PyTorch Lightning

O PyTorch Lightning é uma biblioteca de aprendizagem profunda de código aberto para experimentos e produtos de aprendizagem profunda e de aprendizagem automática em grande escala criada por William Falcon. A biblioteca foi projetada para lidar com as dificuldades de escala associadas aos modelos de aprendizagem profunda, que normalmente precisam ser gerenciados manualmente. A biblioteca PyTorch Lightning ajuda a simplificar seu gerenciamento.

O PyTorch Lightning tem três princípios fundamentais: eficiência computacional, flexibilidade experimental e simplicidade de código. Mais especificamente, ele permite que os desenvolvedores projetem e gerenciem conjuntos de códigos de forma declarativa, com uma API simples e eficiente, desempenho consistente e treinamento dimensionável em várias GPUs. Ele também inclui abstrações de alto nível, como otimizadores, taxas de aprendizagem, checkpointing, retornos de chamada, registro e muito mais para gerenciar conjuntos de códigos de aprendizagem profunda.

A biblioteca é construída sobre a biblioteca PyTorch, permitindo que os desenvolvedores aproveitem os recursos de aprendizagem profunda do PyTorch e do Lightning Deep Learning do PyTorch. Além disso, os desenvolvedores têm a capacidade de integrar plug-ins complementares de outras bibliotecas, como scikit-learn, Catalyst, Hydra e Ignite.

Atualmente, o PyTorch Lightning é amplamente usado por equipes de pesquisa em todo o mundo e é a principal opção para treinar modelos de aprendizagem profunda. Ele também é usado no desenvolvimento de aplicativos como carros autônomos, saúde, processamento de linguagem natural, visão computacional, internet das coisas, sistemas de recomendação e muito mais.

O PyTorch Lightning facilita para os desenvolvedores a criação de soluções de aprendizado de máquina usando o aprendizado profundo. Seus recursos permitem que os desenvolvedores projetem e gerenciem conjuntos de códigos de forma rápida e eficiente, possibilitando ciclos rápidos de desenvolvimento e experimentação. Ele é usado principalmente por equipes de pesquisa em todo o mundo para desenvolver modelos de aprendizagem profunda e também é cada vez mais usado para desenvolver aplicativos em uma ampla variedade de setores.