng thời sở hữu một bộ sưu tập các giải pháp AI mô-đun, tối ưu hóa và có thể triển khai, sẵn sàng giải quyết các thách thức thực tế.Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Xây dựng mô hình có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning
Trong chương này, chúng ta sẽ khám phá cách PyTorch Lightning đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các mô hình AI có khả năng mở rộng. Bắt đầu từ các khái niệm nền tảng, chúng ta sẽ đi qua cấu trúc cốt lõi của một dự án PyTorch Lightning, bao gồm các thành phần thiết yếu như LightningModule và Trainer, để tạo nền tảng vững chắc cho các giải pháp AI nâng cao hơn.
- Giới thiệu về PyTorch Lightning50 XP
- Làm quen với LightningModule100 XP
- Chạy Lightning Trainer100 XP
- Định nghĩa mô hình với LightningModule50 XP
- Cách sử dụng LightningModule50 XP
- Thành thạo phương thức init100 XP
- Hoàn thiện phương thức forward100 XP
- Triển khai logic huấn luyện50 XP
- Cài đặt bước huấn luyện100 XP
- Cấu hình optimizer100 XP
- Huấn luyện và đánh giá100 XP
2
Kỹ thuật nâng cao trong PyTorch Lightning
Chúng ta sẽ đi sâu hơn vào PyTorch Lightning để quản lý dữ liệu hiệu quả và tinh chỉnh quá trình huấn luyện mô hình trong chương này. Bạn sẽ học cách tạo các quy trình dữ liệu theo mô-đun, có thể tái sử dụng với LightningDataModule, đánh giá mô hình chính xác thông qua validation và testing, và nâng cao quá trình huấn luyện bằng Lightning Callbacks để tự động cải thiện mô hình và tránh overfitting.
3
Tối ưu hóa mô hình cho khả năng mở rộng
Học cách chuẩn bị mô hình học sâu cho triển khai thực tế bằng cách làm cho chúng gọn nhẹ và nhanh hơn. Chương này giới thiệu các kỹ thuật như dynamic quantization, pruning và chuyển đổi sang TorchScript, giúp bạn giảm kích thước mô hình và độ trễ mà không làm giảm độ chính xác
Mô hình AI có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning
Hoàn
thành khóa học
