Recientemente hemos estado trabajando extensamente con IA en el laboratorio. Esto ha tenido resultados de gran alcance, desde forzar accidentalmente un sistema operativo completo con varias configuraciones y software hasta necesitar configurar y tener una imagen de referencia para trabajar en todas las plataformas. Decidimos que valdría la pena delinear los pasos básicos para comenzar a medida que avanzamos en el proceso de configuración de una imagen base para trabajar con inteligencia artificial (IA) y desarrollo.
Recientemente hemos estado trabajando extensamente con IA en el laboratorio. Esto ha tenido resultados de gran alcance, desde forzar accidentalmente un sistema operativo completo con varias configuraciones y software hasta necesitar configurar y tener una imagen de referencia para trabajar en todas las plataformas. Decidimos que valdría la pena delinear los pasos básicos para comenzar a medida que avanzamos en el proceso de configuración de una imagen base para trabajar con inteligencia artificial (IA) y desarrollo.
Esto se aplicará tanto si se centra en la inferencia como en la formación. Tener un entorno limpio y organizado es esencial para un desarrollo eficiente, por lo que para los fines de esta guía, supondremos que tiene una instalación limpia de su sistema operativo (SO) preferido.
Nuestra nueva caja de inferencia favorita
Guía de configuración de IA: mantener la coherencia
Desde que implementé esta imagen base estándar para mis proyectos de IA y ML, he visto mejoras notables en la repetibilidad de la eficiencia y la productividad. El entorno completo y bien estructurado ha reducido significativamente el tiempo que dedico a configurar y solucionar problemas de varios servidores y estaciones de trabajo en los que probamos. Dado que parte de nuestro trabajo con IA es ayudar a probar y revisar nuevas plataformas, la repetibilidad garantiza que podamos reproducir nuestros resultados de manera consistente, lo que fortalece la validez y confiabilidad de nuestros hallazgos.
Un resultado particularmente digno de mención de la adopción de este estándar ha sido la transformación de Kevin. Antes de la introducción de esta línea de base, Kevin tenía que llevar la peor parte de todo el trabajo, a menudo lidiando solo con el caos causado por bibliotecas en conflicto y versiones de herramientas que no coincidían.
Sin embargo, desde la introducción de la imagen base estandarizada, Kevin ha podido delegar más tareas y concentrarse en lo que realmente importa, como encontrar la silla de oficina perfecta. Parece que tanto Kevin como yo finalmente hemos descubierto el secreto de un entorno de desarrollo de IA armonioso y eficiente. Ahora, Kevin finalmente puede disfrutar de su café de la mañana sin tener que preocuparse por cómo solucionará la última crisis de compatibilidad que creé de la noche a la mañana.
Esta guía está diseñada para ser versátil y satisfacer diversas necesidades y preferencias. Ya sea que sea un profesional de TI que busca crear una imagen base estandarizada para su implementación en toda su organización, o un desarrollador individual que busca configurar un entorno de desarrollo de IA limpio y eficiente, esta guía proporciona los pasos esenciales y las ideas sobre por qué puede o Es posible que no necesite una herramienta en particular para lograr su objetivo. Al seguir los pasos descritos, estará bien equipado para crear una base sólida, repetible y confiable para sus proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Pasos para obtener un entorno básico limpio para trabajar con IA
- Instale los controladores NVIDIA adecuados para su(s) tarjeta(s): Para utilizar todo el potencial de su GPU para tareas de IA, es esencial instalar los controladores NVIDIA adecuados. Estos controladores permiten la comunicación entre la GPU y el sistema operativo, lo que garantiza un rendimiento y una estabilidad óptimos.
Seleccione las opciones adecuadas para su sistema.
- Instalar Kit de herramientas NVIDIA CUDA: NVIDIA CUDA Toolkit es una plataforma informática paralela y un modelo de programación que permite a los desarrolladores utilizar la potencia de las GPU NVIDIA para tareas informáticas de propósito general, incluidas las aplicaciones de IA y aprendizaje profundo. Al instalar el kit de herramientas CUDA, puede aprovechar las capacidades de la GPU para un desarrollo de IA más rápido y eficiente.
Suponemos que también está utilizando Windows.
¿Por qué es importante el kit de herramientas NVIDIA CUDA?
Proporciona un entorno de desarrollo integral que incluye bibliotecas aceleradas por GPU, herramientas de depuración y optimización, y un modelo de programación que facilita la escritura y el mantenimiento del código GPU.
- Instalar Anaconda: Anaconda es una distribución popular de los lenguajes de programación Python y R, centrada en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Viene precargado con una amplia gama de bibliotecas y herramientas esenciales para el desarrollo de IA, como NumPy, pandas, TensorFlow y PyTorch.
¡Es un instalador! ¡Hurra!
¿Por qué es importante Anaconda?
Anaconda simplifica el proceso de configuración y administración de diferentes entornos de programación, lo que facilita el trabajo con varios marcos y bibliotecas de IA sin problemas de compatibilidad.
Los entornos de Anaconda son una característica poderosa que le permite crear espacios aislados para diferentes proyectos, cada uno con su propio conjunto único de bibliotecas y paquetes. Estos entornos ayudan a mantener la limpieza y la organización de su espacio de trabajo de desarrollo, ya que evitan conflictos entre dependencias de diferentes proyectos. Para alguien como yo, que es propenso a instalar una cantidad excesiva de paquetes de Python, los entornos de Anaconda son un salvavidas: me evitan convertir mi entorno base de Python en una mezcolanza de pesadilla de bibliotecas en conflicto.
