存儲審查 Bare-Bones AI 設置指南

最近我們一直在與 實驗室中的人工智能. 這產生了廣泛的結果，從意外地使具有各種配置和軟件的整個操作系統變得乏味到需要設置並具有一個基準圖像以跨平台工作。 我們認為，在我們完成設置用於人工智能 (AI) 和開發的基礎映像的過程中，有必要概述基本的入門步驟。

最近我們一直在與 實驗室中的人工智能. 這產生了廣泛的結果，從意外地使具有各種配置和軟件的整個操作系統變得乏味到需要設置並具有一個基準圖像以跨平台工作。 我們認為，在我們完成設置用於人工智能 (AI) 和開發的基礎映像的過程中，有必要概述基本的入門步驟。

無論您是專注於推理還是訓練，這都適用。 擁有一個乾淨、有條理的環境對於高效開發至關重要，因此為了本指南的目的，我們將假設您已經全新安裝了您喜歡的操作系統 (OS)。

AI 設置指南 – 保持一致

自從為我的 AI 和 ML 項目實施這個標準基礎圖像以來，我看到了效率可重複性和生產力的顯著提高。 結構良好且全面的環境大大減少了我花在設置和故障排除我們測試的各種服務器和工作站上的時間。 由於我們與 AI 合作的一部分是幫助測試和審查新平台，因此可重複性確保我們能夠始終如一地重現我們的結果，從而加強我們發現的有效性和可靠性。

採用這一標準的一個特別值得注意的成果是凱文的轉變。 在引入這個基線之前，Kevin 不得不首當其沖地承擔所有的工作，經常單槍匹馬地處理庫衝突和工具版本不匹配帶來的混亂。

然而，自從引入標準化基礎圖像以來，Kevin 已經能夠委派更多任務並專注於真正重要的事情——比如尋找完美的辦公椅。 看來我和 Kevin 終於發現了和諧高效的 AI 開發環境的秘訣。 現在，凱文終於可以享受他的早晨咖啡，而不必擔心他將如何解決我一夜之間造成的最新兼容性危機。

本指南的設計用途廣泛，可滿足各種需求和偏好。 無論您是希望創建用於在整個組織中部署的標準化基礎映像的 IT 專業人員，還是尋求建立乾淨高效的 AI 開發環境的個人開發人員，本指南都提供了必要的步驟和見解，說明您為什麼可以或可能不需要特定的工具來實現您的目標。 通過遵循概述的步驟，您將做好充分準備，為您的 AI 和機器學習項目創建穩健、可重複且可靠的基礎。

獲得使用 AI 的基本清潔環境的步驟

1. 安裝正確的 NVIDIA 驅動程序 對於您的顯卡：要充分發揮 GPU 的潛力來執行 AI 任務，必須安裝合適的 NVIDIA 驅動程序。 這些驅動程序支持 GPU 和操作系統之間的通信，確保最佳性能和穩定性。

2. 安裝 NVIDIA CUDA 工具包：NVIDIA CUDA 工具包是一個並行計算平台和編程模型，允許開發人員利用 NVIDIA GPU 的強大功能執行通用計算任務，包括 AI 和深度學習應用程序。 通過安裝 CUDA 工具包，您可以利用 GPU 的功能實現更快、更高效的 AI 開發。

為什麼 NVIDIA CUDA 工具包很重要？

它提供了一個全面的開發環境，其中包括 GPU 加速庫、調試和優化工具，以及一個可以更輕鬆地編寫和維護 GPU 代碼的編程模型。

3. 安裝 蟒蛇：Anaconda 是 Python 和 R 編程語言的流行發行版，專注於數據科學和機器學習。 它預裝了各種用於 AI 開發的基本庫和工具，例如 NumPy、pandas、TensorFlow 和 PyTorch。

為什麼 Anaconda 很重要？

Anaconda 簡化了設置和管理不同編程環境的過程，使其更容易與各種 AI 框架和庫一起工作，而不會出現兼容性問題。

Anaconda 環境是一項強大的功能，它允許您為不同的項目創建隔離空間，每個項目都有自己獨特的一組庫和包。 這些環境有助於保持開發工作區的整潔和組織，因為它們可以防止不同項目之間的依賴關係發生衝突。 對於像我這樣容易安裝過多 Python 包的人來說，Anaconda 環境是救命稻草——它們使我免於將我的 Python 基礎環境變成噩夢般的衝突庫大雜燴。

