« Optimiser l’apprentissage profond : ajuster les modèles PyTorch » est une formation de niveau intermédiaire destinée aux professionnels de l’apprentissage profond désireux d’aller au-delà des entraînements standard et d’acquérir un contrôle précis sur leurs modèles. Les boucles d’entraînement standard peuvent masquer des problèmes critiques, entraînant des performances instables et des résultats sous-optimaux. Cette formation vous permettra de maîtriser pleinement le processus d’entraînement à l’aide de PyTorch Lightning.

Vous apprendrez à implémenter des callbacks personnalisés pour un contrôle sophistiqué, tels que l’arrêt précoce et la création de points de contrôle du modèle, afin de réduire les coûts et d’éviter le surapprentissage. Grâce à des travaux pratiques, vous maîtriserez des techniques de débogage avancées, en apprenant à diagnostiquer et à corriger les instabilités d’entraînement par l’analyse des normes de gradient et des distributions d’activation. Vous acquerrez également une expérience pratique dans le réglage fin de grands modèles pré-entraînés pour des tâches de spécialisation. À l’issue de cette formation, vous serez capable de créer, de diagnostiquer et d’optimiser des modèles PyTorch performants, stables et efficaces, prêts à être déployés en production.