Das Storage Review Bare-Bones AI-Setup-Handbuch

In letzter Zeit haben wir intensiv mit zusammengearbeitet KI im Labor. Dies hat weitreichende Folgen gehabt, von der versehentlichen Zerstörung eines gesamten Betriebssystems mit verschiedenen Konfigurationen und Software bis hin zur Notwendigkeit, ein Basis-Image einzurichten und zu haben, mit dem man plattformübergreifend arbeiten kann. Wir haben entschieden, dass es sich lohnen würde, die grundlegenden Schritte für den Einstieg zu skizzieren, während wir den Prozess der Einrichtung eines Basis-Images für die Arbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) und Entwicklung durchlaufen.

In letzter Zeit haben wir intensiv mit zusammengearbeitet KI im Labor. Dies hat weitreichende Folgen gehabt, von der versehentlichen Zerstörung eines gesamten Betriebssystems mit verschiedenen Konfigurationen und Software bis hin zur Notwendigkeit, ein Basis-Image einzurichten und zu haben, mit dem man plattformübergreifend arbeiten kann. Wir haben entschieden, dass es sich lohnen würde, die grundlegenden Schritte für den Einstieg zu skizzieren, während wir den Prozess der Einrichtung eines Basis-Images für die Arbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) und Entwicklung durchlaufen.

Dies gilt unabhängig davon, ob Sie sich auf Schlussfolgerungen oder Schulungen konzentrieren. Eine saubere, organisierte Umgebung ist für eine effiziente Entwicklung unerlässlich. Daher gehen wir für die Zwecke dieses Leitfadens davon aus, dass Sie über eine Neuinstallation Ihres bevorzugten Betriebssystems (OS) verfügen.

AI-Setup-Anleitung – Konsistent bleiben

Seitdem ich dieses Standard-Basisimage für meine KI- und ML-Projekte implementiert habe, habe ich bemerkenswerte Verbesserungen bei der Effizienz, Wiederholbarkeit und Produktivität festgestellt. Die gut strukturierte und umfassende Umgebung hat den Zeitaufwand für die Einrichtung und Fehlerbehebung verschiedener Server und Workstations, auf denen wir testen, erheblich reduziert. Da ein Teil unserer Arbeit mit KI darin besteht, beim Testen und Überprüfen neuer Plattformen zu helfen, stellt die Wiederholbarkeit sicher, dass wir unsere Ergebnisse konsistent reproduzieren können, was die Gültigkeit und Zuverlässigkeit unserer Ergebnisse stärkt.

Ein besonders bemerkenswertes Ergebnis der Übernahme dieses Standards war die Transformation von Kevin. Vor der Einführung dieser Baseline musste Kevin die Hauptlast der gesamten Arbeit tragen und musste sich oft im Alleingang mit dem Chaos befassen, das durch widersprüchliche Bibliotheken und nicht übereinstimmende Toolversionen verursacht wurde.

Doch seit der Einführung des standardisierten Grundbildes ist Kevin in der Lage, mehr Aufgaben zu delegieren und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren – etwa die Suche nach dem perfekten Bürostuhl. Es scheint, dass sowohl Kevin als auch ich endlich das Geheimnis einer harmonischen und effizienten KI-Entwicklungsumgebung entdeckt haben. Jetzt kann Kevin endlich seinen Morgenkaffee genießen, ohne sich Gedanken darüber machen zu müssen, wie er die letzte Kompatibilitätskrise lösen wird, die ich über Nacht verursacht habe.

Dieser Leitfaden ist so konzipiert, dass er vielseitig ist und auf unterschiedliche Bedürfnisse und Vorlieben eingeht. Egal, ob Sie ein IT-Experte sind, der ein standardisiertes Basis-Image für die Bereitstellung in Ihrem Unternehmen erstellen möchte, oder ein einzelner Entwickler, der eine saubere und effiziente KI-Entwicklungsumgebung einrichten möchte, dieser Leitfaden bietet die wesentlichen Schritte und Einblicke, warum Sie dies tun sollten Möglicherweise benötigen Sie kein bestimmtes Werkzeug, um Ihr Ziel zu erreichen. Wenn Sie die beschriebenen Schritte befolgen, sind Sie bestens gerüstet, um eine robuste, wiederholbare und zuverlässige Grundlage für Ihre KI- und maschinellen Lernprojekte zu schaffen.

