Wprowadzenie
Custom Training Loop (własna pętla treningowa) to ręcznie napisany kod odpowiedzialny za cały proces uczenia modelu. Zamiast korzystać z gotowych funkcji typu model.fit() (Keras) czy Trainer (Hugging Face), programista sam kontroluje każdy krok treningu.
Dlaczego warto pisać Custom Training Loop?
- Pełna kontrola nad każdym aspektem treningu
- Łatwiejsze implementowanie zaawansowanych technik (gradient accumulation, mixed precision, custom schedulers)
- Lepsze debugowanie i zrozumienie tego, co dzieje się wewnątrz modelu
- Możliwość implementacji niestandardowych strategii uczenia (curriculum learning, contrastive loss, RLHF itp.)
- Wydajność – mniejsze overheady niż w wysokopoziomowych API
Typowa struktura pętli w PyTorch
Podstawowa struktura Custom Training Loop wygląda następująco:
- Zero gradients
- Forward pass
- Obliczenie loss
- Backward pass (backpropagation)
- Optimizer step
- Zero gradients (następna iteracja)
Zaawansowane techniki używane w Custom Loop
- Gradient Accumulation
- Mixed Precision Training (AMP)
- Gradient Clipping
- Custom Learning Rate Scheduling
- Early Stopping + Model Checkpointing
- Distributed Training (DDP, FSDP)
Kiedy używać Custom Training Loop?
- Badania naukowe i eksperymenty
- Trening dużych modeli (LLM, Diffusion, Multimodal)
- Implementacja niestandardowych algorytmów uczenia
- Optymalizacja pamięci i prędkości
- RLHF, DPO, LoRA fine-tuning
Dodano: 16 maja 2026