PyTorch Lightning 개발 도우미

무엇을 해주나

• PyTorch 모델 코드를 LightningModule의 6개 영역(초기화, train/val/test step, predict, optimizer)으로 재구성합니다.
• Trainer 설정(멀티 GPU/TPU, 혼합정밀도, 그래디언트 누적·클리핑, 체크포인트, 조기 종료)을 상황에 맞게 구성합니다.
• LightningDataModule로 데이터 파이프라인을 캡슐화하고, W&B·TensorBoard·MLflow·CSV 로깅을 연결합니다.
• 모델 규모에 따른 분산 전략(DDP / FSDP / DeepSpeed) 선택 기준과 설정 예시를 제공합니다.
• 동봉된 템플릿 스크립트와 컴포넌트별 상세 레퍼런스 문서를 참고해 답변합니다.

이런 분께 추천

• 순수 PyTorch 학습 루프의 보일러플레이트를 줄이고 프로젝트를 정리하려는 ML 엔지니어
• 단일 GPU 실험을 여러 GPU/노드로 확장하려는 연구자
• 실험 추적(W&B, MLflow)과 체크포인트 관리 체계를 세우려는 팀

활용 예시

1. "기존 train.py의 for-epoch 루프를 LightningModule로 옮겨줘" → 모델 정의와 학습/검증 스텝으로 분리된 코드 생성
2. "1.3B 파라미터 모델을 GPU 4장으로 학습하려면?" → FSDP 전략과 Trainer 인자, 정밀도 설정 제안
3. "검증 손실 기준으로 best 체크포인트 저장하고 5에폭 개선 없으면 중단" → ModelCheckpoint·EarlyStopping 콜백 구성 코드 제시

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pytorch-lightning/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/pytorch-lightning 폴더를 내 ~/.claude/skills/pytorch-lightning/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.