lightning bolts

Pytorch Lightningを拡張するための深い学習コンポーネント

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はじめる

PIP / CONDA

pip install lightning-bolts

その他のインストール

出血エッジをインストールする（保証なし）

pip install https://github.com/Lightning-Universe/lightning-bolts/archive/refs/heads/master.zip

すべてのオプションの依存関係をインストールします

pip install lightning-bolts[ " extra " ]

ボルトとは何ですか？

Boltsパッケージは、応用研究と生産のために、コールバックやデータセットなどのPytorch Lightningを拡張するためのさまざまなコンポーネントを提供します。

例1：トーチオートコールバックで稲妻トレーニングを加速

Torch Ortは、モデルを最適化されたONNXグラフに変換し、NVIDIAまたはAMD GPUを使用するときにトレーニングと推論を高速化します。詳細については、ドキュメントを参照してください。

 from pytorch_lightning import LightningModule , Trainer
import torchvision . models as models
from pl_bolts . callbacks import ORTCallback


class VisionModel ( LightningModule ):
    def __init__ ( self ):
        super (). __init__ ()
        self . model = models . vgg19_bn ( pretrained = True )

    ...


model = VisionModel ()
trainer = Trainer ( gpus = 1 , callbacks = ORTCallback ())
trainer . fit ( model )

例2：スパルスムルコールバックでスパースを導入して、推論を加速します

Sparsemlを使用して微調整中にスパースを導入することができます。これにより、最終的には、Deepsparseエンジンを活用して、推論時間にパフォーマンスの改善を確認できます。

 from pytorch_lightning import LightningModule , Trainer
import torchvision . models as models
from pl_bolts . callbacks import SparseMLCallback


class VisionModel ( LightningModule ):
    def __init__ ( self ):
        super (). __init__ ()
        self . model = models . vgg19_bn ( pretrained = True )

    ...


model = VisionModel ()
trainer = Trainer ( gpus = 1 , callbacks = SparseMLCallback ( recipe_path = "recipe.yaml" ))
trainer . fit ( model )

特定の研究実装はサポートされていますか？

ユーザーが、幅広い問題を支援する一般的なコンポーネントを提供するように奨励したいと思います。ただし、特定のドメインを支援するコンポーネントも歓迎されます！

たとえば、SSLモデルのトレーニングを支援するコールバックは大きな貢献になります。ただし、最新の論文の次の最大のSSLモデルは、Lightning Flashに良い貢献になるでしょう。

Lightning Flashを使用して、応用研究のために最先端のモデルを訓練、予測、提供します。 SSLベースのタスクのVISSLフラッシュ統合を調べることをお勧めします。

貢献する！

ボルトは、Pytorch LightningチームとPytorch Lightningコミュニティによってサポートされています！

私たちのスラックに参加したり、貢献ガイドラインを読んで、貢献者になるのを助けてください！

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ライセンス

このリポジトリにリストされているApache 2.0ライセンスを遵守してください。さらに、Lightningフレームワークは保留中の特許です。