callbacks

Os callbacks adicionam funcionalidade ao treino sem modificar o LightningModule. Capturam lógica não essencial, como pontos de controlo (checkpointing), paragem antecipada (early stopping) e registo de logs.

Skills
Investigação em IA
3

Para que serve e como usar

Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

Instale a skill (comando acima).
No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

Instalar (Claude Code)

mkdir -p .claude/skills/callbacks && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__callbacks.md -o .claude/skills/callbacks/SKILL.md

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

Conteúdo

ENPT

# PyTorch Lightning Callbacks

## Overview

Callbacks add functionality to training without modifying the LightningModule. They capture **non-essential logic** like checkpointing, early stopping, and logging.

## Built-In Callbacks

### 1. ModelCheckpoint

**Saves best models during training**:

```python
from lightning.pytorch.callbacks import ModelCheckpoint

# Save top 3 models based on validation loss
checkpoint = ModelCheckpoint(
    dirpath='checkpoints/',
    filename='model-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}',
    monitor='val_loss',
    mode='min',
    save_top_k=3,
    save_last=True,  # Als

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