Clasificación de Texto con PyTorch y TorchText en Google Colab

¿Cómo comenzar con PyTorch y su proyecto final?

Bienvenido al curso de PyTorch, un entorno ideal para adentrarte en los modelos de inteligencia artificial. Durante este curso aprenderás a desarrollar y mejorar un clasificador de texto en inglés utilizando PyTorch y TorchText, lo que te capacitará para implementar tus propias soluciones de procesamiento del lenguaje natural.

¿Qué es PyTorch y cómo se usa en el proyecto final?

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático que permite crear modelos personalizados de inteligencia artificial. En este curso, trabajaremos en Google Colab para desarrollar un clasificador de texto capaz de interpretar y etiquetar diferentes tipos de contenido, como animales, edificios y compañías.

Utilizaremos el dataset DBpedia, compuesto por textos de Wikipedia y artículos en inglés. Este proyecto implica:

• Proceso de creación de vocabulario y dataset: Convertir textos en números comprensibles para un modelo de IA. Key: un buen vocabulario y tokenizador son fundamentales.
• Data loaders: Paquetes que dividen el dataset en batches, permitiendo alimentar al modelo para su aprendizaje y evaluación.

¿Cómo crear y entrenar un modelo en PyTorch?

Desarrollaremos una arquitectura de clasificación de texto, basándonos en la clase nn.Module, la base de los modelos modernos de IA. Los pasos son:

1. Inicialización del modelo: Considera como construir bloques de Lego para dar forma al modelo.
2. Conexión de bloques: Organizar los componentes del modelo para optimizar su funcionamiento.
3. Definición de hiperparámetros: Incluye el número de épocas, tasa de aprendizaje y tamaño del batch.
4. Función de pérdida y optimizador: Elementos esenciales para el entrenamiento y mejora del modelo.

Después de estos pasos, el modelo estará listo para ser entrenado y evaluado en su precisión mediante datasets de prueba.

¿Cómo hacer inferencia y almacenar el modelo?

La inferencia es el proceso de aplicar modelos a datos nuevos para evaluar su eficacia. Además, se implementará una función predict, optimizada con torch.compile de PyTorch 2.0, que mejora la eficiencia del modelo.

Para asegurar la disponibilidad futura del trabajo:

• Checkpoint: Guarda los pesos del modelo, el estado del optimizador, las épocas y las pérdidas localmente.
• Hub de JoinFace: Aloja el modelo para que la comunidad pueda acceder, mejorar y utilizarlo.

¿Qué necesitas saber antes de aprender PyTorch?

Debes tener conocimientos previos en:

• Programación orientada a objetos con Python
• NumPy y Matplotlib
• Fundamentos de Deep Learning: Conceptos como redes neuronales, capas, pesos, entrenamiento, evaluación y funciones de pérdida.
• Hub de JoinFace: Saber encontrar y gestionar modelos.

Con estas habilidades, estarás listo para explorar el mundo de PyTorch. Aprender PyTorch y TorchText te abrirá las puertas a la creación de modelos eficientes de procesamiento del lenguaje natural, fomentando un aprendizaje continuo y emocionantes desafíos en el camino. ¡Prepárate para embarcarte en este fascinante viaje de inteligencia artificial!