Schritte zum Erstellen einer sauberen Basisumgebung für die Arbeit mit KI

1. Installieren Sie die richtigen NVIDIA-Treiber für Ihre Karte(n): Um das volle Potenzial Ihrer GPU für KI-Aufgaben auszunutzen, ist es wichtig, die richtigen NVIDIA-Treiber zu installieren. Diese Treiber ermöglichen die Kommunikation zwischen der GPU und dem Betriebssystem und sorgen so für optimale Leistung und Stabilität.

2. Installieren NVIDIA CUDA-Toolkit: Das NVIDIA CUDA Toolkit ist eine Parallel-Computing-Plattform und ein Programmiermodell, mit dem Entwickler die Leistung von NVIDIA-GPUs für allgemeine Computeraufgaben nutzen können, einschließlich KI- und Deep-Learning-Anwendungen. Durch die Installation des CUDA Toolkits können Sie die Fähigkeiten der GPU für eine schnellere und effizientere KI-Entwicklung nutzen.

Warum ist das NVIDIA CUDA Toolkit wichtig?

Es bietet eine umfassende Entwicklungsumgebung, die GPU-beschleunigte Bibliotheken, Debugging- und Optimierungstools sowie ein Programmiermodell umfasst, das das Schreiben und Warten von GPU-Code erleichtert.

3. Installieren Anaconda: Anaconda ist eine beliebte Distribution der Programmiersprachen Python und R mit Schwerpunkt auf Datenwissenschaft und maschinellem Lernen. Es ist mit einer breiten Palette wichtiger Bibliotheken und Tools für die KI-Entwicklung vorinstalliert, wie NumPy, Pandas, TensorFlow und PyTorch.

Warum ist Anaconda wichtig?

Anaconda vereinfacht den Prozess der Einrichtung und Verwaltung verschiedener Programmierumgebungen und erleichtert so die Arbeit mit verschiedenen KI-Frameworks und Bibliotheken ohne Kompatibilitätsprobleme.

Anaconda-Umgebungen sind eine leistungsstarke Funktion, mit der Sie isolierte Räume für verschiedene Projekte erstellen können, von denen jedes über einen eigenen Satz an Bibliotheken und Paketen verfügt. Diese Umgebungen tragen dazu bei, die Sauberkeit und Organisation Ihres Entwicklungsarbeitsbereichs aufrechtzuerhalten, da sie Konflikte zwischen Abhängigkeiten verschiedener Projekte verhindern. Für jemanden wie mich, der dazu neigt, übermäßig viele Python-Pakete zu installieren, sind Anaconda-Umgebungen ein Lebensretter – sie bewahren mich davor, meine Python-Basisumgebung in ein alptraumhaftes Sammelsurium widersprüchlicher Bibliotheken zu verwandeln.

Der Einsatz von Anaconda-Umgebungen ist für eine effiziente KI-Entwicklung unerlässlich, da Entwickler damit mühelos mehrere Projekte verwalten und zwischen ihnen wechseln können. Dies ist besonders wichtig bei der Arbeit mit KI-Frameworks und -Bibliotheken, für die häufig spezifische Versionsanforderungen und Abhängigkeiten gelten.

Indem Sie Ihre Projekte getrennt und in sich geschlossen halten, ermöglichen Ihnen Anaconda-Umgebungen, Ihrer Liebe zu Python-Paketen nachzugehen, ohne auf Stabilität und Reproduzierbarkeit zu verzichten. Sie fördern Best Practices in der Entwicklung und stellen sicher, dass Ihre KI-Projekte organisiert, zuverlässig und einfach mit anderen zusammenarbeiten können, während Ihr Verstand intakt bleibt.

4. Installieren Visual Studio Code und Visual Studio 2022-Community: Visual Studio Code (VSCode) und Visual Studio 2022 Community sind zwei leistungsstarke integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) für die KI-Entwicklung. Beide IDEs bieten erweiterte Codebearbeitungs-, Debugging- und Kollaborationsfunktionen, die das Schreiben, Testen und Teilen Ihrer KI-Projekte erleichtern.

Warum sind diese IDEs wichtig und was sind ihre Unterschiede?

VSCode ist eine leichte, plattformübergreifende IDE mit einem umfangreichen Ökosystem an Erweiterungen, wodurch sie hochgradig anpassbar und für verschiedene Programmiersprachen und Frameworks geeignet ist. Im Gegensatz dazu ist Visual Studio 2022 Community eine funktionsreichere, reine Windows-IDE, die zusätzliche Tools und Dienste bereitstellt, wie zum Beispiel integrierte Unterstützung für Git-Versionskontrolle und Microsoft Azure-Integration.

