Recentemente abbiamo lavorato a lungo con L'intelligenza artificiale in laboratorio. Ciò ha avuto risultati di vasta portata, dal danneggiare accidentalmente un intero sistema operativo con varie configurazioni e software alla necessità di configurare e avere un'immagine di base con cui lavorare su più piattaforme. Abbiamo deciso che varrebbe la pena delineare i passaggi iniziali di base mentre procediamo attraverso il processo di creazione di un'immagine di base per lavorare con l'intelligenza artificiale (AI) e lo sviluppo.
Recentemente abbiamo lavorato a lungo con L'intelligenza artificiale in laboratorio. Ciò ha avuto risultati di vasta portata, dal danneggiare accidentalmente un intero sistema operativo con varie configurazioni e software alla necessità di configurare e avere un'immagine di base con cui lavorare su più piattaforme. Abbiamo deciso che varrebbe la pena delineare i passaggi iniziali di base mentre procediamo attraverso il processo di creazione di un'immagine di base per lavorare con l'intelligenza artificiale (AI) e lo sviluppo.
Ciò si applicherà sia che ti concentri sull'inferenza o sulla formazione. Disporre di un ambiente pulito e organizzato è essenziale per uno sviluppo efficiente, pertanto ai fini di questa guida presupporremo che tu abbia un'installazione pulita del tuo sistema operativo (SO) preferito.
La nostra nuova casella di inferenza preferita
Guida alla configurazione dell'intelligenza artificiale: mantenerla coerente
Da quando ho implementato questa immagine di base standard per i miei progetti di intelligenza artificiale e machine learning, ho notato notevoli miglioramenti in termini di efficienza, ripetibilità e produttività. L'ambiente ben strutturato e completo ha ridotto significativamente il tempo che dedico alla configurazione e alla risoluzione dei problemi dei vari server e workstation su cui testiamo. Poiché parte del nostro lavoro con l’intelligenza artificiale consiste nell’aiutare a testare e rivedere nuove piattaforme, la ripetibilità garantisce che possiamo riprodurre costantemente i nostri risultati, rafforzando la validità e l’affidabilità dei nostri risultati.
Un risultato particolarmente degno di nota dell'adozione di questo standard è stata la trasformazione di Kevin. Prima dell'introduzione di questa linea di base, Kevin ha dovuto sostenere il peso di tutto il lavoro, spesso affrontando da solo il caos causato da librerie in conflitto e versioni di strumenti non corrispondenti.
Tuttavia, dall’introduzione dell’immagine di base standardizzata, Kevin è stato in grado di delegare più compiti e concentrarsi su ciò che conta davvero, come trovare la sedia da ufficio perfetta. Sembra che sia io che Kevin abbiamo finalmente scoperto il segreto di un ambiente di sviluppo AI armonioso ed efficiente. Ora, Kevin può finalmente godersi il suo caffè mattutino senza doversi preoccupare di come risolvere l'ultima crisi di compatibilità che ho creato durante la notte.
Questa guida è progettata per essere versatile e soddisfare diverse esigenze e preferenze. Che tu sia un professionista IT che desidera creare un'immagine di base standardizzata per la distribuzione all'interno della tua organizzazione o un singolo sviluppatore che desidera configurare un ambiente di sviluppo AI pulito ed efficiente, questa guida fornisce i passaggi essenziali e gli approfondimenti sul motivo per cui potresti o potrebbe non essere necessario uno strumento particolare per raggiungere il tuo obiettivo. Seguendo i passaggi descritti, sarai ben attrezzato per creare una base solida, ripetibile e affidabile per i tuoi progetti di intelligenza artificiale e machine learning.
Passaggi per ottenere un ambiente pulito di base per lavorare con l'intelligenza artificiale
- Installa i driver NVIDIA corretti per le tue schede: per sfruttare tutto il potenziale della tua GPU per le attività di intelligenza artificiale, è essenziale installare i driver NVIDIA corretti. Questi driver consentono la comunicazione tra la GPU e il sistema operativo, garantendo prestazioni e stabilità ottimali.