El uso de entornos de Anaconda es esencial para el desarrollo eficiente de IA, ya que permite a los desarrolladores administrar y cambiar entre múltiples proyectos sin esfuerzo. Esto es particularmente importante cuando se trabaja con marcos y bibliotecas de IA, que a menudo tienen dependencias y requisitos de versión específicos.
Al mantener sus proyectos separados y autónomos, los entornos de Anaconda le permiten disfrutar de su amor por los paquetes de Python sin sacrificar la estabilidad y la reproducibilidad. Promueven las mejores prácticas en el desarrollo, asegurando que sus proyectos de IA permanezcan organizados, confiables y fáciles de colaborar, todo mientras mantiene su cordura intacta.
- Instalar Visual Studio Code y Comunidad de Visual Studio 2022: Visual Studio Code (VSCode) y Visual Studio 2022 Community son dos potentes entornos de desarrollo integrado (IDE) para el desarrollo de IA. Ambos IDE ofrecen funciones avanzadas de edición de código, depuración y colaboración, lo que facilita escribir, probar y compartir sus proyectos de IA.
Modo oscuro por defecto, este es el camino.
¿Por qué son importantes estos IDE y cuáles son sus diferencias?
VSCode es un IDE liviano y multiplataforma con un vasto ecosistema de extensiones, lo que lo hace altamente personalizable y adecuado para varios lenguajes y marcos de programación. Por el contrario, Visual Studio 2022 Community es un IDE solo para Windows con más funciones que proporciona herramientas y servicios adicionales, como soporte integrado para el control de versiones de Git y la integración con Microsoft Azure.
Dependiendo de sus necesidades y preferencias específicas, puede que le resulte ventajoso tener ambos IDE instalados en su sistema para una mayor flexibilidad. Tenga en cuenta que si no elige seguir el camino de usar Visual Studio Community, querrá instalar Git, nos gusta Git para Windows.
- Instalar Cuaderno Jupyter: Jupyter Notebook es un entorno informático interactivo basado en la web que le permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Es ampliamente utilizado en ciencia de datos y aprendizaje automático para experimentación, visualización y colaboración.
Instale JupyterLab en su entorno Anaconda con pip Me gusta esto:
pip install jupyterlab
¿Por qué es importante Jupyter Notebook?
Le permite crear rápidamente prototipos y compartir sus proyectos de IA, lo que facilita la colaboración con otros y la iteración de su trabajo.
- Instalar TensorTablero: TensorBoard es una herramienta de visualización para TensorFlow que lo ayuda a comprender, depurar y optimizar sus modelos de IA. Proporciona varias visualizaciones y métricas que pueden ayudar en el desarrollo y ajuste de modelos de aprendizaje profundo.
¿Por qué es importante TensorBoard?
Ofrece información valiosa sobre el proceso de entrenamiento de sus modelos de IA, lo que le permite realizar un seguimiento del progreso, identificar problemas y tomar decisiones basadas en datos sobre cómo mejorar sus modelos.
- Instalar flujo ml: MLflow es una plataforma de código abierto para administrar el ciclo de vida de aprendizaje automático de extremo a extremo, incluida la experimentación, la reproducibilidad y la implementación. Proporciona un sistema centralizado para el seguimiento de experimentos, el almacenamiento de artefactos y la implementación de modelos.
¿Por qué es importante MLflow?
Agiliza el flujo de trabajo de aprendizaje automático al permitirle administrar y organizar sus experimentos, compartir resultados e implementar modelos de manera más eficiente. Esto facilita la colaboración con los compañeros de equipo y garantiza que sus proyectos de IA sean consistentes y reproducibles.
Pensamientos partidarios
Estas herramientas y paquetes, que complementan su propio paquete estándar de software para oficina y seguridad, pueden crear una imagen básica integral para la implementación dentro de un subconjunto de una organización, proporcionando una base sólida para el desarrollo de IA y ML. Esta imagen base es particularmente útil para las organizaciones que recién comienzan a explorar las capacidades de IA y ML, ya que garantiza que las herramientas y los marcos necesarios estén disponibles para que los desarrolladores comiencen a trabajar de inmediato.
Este es uno de nuestros principales sistemas de desarrollo, que inspiró este artículo.
Es bien sabido que la estandarización del entorno de desarrollo con una imagen base puede beneficiar enormemente a la organización, ya que agiliza el proceso de configuración. Con el panorama actual de IA que cambia y evoluciona vertiginosamente, es aún más importante reducir los posibles problemas de compatibilidad entre diferentes marcos y bibliotecas de IA. Si bien en el momento de escribir este artículo, estos son algunos de los conjuntos de herramientas y paquetes más populares, es importante mantenerse al día con las últimas tendencias.
Si bien esta instalación base proporciona un entorno amplio y dinámico, los desarrolladores aún tienen la flexibilidad de personalizar su espacio de trabajo en función de sus necesidades y proyectos específicos. Pueden agregar o eliminar fácilmente bibliotecas, marcos y herramientas según sea necesario, adaptando su entorno de desarrollo a los desafíos y objetivos únicos de sus proyectos de IA y ML. Será clave equilibrar la estandarización y la personalización para garantizar que su organización pueda aprovechar de manera eficaz y eficiente el poder de la IA y el ML para impulsar la innovación y el éxito.
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