Abhängig von Ihren spezifischen Anforderungen und Vorlieben kann es für Sie von Vorteil sein, beide IDEs auf Ihrem System zu installieren, um die Flexibilität zu erhöhen. Beachten Sie, dass Sie Git installieren möchten, wenn Sie sich nicht für die Verwendung der Visual Studio Community entscheiden Git für Windows.

5. Installieren Jupyter-Notizbuch: Jupyter Notebook ist eine webbasierte interaktive Computerumgebung, mit der Sie Dokumente erstellen und teilen können, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und narrativen Text enthalten. Es wird häufig in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen für Experimente, Visualisierung und Zusammenarbeit eingesetzt.

Installieren Sie JupyterLab in Ihrer Anaconda-Umgebung mit pip so was:
pip install jupyterlab

Warum ist Jupyter Notebook wichtig?

Es ermöglicht Ihnen, schnell Prototypen Ihrer KI-Projekte zu erstellen und diese zu teilen, was die Zusammenarbeit mit anderen und die Iteration Ihrer Arbeit erleichtert.

6. Installieren TensorBoard: TensorBoard ist ein Visualisierungstool für TensorFlow, das Ihnen hilft, Ihre KI-Modelle zu verstehen, zu debuggen und zu optimieren. Es bietet verschiedene Visualisierungen und Metriken, die bei der Entwicklung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen hilfreich sein können.

Warum ist TensorBoard wichtig?

Es bietet wertvolle Einblicke in den Trainingsprozess Ihrer KI-Modelle, sodass Sie den Fortschritt verfolgen, Probleme identifizieren und datengesteuerte Entscheidungen zur Verbesserung Ihrer Modelle treffen können.

7. Installieren MLflow: MLflow ist eine Open-Source-Plattform für die Verwaltung des End-to-End-Lebenszyklus des maschinellen Lernens, einschließlich Experimentieren, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung. Es bietet ein zentralisiertes System zum Verfolgen von Experimenten, zum Speichern von Artefakten und zum Bereitstellen von Modellen.

Warum ist MLflow wichtig?

Es optimiert den Workflow für maschinelles Lernen, indem es Ihnen ermöglicht, Ihre Experimente effizienter zu verwalten und zu organisieren, Ergebnisse zu teilen und Modelle bereitzustellen. Dies erleichtert die Zusammenarbeit mit Teamkollegen und stellt sicher, dass Ihre KI-Projekte konsistent und reproduzierbar sind.

Abschiedsgedanken

Diese Tools und Pakete ergänzen Ihre eigene Standard-Software-Suite für Büro und Sicherheit und können ein umfassendes Basis-Image für die Bereitstellung in einem Teilbereich einer Organisation erstellen und so eine solide Grundlage für die KI- und ML-Entwicklung bieten. Dieses Basis-Image ist besonders nützlich für Unternehmen, die gerade erst mit der Erforschung von KI- und ML-Funktionen beginnen, da es sicherstellt, dass die erforderlichen Tools und Frameworks für Entwickler sofort verfügbar sind, mit denen sie sofort arbeiten können.

Es ist allgemein bekannt, dass die Standardisierung der Entwicklungsumgebung mit einem Basis-Image für Unternehmen von großem Nutzen sein kann, da sie den Einrichtungsprozess rationalisiert. Angesichts der heutigen rasanten Entwicklung und Veränderung der KI-Landschaft ist es umso wichtiger, potenzielle Kompatibilitätsprobleme zwischen verschiedenen KI-Frameworks und -Bibliotheken zu reduzieren. Während dies zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels zu den beliebtesten Tools und Paketen gehört, ist es wichtig, über die neuesten Trends auf dem Laufenden zu bleiben.

Während diese Basisinstallation eine umfassende und dynamische Umgebung bietet, haben Entwickler dennoch die Flexibilität, ihren Arbeitsbereich basierend auf ihren spezifischen Anforderungen und Projekten anzupassen. Sie können Bibliotheken, Frameworks und Tools ganz einfach nach Bedarf hinzufügen oder entfernen und so ihre Entwicklungsumgebung an die individuellen Herausforderungen und Ziele ihrer KI- und ML-Projekte anpassen. Das Gleichgewicht zwischen Standardisierung und Anpassung wird von entscheidender Bedeutung sein, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI und ML effektiv und effizient nutzen kann, um Innovation und Erfolg voranzutreiben.

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