ML Pipeline: Introduzione a Pytorch e Hydra¶
In questo percorso di due serate andremo a vedere insieme a Cezar Sas duec potenti framework per la gestione e implementazione di un progetto di machine learning.
PyTorch:
PyTorch è un popolare framework open-source per l'apprendimento profondo (deep learning) che è stato sviluppato principalmente da Facebook's AI Research lab (FAIR). PyTorch è noto per la sua flessibilità e facilità d'uso, ed è ampiamente utilizzato sia in ambito accademico che industriale.
Ecco alcune caratteristiche chiave di PyTorch:
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Tensors dinamici: PyTorch utilizza tensori dinamici, il che significa che è possibile definire e modificare la struttura dei modelli durante l'esecuzione. Questo lo rende molto adatto per la ricerca e lo sviluppo rapido di prototipi.
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Supporto GPU: PyTorch offre un supporto eccellente per l'accelerazione tramite GPU, consentendo di eseguire calcoli intensivi in parallelo per addestrare modelli più velocemente.
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Autograd: PyTorch include un sistema di autograd integrato che semplifica il calcolo dei gradienti durante l'ottimizzazione dei modelli.
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Ampia comunità e ecosistema: PyTorch ha una vasta comunità di sviluppatori e una ricca collezione di librerie e strumenti di supporto per l'apprendimento profondo.
Hydra:
Hydra è un framework di configurazione flessibile e potente che aiuta gli sviluppatori a gestire facilmente le configurazioni dei progetti complessi. È stato sviluppato principalmente da Facebook e si integra molto bene con PyTorch (e altri framework).
Ecco alcune caratteristiche chiave di Hydra:
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Configurazione a livello di progetto: Hydra consente di definire e gestire facilmente le configurazioni dei progetti in modo gerarchico. È possibile specificare parametri in base all'ambiente (sviluppo, test, produzione) e sovrascrivere facilmente le configurazioni.
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Riutilizzo delle configurazioni: Hydra permette di definire configurazioni ricche di dettagli una volta sola e quindi utilizzarle in diversi componenti del progetto.
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Integrazione con PyTorch: Hydra è spesso utilizzato con PyTorch per gestire le configurazioni dei modelli di apprendimento automatico in modo pulito e organizzato.
Struttura del percorso¶
- Introduzione a Pytorch
- Introduzione a Hydra
Materiale¶
