pytorch lightning

深度學習框架，以預處理，芬特和部署AI模型。

新部署模型？查看Litserve，Pytorch Lightning用於模型服務

快速啟動•示例•Pytorch Lightning•織物•閃電AI•社區•文檔

閃電有2個核心軟件包

Pytorch Lightning：訓練和部署Pytorch。
閃電面料：專家控制。

閃電可以使您對要在Pytorch上添加多少抽象的顆粒狀控制。

快速開始

安裝閃電：

 PIP安裝閃電

高級安裝選項

以可選的依賴性安裝

PIP安裝閃電['extra']

康達

Conda安裝閃電-C Conda -Forge

安裝穩定版本

從源安裝未來版本

pip install https://github.com/lightning-ai/lightning/archive/refs/heads/release/stable.zip-u

安裝出血邊緣

每晚從源頭安裝（不保證）

 PIP install https://github.com/lightning-ai/lightning/archive/refs/heads/master.zip-u

或通過測試PYPI

 PIP安裝-IU https：//test.pypi.org/simple/ pytorch -lightning

Pytorch Lightning示例

定義培訓工作流程。這是一個玩具示例（探索真實示例）：

 ＃main.py＃！ PIP安裝Torchvisionimport火炬，Torch.nn作為nn，torch.utils.data作為數據，TOV，TV，TORCH.NN.功能功能為fimport Lightning，如L＃-------------- ---------------------------- --------------------＃步驟1：定義LightningModule＃--------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ----- ------＃lightningModule（nn.module子類）定義了一個完整的*系統*＃（即：llm，fiffusion模型，自動編碼器或簡單的圖像分類器）.class litautoEncododer （l.lightningmodule） self）：super（）。順序（nn.linear（3，128），nn.relu（），nn.linear（128，28 * 28））def向前（self，x）：＃在閃電中，向前定義預測/推理action emperiation = self。 condoder（x）返回嵌入式培訓triagn_step（self，batch，batch_idx）：＃triending_step定義火車環。它獨立於forwardx，_ = batchx = x.view（x.size（0），-1）z = self.encoder（x）x_hat = self.decoder（z）loss = f.mse_loss（x_hat，x） self .log（“ train_loss”，損失）返回LOSTDEF configure_optimizers（self）：優化器= torch.optim.adam（self.parameters（），lr = 1e-3）返回優化器＃--------- -------------------------------------------------- --------------------------------- ---------# Step 2: Define data# - ------------------dataset = tv.datasets.MNIST(".", download=True , transform=tv.transforms.ToTensor())train, val = data. random_split(dataset, [55000, 5000])# -------------------# Step 3 ：train＃-------------- ----------- autoCoder = litautoEncoder（）trainer = l.trainer（）Trainer.fit（autoencoder，data.dataloader（train），data.dataloader （val））

在終端上運行模型

PIP安裝火炬
python main.py

為什麼要閃電？

Pytorch Lightning只是有組織的Pytorch -Lightning Disentangles Pytorch代碼，使科學與工程學解脫。

社區

閃電界由

• 10多個核心貢獻者都是專業工程師，研究科學家和博士學位的混合。來自AI頂級實驗室的學生。

• 800多個社區貢獻者。

是否想幫助我們建造閃電並減少成千上萬的研究人員的樣板？了解如何在這裡做出第一個貢獻

Lightning也是Pytorch生態系統的一部分，該系統要求項目具有可靠的測試，文檔和支持。

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