Custom Training Loop

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

office@freenetmedia.pl