在AI开发中，可复现性是团队协作和生产部署的基础。PyTorch Lightning和Hydra的组合可以大幅提升项目组织效率。
首先，安装依赖：pip install pytorch-lightning hydra-core wandb。然后定义LightningModule，将模型、优化器、损失函数、训练/验证步骤封装在一起。例如，继承pl.LightningModule实现configure_optimizers、training_step、validation_step方法。
Hydra用于管理配置。创建config.yaml文件，设置模型名称、学习率、批次大小、数据集路径等参数。通过装饰器来读取配置，并支持命令行覆盖。
数据准备：使用torchvision的ImageFolder加载数据集，并应用随机翻转、颜色抖动等增强。在LightningDataModule中组织train_dataloader和val_dataloader。
训练时，借助Lightning的Trainer设置max_epochs、gpus、callbacks。回调功能丰富，ModelCheckpoint自动保存最佳模型，EarlyStopping防止过拟合，LearningRateMonitor记录学习率变化。
实验追踪：集成WandbLogger，自动记录所有超参数、指标和模型图。在训练过程中，可以实时查看损失曲线和准确率。
多GPU训练：只需设置Trainer(gpus=2, strategy="ddp")，Lightning自动处理数据分布式和梯度同步。
测试与部署：训练完成后，用Lightning的测试模式评估模型，然后用torchscript或ONNX导出进行推理。
整个流水线通过Hydra配置，切换不同数据集或模型只需修改yaml文件，无需改动代码。这种结构化方法减少了重复劳动，提高了实验管理的规范性。