专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。
首先，它把研究代码与工程代码相分离，还将PyTorch代码结构化，更加直观的展现数据操作过程。
现阶段人工智能的发展速度远远超过任何单一框架所能跟上的速度，深度学习的领域更是在不断发展的，主要体现在在复杂性和规模上。
纵观机器学习领域，主要趋势之一是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目激增。 例如，Cortex再现了部署无服务器功能但具有推理管道的体验。类似地，DVC实现了现代版本控制和CI / CD管道，但仅用于ML。
PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架，适合需要最大灵活性同时大规模增强性能的专业人工智能研究人员和机器学习工程师。
对于PyTorch开发者来说，Google Colab上的TPU资源不能用，恐怕是最遗憾的事情了。Google的云计算资源眼看着不能用，转TensorFlow又是不可能的。
机器之心报道 机器之心编辑部 还记得那个看起来像 Keras 的轻量版 PyTorch 框架 Lightning 吗？它终于出了 1.0.0 版本，并增添了很多新功能，在度量、优化、日志记录、数据流、检查点等方面均进行了完善。 Keras 和 PyTorch 都是对初学者非常友好的深度学习框架，两者各有优势，很多研究者和开发者在选择框架时可能会举棋不定。基于这种情况，grid.ai CEO、纽约大学博士 William Falcon 创建了 PyTorch Lightning，为 PyTorch 披上了一件
对使用PyTorch Lightning的训练代码和原始的PyTorch代码进行了对比，展示了其简单，干净，灵活的优点，相信你会喜欢的。
纵观机器学习领域，一个主要趋势是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目。例如，Cortex重新创造了部署serverless功能的体验，但使用了推理管道。类似地，DVC实现了现代版本控制和CI/CD管道，但是是针对ML的。
PyTorch非常易于使用，可以构建复杂的AI模型。但是一旦研究变得复杂，并且将诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能会引入错误。
PyTorch Lightning的创造者Will Falcon领导的Lightning AI，正在准备开放他们的AI开发平台。我们与Will Falcon进行了讨论。
PyTorch Lightning 地址：https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning
Flash 是基于PyTorch Lightning的快速原型任务，基线和微调可扩展深度学习模型的集合。它提供从基准实验到最新研究的无缝体验。它使用户能够构建模型而不会被所有细节所吓倒，并且可以通过Lightning灵活地进行试验以获得完整的多功能性。
选自Medium 作者：Florian Ernst 机器之心编译 编辑：小舟、陈萍 用了 Lightning 训练速度反而更慢，你遇到过这种情况吗？ PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具，它可以抽出代码中复杂重复的部分，使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 本文作者 Florian Ernst Ernst 撰写博客详
事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。
PyTorch-lightning是最近发布的库，它是PyTorch的一个类似Kera的ML库。它将核心训练和验证逻辑留给您，并自动完成其余的工作。（顺便说一句，Keras我指的是没有样板，没有过度简化）。
PyTorch Lightning是基于PyTorch的高级框架，在云上大规模部署很有优势。
【GiantPandaCV导语】Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库(可以理解为keras之于tensorflow)，为了让用户能够脱离PyTorch一些繁琐的细节，专注于核心代码的构建，提供了许多实用工具，可以让实验更加高效。本文将介绍安装方法、设计逻辑、转化的例子等内容。
在开始一个新的机器学习项目时，难免要重新编写训练循环，加载模型，分布式训练……然后在Debug的深渊里看着时间哗哗流逝，而自己离项目核心还有十万八千里。
这份终极指南从简单到复杂，一步步教你清除模型中所有的GP模型，直到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利用你的网络。
机器之心报道 机器之心编辑部 PyTorch Lightning 背后的初创公司推出了一套熟练掌握 PyTorch 的免费系列课程。 随着微软发布「ChatGPT 版必应」，业界在深度学习（DL）应用落地方面的进展越来越受到关注。领域内的初学者在仰望星空的同时，也要脚踏实地学好深度学习基础知识。 近期，PyTorch Lightning 背后的初创公司 Lightning AI 推出了一个名为「深度学习基础（Deep Learning Fundamentals）」的免费系列课程，课程讲师是畅销书《Machi
pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow。
让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。
相信大家平时在使用Pytorch搭建网络时，多少还是会觉得繁琐，因为我们需要搭建数据读取，模型，训练，checkpoints保存等等一系列模块。每当切换到新的任务后很多情况下之前的代码不能复用，或者说要复用就需要做很多地方的修改，到最后还不如重新写一遍。所幸，pytorch_lightning让这一过程简化了很多，相信如果你用过这个库你也会体验到它的方便性。但是torchline的存在是让你使用Pytorch更加的顺滑舒畅。
深度学习模型已被证明可以通过增加数据和参数来改善。即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。
