最近、私たちは広範囲に取り組んでいます 実験室のAI。これにより、さまざまな構成やソフトウェアを使用して OS 全体を誤って起動してしまったり、プラットフォーム間で動作するベースライン イメージをセットアップして用意する必要が生じたりするまで、幅広い結果が生じています。私たちは、人工知能 (AI) と開発を使用するための基本イメージを設定するプロセスを進める際に、基本的な開始手順の概要を説明する価値があると判断しました。
最近、私たちは広範囲に取り組んでいます 実験室のAI。これにより、さまざまな構成やソフトウェアを使用して OS 全体を誤って起動してしまったり、プラットフォーム間で動作するベースライン イメージをセットアップして用意する必要が生じたりするまで、幅広い結果が生じています。私たちは、人工知能 (AI) と開発を使用するための基本イメージを設定するプロセスを進める際に、基本的な開始手順の概要を説明する価値があると判断しました。
これは、推論に焦点を当てている場合でも、トレーニングに焦点を当てている場合でも当てはまります。クリーンで整理された環境は効率的な開発に不可欠であるため、このガイドでは、好みのオペレーティング システム (OS) がクリーン インストールされていることを前提とします。
私たちの新しいお気に入りの推論ボックス
AI セットアップ ガイド – 一貫性を保つ
この標準ベース イメージを AI および ML プロジェクトに実装して以来、効率の再現性と生産性が大幅に向上しました。適切に構造化された包括的な環境により、テスト対象となるさまざまなサーバーやワークステーションのセットアップとトラブルシューティングに費やす時間が大幅に短縮されました。 AI を使用した作業の一部は、新しいプラットフォームのテストとレビューを支援することなので、再現性により結果を一貫して再現できることが保証され、結果の妥当性と信頼性が強化されます。
この標準を採用したことによる特に注目すべき成果の 1 つは、Kevin の変化です。このベースラインの導入前は、Kevin がすべての作業の矢面に立つ必要があり、多くの場合、ライブラリの競合やツールのバージョンの不一致によって引き起こされる混乱に単独で対処する必要がありました。
しかし、標準化されたベース イメージの導入以来、Kevin はより多くのタスクを委任し、完璧なオフィス チェアを見つけるなど、本当に重要なことに集中できるようになりました。ケビンも私も、調和のとれた効率的な AI 開発環境の秘密をついに発見したようです。これで、ケビンは、私が一晩で引き起こした最新の互換性の危機をどうやって解決するかについて心配することなく、ようやく朝のコーヒーを楽しむことができるようになりました。
このガイドは、さまざまなニーズや好みに合わせて多用途に使えるように設計されています。組織全体に導入するための標準化された基本イメージを作成しようとしている IT プロフェッショナルであっても、クリーンで効率的な AI 開発環境をセットアップしようとしている個人の開発者であっても、このガイドでは、次の理由について重要な手順と洞察を提供します。目標を達成するために特定のツールは必要ないかもしれません。概要を説明した手順に従うことで、AI および機械学習プロジェクトのための堅牢で再現可能で信頼性の高い基盤を作成するための準備が整います。
AI を使用するための基本的なクリーン環境を取得する手順
- 適切な NVIDIA ドライバーをインストールする カードの場合: AI タスクで GPU の可能性を最大限に活用するには、適切な NVIDIA ドライバーをインストールすることが不可欠です。これらのドライバーにより GPU と OS 間の通信が可能になり、最適なパフォーマンスと安定性が確保されます。
システムに適切なオプションを選択してください。
- インストールを開始する NVIDIA CUDA ツールキット: NVIDIA CUDA Toolkit は、開発者が AI や深層学習アプリケーションなどの汎用コンピューティング タスクに NVIDIA GPU のパワーを利用できるようにする並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルです。 CUDA ツールキットをインストールすると、GPU の機能を活用して、より高速かつ効率的な AI 開発を行うことができます。
Windows も使用していることを前提としています。
NVIDIA CUDA ツールキットが重要なのはなぜですか?
GPU アクセラレーション ライブラリ、デバッグおよび最適化ツール、GPU コードの作成と保守を容易にするプログラミング モデルを含む包括的な開発環境を提供します。
- インストールを開始する アナコンダ: Anaconda は、データ サイエンスと機械学習に焦点を当てた、Python および R プログラミング言語の人気のあるディストリビューションです。 NumPy、pandas、TensorFlow、PyTorch など、AI 開発に不可欠な幅広いライブラリとツールがプリロードされています。
インストーラーですよ！わーい！
なぜアナコンダが重要なのでしょうか?