Seleziona le opzioni appropriate per il tuo sistema.
- Installazione Kit di strumenti NVIDIA CUDA: NVIDIA CUDA Toolkit è una piattaforma di elaborazione parallela e un modello di programmazione che consente agli sviluppatori di utilizzare la potenza delle GPU NVIDIA per attività di elaborazione generiche, comprese le applicazioni di intelligenza artificiale e deep learning. Installando CUDA Toolkit, puoi sfruttare le funzionalità della GPU per uno sviluppo IA più rapido ed efficiente.
Supponiamo che tu stia utilizzando anche Windows.
Perché il toolkit NVIDIA CUDA è importante?
Fornisce un ambiente di sviluppo completo che include librerie accelerate da GPU, strumenti di debug e ottimizzazione e un modello di programmazione che semplifica la scrittura e la manutenzione del codice GPU.
- Installazione Anaconda: Anaconda è una distribuzione popolare dei linguaggi di programmazione Python e R, incentrata sulla scienza dei dati e sull'apprendimento automatico. Viene precaricato con un'ampia gamma di librerie e strumenti essenziali per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, come NumPy, Pandas, TensorFlow e PyTorch.
È un programma di installazione! Sìì!
Perché Anaconda è importante?
Anaconda semplifica il processo di configurazione e gestione di diversi ambienti di programmazione, facilitando il lavoro con vari framework e librerie AI senza problemi di compatibilità.
Gli ambienti Anaconda sono una potente funzionalità che ti consente di creare spazi isolati per diversi progetti, ciascuno con il proprio set unico di librerie e pacchetti. Questi ambienti aiutano a mantenere la pulizia e l'organizzazione dello spazio di lavoro di sviluppo, poiché prevengono i conflitti tra le dipendenze di diversi progetti. Per qualcuno come me, che è incline a installare un numero eccessivo di pacchetti Python, gli ambienti Anaconda sono un vero toccasana: mi evitano di trasformare il mio ambiente di base Python in un miscuglio da incubo di librerie in conflitto.
L'uso degli ambienti Anaconda è essenziale per uno sviluppo efficiente dell'intelligenza artificiale, poiché consente agli sviluppatori di gestire e passare da un progetto all'altro senza sforzo. Ciò è particolarmente importante quando si lavora con framework e librerie AI, che spesso hanno requisiti di versione e dipendenze specifici.
Mantenendo i tuoi progetti separati e autonomi, gli ambienti Anaconda ti consentono di assecondare il tuo amore per i pacchetti Python senza sacrificare stabilità e riproducibilità. Promuovono le migliori pratiche di sviluppo, garantendo che i tuoi progetti di intelligenza artificiale rimangano organizzati, affidabili e su cui sia facile collaborare, il tutto mantenendo intatta la tua sanità mentale.
- Installazione Visual Studio Code che a Comunità di Visual Studio 2022: Visual Studio Code (VSCode) e Visual Studio 2022 Community sono due potenti ambienti di sviluppo integrati (IDE) per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Entrambi gli IDE offrono funzionalità avanzate di modifica del codice, debug e collaborazione, semplificando la scrittura, il test e la condivisione dei progetti IA.
Modalità oscura per impostazione predefinita, questa è la strada.
Perché questi IDE sono importanti e quali sono le loro differenze?
VSCode è un IDE leggero e multipiattaforma con un vasto ecosistema di estensioni, che lo rende altamente personalizzabile e adatto a vari linguaggi e framework di programmazione. Al contrario, Visual Studio 2022 Community è un IDE solo per Windows più ricco di funzionalità che fornisce strumenti e servizi aggiuntivi, come il supporto integrato per il controllo della versione Git e l'integrazione di Microsoft Azure.
A seconda delle tue esigenze e preferenze specifiche, potresti trovare vantaggioso avere entrambi gli IDE installati sul tuo sistema per una maggiore flessibilità. Nota, se non scegli di seguire il percorso di utilizzo di Visual Studio Community, ti consigliamo di installare Git, ci piace Git per Windows.