来源：极市平台本文约9600字，建议阅读10+分钟本文作者与你分享使用Pytorch-Lightning心得。 写在前面 Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时，感觉它很重很难学，而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求，我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间，Debug也是这些代码花的时间最多，而且渐渐产生了一个矛盾之处：如果想要更多更好的功能，如TensorBoard支持，Early Stop，LR Scheduler，分布式训练，
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 面对数以亿计的图片数据，到底该用什么样的方法才能快速搞实验？ 这样的问题，或许在做机器学习研究的你，也会经常遇到。 而就在最近，一个国外小哥就提出了一种建议： 在Pytorch lightning基础上，让深度学习pipeline速度提升10倍！ 用他自己的话来说就是——“爬楼时像给了你一个电梯”。 这般“酸爽”，到底是如何做到的呢？ 优化机器学习pipeline，很重要 无论你是身处学术界还是工业界，时间和资源等各种因素，往往会成为你在搞实验
每一个深度学习项目都是不同的。不管你有多少经验，你总会遇到新的挑战和意想不到的行为。你在项目中运用的技巧和思维方式将决定你多快发现并解决这些阻碍成功的障碍。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
BERT可能是最流行的NLP迁移学习方法。Huggingface的实现提供了许多不错的功能，并在漂亮的API之后抽象了细节。
pytorch-lightning 是一个深度学习框架，可以在多个 GPU、TPU 上进行预训练、微调和部署 AI 模型，而无需进行任何代码更改。
介绍: torch.floor() 用于将张量元素向下取整,得到不超过每个元素的最大整数。
AutoML全称是Automated Machine Learning，即自动机器学习，听起来是不是很酷，没错的确很酷，如果感兴趣的话可以读一下我们实验室写的AutoML综述： AutoML: A Survey of State-of-the-art。
自深度学习重新获得公认以来，许多机器学习框架层出不穷，争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano，到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow，许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择？
你好，我是云哥。本篇文章为大家介绍一个可以帮助大家优雅地进行深度学习研究的工具：pytorch-lightning。
来源：机器之心本文约3000字，建议阅读10分钟本文介绍了MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」。 登陆 GitHub 以来，这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务，企业很快发现，训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日， MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」
如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调 AIGC 模型，已成为 AIGC 商业化和应用爆发的最大痛点。
开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
作者 | Eric Hofesmann 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Eric Hofesmann 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。 最近几年，开源工具在满足端到端平台的许多需求方面取得了很大进步。从模型架构开发到数据集管护（Dataset curation），再到模型训练和部署，它们都可以扮演一个不可思议的角色。有了充分的挖掘，你就能发现一个开源的工具，可以支持大量的数据和模型生命周期。工具间的紧密集成是实现近乎
我制作了一个 csv 文件，其中包含我在 Medium.com 网站上使用 Parsehub 抓取的各种标签中最好的数据科学文章。csv 文件包含有关文章标题、使用的标签、作者、点在人数、回复数量等信息。该数据集可在 Kaggle 上获得，称为 Medium-Search-Dataset。
机器之心报道 机器之心编辑部 登陆 GitHub 以来，这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务，企业很快发现，训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日， MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」，旨在更快地训练模型、降低成本，并获得表现更好的模型。 Composer 是一个用 PyTorch 编写的开源库，旨在集
2020年已经过去了，国外的一家专门提供Python服务的网站Troy Labs，盘点出了2020年发布的Python库Top10。
低代码开发，顾名思义，指的是软件开发过程中只需要编写少量代码就够了。与传统开发方式相比，低代码大幅减少了编写代码的工作量，这使其具备了更快的速度、更短的开发时间与更低的成本。
pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。
近年来，深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。
现在，如果你问一个人，他们需要做什么才能把一个东西变成5，你可能会在视觉上做这样的事情:
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