Anaconda は、さまざまなプログラミング環境のセットアップと管理のプロセスを簡素化し、互換性の問題なくさまざまな AI フレームワークやライブラリを簡単に操作できるようにします。
Anaconda 環境は、さまざまなプロジェクトごとに独自のライブラリとパッケージのセットを備えた分離されたスペースを作成できる強力な機能です。これらの環境は、異なるプロジェクトの依存関係間の競合を防ぐため、開発ワークスペースの清潔さと組織化を維持するのに役立ちます。過剰な数の Python パッケージをインストールする傾向がある私のような人間にとって、Anaconda 環境は命の恩人です。Python の基本環境が、競合するライブラリの悪夢のような寄せ集めに変わるのを防いでくれます。
Anaconda 環境の使用は、開発者が複数のプロジェクトを簡単に管理し、切り替えることができるため、効率的な AI 開発には不可欠です。これは、特定のバージョン要件や依存関係があることが多い AI フレームワークやライブラリを操作する場合に特に重要です。
Anaconda 環境では、プロジェクトを独立して自己完結型に保つことで、安定性や再現性を犠牲にすることなく、Python パッケージへの愛情を満喫することができます。これらは、開発におけるベスト プラクティスを促進し、AI プロジェクトが組織化され、信頼性が高く、共同作業が容易な状態を保ちながら、正気を保ちます。
- インストールを開始する Visual Studio Code と Visual Studio2022コミュニティ: Visual Studio Code (VSCode) と Visual Studio 2022 Community は、AI 開発のための XNUMX つの強力な統合開発環境 (IDE) です。どちらの IDE も高度なコード編集、デバッグ、コラボレーション機能を提供しており、AI プロジェクトの作成、テスト、共有が容易になります。
デフォルトではダークモードです。これがその方法です。
これらの IDE はなぜ重要ですか?また、それぞれの違いは何ですか?
VSCode は、拡張機能の広大なエコシステムを備えた軽量のクロスプラットフォーム IDE であり、高度にカスタマイズ可能であり、さまざまなプログラミング言語やフレームワークに適しています。対照的に、Visual Studio 2022 Community は、Git バージョン管理や Microsoft Azure 統合の組み込みサポートなど、追加のツールとサービスを提供する、より機能豊富な Windows 専用 IDE です。
特定のニーズや好みに応じて、柔軟性を高めるために両方の IDE をシステムにインストールすると有利な場合があります。 Visual Studio Community を使用することを選択しない場合は、Git をインストールすることになることに注意してください。 Windows用のGit.
- インストールを開始する Jupyter Notebook： Jupyter Notebook は、ライブ コード、方程式、ビジュアライゼーション、説明テキストを含むドキュメントを作成および共有できる Web ベースの対話型コンピューティング環境です。データ サイエンスや機械学習において、実験、視覚化、コラボレーションのために広く使用されています。
JupyterLab を Anaconda 環境にインストールします。 pip このような：
pip install jupyterlab
Jupyter Notebook が重要な理由は何ですか?
AI プロジェクトのプロトタイプを迅速に作成して共有できるため、他のユーザーとの共同作業や作業の反復が容易になります。
- インストールを開始する テンソルボード: TensorBoard は、AI モデルの理解、デバッグ、最適化に役立つ TensorFlow の視覚化ツールです。深層学習モデルの開発と調整に役立つさまざまな視覚化とメトリクスを提供します。
TensorBoard が重要な理由
AI モデルのトレーニング プロセスに関する貴重な洞察を提供し、進捗状況を追跡し、問題を特定し、モデルを改善する方法についてデータに基づいた意思決定を行うことができます。
- インストールを開始する MLフロー: MLflow は、実験、再現性、展開を含むエンドツーエンドの機械学習ライフサイクルを管理するためのオープンソース プラットフォームです。実験の追跡、成果物の保存、モデルの展開のための集中システムを提供します。
MLflow が重要な理由
実験の管理と整理、結果の共有、モデルのデプロイをより効率的に行うことができるため、機械学習のワークフローが合理化されます。これにより、チームメイトとのコラボレーションが容易になり、AI プロジェクトの一貫性と再現性を確保できます。
別れの考え
オフィスおよびセキュリティ用の独自の標準ソフトウェア スイートを補完するこれらのツールとパッケージは、組織のサブセット内に展開するための包括的な基本イメージを作成し、AI および ML 開発の強力な基盤を提供します。この基本イメージは、開発者がすぐに作業を開始できるように、必要なツールとフレームワークをすぐに利用できるようにするため、AI と ML の機能を検討し始めたばかりの組織に特に役立ちます。
これは、この記事のインスピレーションとなった、私たちの主要な開発システムの 1 つです。
基本イメージを使用して開発環境を標準化すると、セットアップ プロセスが合理化されるため、組織に大きな利益をもたらすことがよく知られています。今日の AI の状況は急速に進化し変化しているため、さまざまな AI フレームワークやライブラリ間の潜在的な互換性の問題を軽減することがさらに重要です。執筆時点では、これらは最も人気のあるツールとパッケージのセットの一部ですが、最新のトレンドを常に把握しておくことが重要です。
この基本インストールは広範で動的な環境を提供しますが、開発者は依然として、特定のニーズやプロジェクトに基づいてワークスペースをカスタマイズできる柔軟性を持っています。必要に応じてライブラリ、フレームワーク、ツールを簡単に追加または削除し、AI および ML プロジェクト固有の課題や目的に合わせて開発環境を調整できます。標準化とカスタマイズのバランスをとることが鍵となり、組織が AI と ML の力を効果的かつ効率的に活用してイノベーションと成功を推進できるようになります。
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