使用 Anaconda 環境對於高效的 AI 開發至關重要，因為它使開發人員能夠毫不費力地管理和切換多個項目。 這在使用 AI 框架和庫時尤為重要，因為它們通常具有特定的版本要求和依賴性。

通過讓您的項目保持獨立和自包含，Anaconda 環境允許您沉迷於對 Python 包的熱愛，而不會犧牲穩定性和可重現性。 他們提倡開發中的最佳實踐，確保您的 AI 項目保持井井有條、可靠且易於協作，同時讓您保持理智。

4. 安裝 Visual Studio代碼 Visual Studio 2022 社區: Visual Studio Code (VSCode) 和 Visual Studio 2022 Community 是兩個強大的 AI 開發集成開發環境 (IDE)。 兩種 IDE 都提供高級代碼編輯、調試和協作功能，使編寫、測試和共享 AI 項目變得更加容易。

為什麼這些 IDE 很重要，它們有什麼區別？

VSCode 是一個輕量級的跨平台 IDE，具有龐大的擴展生態系統，使其具有高度可定制性，適用於各種編程語言和框架。 相比之下，Visual Studio 2022 Community 是一個功能更豐富、僅限 Windows 的 IDE，它提供額外的工具和服務，例如對 Git 版本控制和 Microsoft Azure 集成的內置支持。

根據您的特定需求和偏好，您可能會發現在系統上同時安裝這兩個 IDE 以獲得更大的靈活性是有利的。 請注意，如果您不選擇使用 Visual Studio Community，您將需要安裝 Git，我們喜歡 Git for Windows.

5. 安裝 Jupyter筆記本： Jupyter Notebook 是一個基於 Web 的交互式計算環境，允許您創建和共享包含實時代碼、方程式、可視化和敘述文本的文檔。 它廣泛用於數據科學和機器學習中的實驗、可視化和協作。

在你的 Anaconda 環境中安裝 JupyterLab pip 喜歡這個：
pip install jupyterlab

為什麼 Jupyter 筆記本很重要？

它使您能夠快速製作原型並共享您的 AI 項目，從而更輕鬆地與他人協作並迭代您的工作。

6. 安裝 張量板：TensorBoard 是 TensorFlow 的可視化工具，可幫助您理解、調試和優化您的 AI 模型。 它提供了各種可視化和指標，可以幫助深度學習模型的開發和調整。

為什麼 TensorBoard 很重要？

它提供了對 AI 模型訓練過程的寶貴見解，使您能夠跟踪進度、發現問題並就如何改進模型做出數據驅動的決策。

7. 安裝 流量：MLflow 是一個開源平台，用於管理端到端機器學習生命週期，包括實驗、可重複性和部署。 它提供了一個用於跟踪實驗、存儲工件和部署模型的集中式系統。

為什麼 MLflow 很重要？

它使您能夠更高效地管理和組織實驗、共享結果和部署模型，從而簡化了機器學習工作流程。 這樣可以更輕鬆地與隊友協作，並確保您的 AI 項目一致且可重現。

離別的想法

作為您自己的辦公和安全標準軟件套件的補充，這些工具和軟件包可以創建一個全面的基礎映像，以便在組織的一個子集中進行部署，從而為 AI 和 ML 開發奠定堅實的基礎。 此基礎映像對於剛剛開始探索 AI 和 ML 功能的組織特別有用，因為它確保必要的工具和框架可供開發人員立即開始使用。

眾所周知，使用基礎映像標準化開發環境可以極大地有利於組織，因為它簡化了設置過程。 隨著當今快速發展和變化的 AI 環境的起泡，減少不同 AI 框架和庫之間潛在的兼容性問題變得更加重要。 雖然在撰寫本文時，這些是一些最流行的首選工具和軟件包，但了解最新趨勢非常重要。

雖然此基本安裝提供了廣泛且動態的環境，但開發人員仍然可以根據他們的特定需求和項目靈活地定制他們的工作區。 他們可以根據需要輕鬆添加或刪除庫、框架和工具，根據 AI 和 ML 項目的獨特挑戰和目標定制開發環境。 標準化和定制化之間的平衡將是確保您的組織能夠有效且高效地利用 AI 和 ML 的力量來推動創新和成功的關鍵。

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