- Installazione Notebook Jupyter: Jupyter Notebook è un ambiente informatico interattivo basato sul Web che consente di creare e condividere documenti contenenti codice in tempo reale, equazioni, visualizzazioni e testo narrativo. È ampiamente utilizzato nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico per la sperimentazione, la visualizzazione e la collaborazione.
Installa JupyterLab nel tuo ambiente Anaconda con pip come questo:
pip install jupyterlab
Perché Jupyter Notebook è importante?
Ti consente di prototipare e condividere rapidamente i tuoi progetti di intelligenza artificiale, semplificando la collaborazione con altri e l'iterazione del tuo lavoro.
- Installazione Scheda Tensor: TensorBoard è uno strumento di visualizzazione per TensorFlow che ti aiuta a comprendere, eseguire il debug e ottimizzare i tuoi modelli di intelligenza artificiale. Fornisce varie visualizzazioni e metriche che possono aiutare nello sviluppo e nella messa a punto di modelli di deep learning.
Perché TensorBoard è importante?
Offre preziose informazioni sul processo di addestramento dei tuoi modelli di intelligenza artificiale, consentendoti di monitorare i progressi, identificare i problemi e prendere decisioni basate sui dati su come migliorare i tuoi modelli.
- Installazione MLflow: MLflow è una piattaforma open source per la gestione del ciclo di vita del machine learning end-to-end, inclusa sperimentazione, riproducibilità e distribuzione. Fornisce un sistema centralizzato per tenere traccia degli esperimenti, archiviare artefatti e distribuire modelli.
Perché MLflow è importante?
Semplifica il flusso di lavoro del machine learning consentendoti di gestire e organizzare i tuoi esperimenti, condividere risultati e distribuire modelli in modo più efficiente. Ciò semplifica la collaborazione con i compagni di squadra e garantisce che i tuoi progetti di intelligenza artificiale siano coerenti e riproducibili.
Pensieri di separazione
Integrando la tua suite standard di software per ufficio e sicurezza, questi strumenti e pacchetti possono creare un'immagine di base completa per la distribuzione all'interno di un sottoinsieme di un'organizzazione, fornendo una solida base per lo sviluppo di intelligenza artificiale e machine learning. Questa immagine di base è particolarmente utile per le organizzazioni che stanno appena iniziando a esplorare le funzionalità di intelligenza artificiale e ML, poiché garantisce che gli strumenti e i framework necessari siano prontamente disponibili affinché gli sviluppatori possano iniziare a lavorare immediatamente.
Questo è uno dei nostri principali sistemi di sviluppo, che ha ispirato questo articolo.
È noto che la standardizzazione dell'ambiente di sviluppo con un'immagine di base può apportare grandi vantaggi all'organizzazione, poiché semplifica il processo di configurazione. Con l’attuale panorama dell’intelligenza artificiale in rapida evoluzione e cambiamento, è ancora più importante ridurre potenziali problemi di compatibilità tra diversi framework e librerie di intelligenza artificiale. Anche se al momento in cui scrivo questi sono alcuni degli strumenti e pacchetti più popolari, è importante tenersi aggiornati con le ultime tendenze.
Sebbene questa installazione di base offra un ambiente ampio e dinamico, gli sviluppatori hanno comunque la flessibilità di personalizzare il proprio spazio di lavoro in base alle esigenze e ai progetti specifici. Possono facilmente aggiungere o rimuovere librerie, framework e strumenti secondo necessità, adattando il proprio ambiente di sviluppo alle sfide e agli obiettivi unici dei loro progetti di intelligenza artificiale e ML. Sarà fondamentale trovare un equilibrio tra standardizzazione e personalizzazione per garantire che la tua organizzazione possa sfruttare in modo efficace ed efficiente la potenza dell'intelligenza artificiale e del machine learning per promuovere l'innovazione e il successo.
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