PyTorch Lightning

PyTorch Lightning - это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом для крупномасштабных экспериментов и продуктов машинного обучения и глубокого обучения, созданная Уильямом Фальконом. Библиотека разработана для решения проблем масштаба, связанных с моделями глубокого обучения, которыми обычно приходится управлять вручную. Библиотека PyTorch Lightning помогает упростить управление ими.

PyTorch Lightning имеет три основных принципа: вычислительная эффективность, экспериментальная гибкость и простота кода. Более конкретно, он позволяет разработчикам проектировать и управлять наборами кода декларативным способом, с простым и эффективным API, стабильной производительностью и масштабируемым обучением на нескольких GPU. Он также включает в себя высокоуровневые абстракции, такие как оптимизаторы, скорость обучения, контрольные точки, обратные вызовы, протоколирование и многое другое для управления наборами кода глубокого обучения.

Библиотека построена поверх библиотеки PyTorch, что позволяет разработчикам использовать преимущества как глубокого обучения PyTorch, так и функции глубокого обучения PyTorch Lightning Deep Learning. Кроме того, разработчики имеют возможность интегрировать дополнительные плагины из других библиотек, таких как scikit-learn, Catalyst, Hydra и Ignite.

PyTorch Lightning в настоящее время широко используется исследовательскими группами по всему миру и является их основным выбором для обучения моделей глубокого обучения. Он также используется при разработке таких приложений, как самодвижущиеся автомобили, здравоохранение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, интернет вещей, рекомендательные системы и многое другое.

PyTorch Lightning облегчает разработчикам создание решений машинного обучения с использованием глубокого обучения. Его функции позволяют разработчикам быстро и эффективно проектировать и управлять наборами кода, обеспечивая быстрые циклы разработки и экспериментов. В основном он используется исследовательскими группами по всему миру для разработки моделей глубокого обучения, а также все чаще применяется для разработки приложений в самых разных отраслях.