NEOPOLIS AKADEMY
Modèles d’IA évolutifs avec PyTorch Lightning
Approfondissement des bonnes pratiques pour entraîner et optimiser des modèles à grande échelle avec PyTorch Lightning. Couvre structuration de code, stratégies d’entraînement distribuées, validation robuste et réglage d’hyperparamètres pour une mise au point reproductible.
Découvrir cette formation sur Akademy ↗Les inscriptions et les modalités pratiques sont disponibles sur Neopolis Akademy.
Ce que vous allez découvrir
Organisation du code et des modules Lightning pour clarté et réutilisabilité.
Stratégies d’entraînement distribuées et gestion des données à grande échelle.
Protocoles de validation, métriques et enregistrements pour suivre la performance.
Approches d’optimisation, scheduler, régularisation et recherche d’hyperparamètres.
Intégration d’outils de suivi d’expériences pour audit et débogage d’entraînements.
PAS À PAS
Le programme de la formation
01Modèles d’IA évolutifs avec PyTorch Lightning
Conception et optimisation de modèles évolutifs avec PyTorch Lightning : architecture LightningModule, gestion des données avec LightningDataModule, création de DataLoaders, validation et techniques d’optimisation comme quantification et élagage.
Explique l’architecture PyTorch Lightning et l’usage du LightningModule pour définir des modèles réutilisables.
Montre la structuration des données via LightningDataModule, la création de DataLoaders et l’intégration des phases de validation et test.
Aborde l’optimisation pour l’évolutivité : quantification dynamique, comparaison de modèles quantifiés et techniques d’élagage.
Voir ce module sur Akademy ↗Source du programme : Neopolis Akademy. Fiche d’origine