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    Basándonos en el mensaje de error, parece que el argumento ‘model’ no es una instancia de LightningModule.

    Para solucionar esto, asegúrate de que el argumento ‘model’ que se pasa al método fit() sea una instancia de LightningModule. Puedes hacerlo importando el módulo LightningModule de pytorch_lightning y definiendo tu clase modelo como una subclase de él:

    import pytorch_lightning as pl
    
    class MyModel(pl.LightningModule):
         def __init__(self):
              super().__init__()
              # define aquí tus capas y componentes del modelo
    
         def forward(self, x):
              # implementación del paso de avance del modelo
    
         def training_step(self, batch, batch_idx):
              # implementación del paso de entrenamiento
    
         def validation_step(self, batch, batch_idx):
              # implementación del paso de validación
    
         def configure_optimizers(self):
              # define aquí tu optimizador
    
    # crea una instancia de tu modelo
    model = MyModel()
    
    # entrena el modelo usando el método fit(), pasando los cargadores de datos de entrenamiento y validación como argumentos
    trainer.fit(model, train_loader, val_loader)
    

    Al asegurarte de que tu clase modelo sea una subclase de LightningModule y pasar una instancia de esa clase como argumento ‘model’ al método fit(), deberías poder resolver el error.

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