NEOPOLIS AKADEMY
Entraîner efficacement des modèles d’IA avec PyTorch
Maîtrisez l’entraînement efficace de modèles PyTorch : gestion des données, optimisation des boucles d’entraînement, réglage des hyperparamètres, parallélisme et bonnes pratiques pour accélérer la convergence et réduire les coûts computationnels.
Découvrir cette formation sur Akademy ↗Les inscriptions et les modalités pratiques sont disponibles sur Neopolis Akademy.
Ce que vous allez découvrir
La formation couvre la chaîne d’entraînement avec PyTorch : pipelines de données, dataloaders, stratégies d’augmentation et batching efficaces.
On aborde les optimisateurs, schémas de learning rate, checkpoints et techniques d’accélération (FP16, gradient accumulation, distributed training).
Le cours présente aussi des méthodes pour surveiller l’entraînement, diagnostiquer le surapprentissage et reproduire des expériences.
PAS À PAS
Le programme de la formation
01Entraîner efficacement des modèles d’IA avec PyTorch
Approche centrée sur l’entraînement efficace avec PyTorch : préparation des données et modèles avec Accelerator, entraînement distribué via Trainer, optimisations comme accumulation de gradients et gradient checkpointing, et usages d’AdamW.
Explique la préparation des modèles et des jeux de données avec AutoModel et Accelerator, le placement automatique des composants sur les appareils et le prétraitement d’images et d’audio pour l’entraînement.
Détaille l’entraînement distribué : réglage fin avec Trainer, définition des métriques d’évaluation, configuration des TrainingArguments et paramétrage du Trainer.
Présente des leviers d’efficacité comme l’accumulation de gradients (avec Accelerator et Trainer), le gradient checkpointing et des stratégies d’optimisation locales, puis l’application d’AdamW et le dimensionnement d’optimiseur.
Voir ce module sur Akademy ↗Source du programme : Neopolis Akademy. Fiche d’origine