BoringDataModuleclassLitAdam(torch.optim.Adam):defstep(self,closure):print("⚡","using LitAdam","⚡")super().step(closure)classFancyAdam(torch.optim.Adam):defstep(self,closure):print("⚡","using FancyAdam","⚡")super().step(closure)cli=LightningCLI(Demo...
Lightning 1.5版本引入了CLI V2,支持subcommands; shorthand notation; and registries for callbacks,optimizers, learning rate schedulers, LightningModules, and LightningDataModules。 LightningCLI, No Boilerplate For Reproducible AI 运行实验通常需要配置许多不同的训练器和模型参数,例如学习速率、批量大小、时期数量...
YAML保持与以前相同，并且CLI命令当然是一致的。如果需要的话，我们实际上可以更新我们以前的PyTorch API来使用新模型，只需将新的旧的dictor.py脚本替换为新的脚本，然后再次运行$ cortex部署：Cortex在此处自动执行滚动更新，在该更新中，新的API会被启动，然后与旧的API交换，从而避免了模型更新之间的任何停机时间。...
cli import LightningCLI cli = LightningCLI(MyModel, MyDataModule) Powered By Version control your experiments using tools like MLflow or Weights & Biases to track your experiments: from pytorch_lightning.loggers import MLFlowLogger logger = MLFlowLogger(experiment_name="my_experiment") trainer = ...
我们使用CLI中的命令部署API 我们的预测API将使用Cortex的Python Predictor类定义一个init()函数来初始化我们的API并加载模型,并使用一个define()函数在查询时提供预测: 很简单 我们从训练代码中重新调整了一些代码的用途,添加了一些推理逻辑,仅此而已。需要注意的一件事是,如果将模型上传到S3(推荐),则需要添加一些...
解析CLI 参数并调用主函数 if __name__ == "__main__": parser = ArgumentParser(description=__doc__) parser.add_argument("--model", default="lenet", type=str, help="Provide an implemented model.") parser.add_argument("--device", default=0, type=int, help="Select a CUDA device.")...
命令行接口CLI CLI可以很容易地配置训练(主要是model、data、trainer)时的各个参数,将代码与配置分离,避免直接改动代码。 安装依赖 pip install "pytorch-lightning[extra]" 1. 创建LightningCLI 实例化一个LightningCLI对象,类似Trainer对象一样使用,只是不在py文件中直接运行,而是等待命令和参数后运行。
这个错误表明你的Python环境中缺少名为pytorch_lightning.utilities.cli的模块,或者该模块在当前的PyTorch Lightning版本中不可用。 解决方案 检查PyTorch Lightning版本: 确保你安装的PyTorch Lightning版本包含pytorch_lightning.utilities.cli模块。根据搜索结果,LightningCLI是在PyTorch Lightning的某些版本中引入的,并且可能不...
我们使用Python为模型编写预测API我们使用YAML定义API基础架构和行为我们从CLI使用命令来部署API我们的预测API将使用Cortex的Python Predictor类来定义init()函数，以初始化我们的API并加载模型，并使用predict()函数在查询时进行预测：import torch import pytorch_lightning as pl import MyModel from training_code from ...
exclude_some_params()) def cli_main(args: ArgsType = None): LightningCLI(args=args, auto_configure_optimizers=False) if __name__ == "__main__": cli_main(["fit", "--config", "test_config.yaml"]) And this test_config.yaml file: trainer: # pytorch lightning trainer arguments max...