パート独自の AI の構築 - AI/ML 開発環境のセットアップ-Python チュートリアル-php.cn

著者: トリックス・サイラス

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AI と機械学習を始めるには、十分に準備された開発環境が必要です。この記事では、初心者がスムーズに始められるように、AI/ML の取り組みに必要なツールとライブラリをセットアップする方法を説明します。複雑なローカル設定を避けたい人向けに、Google Colab などのオンラインプラットフォームについても説明します。

AI/ML 開発のシステム要件

AI および機械学習プロジェクトに取り組む前に、システムが計算需要を処理できることを確認することが重要です。ほとんどの基本的なタスクは標準マシンで実行できますが、より高度なプロジェクト (ディープラーニングなど) にはより優れたハードウェアが必要になる場合があります。プロジェクトの複雑さに基づいたシステム要件の内訳は次のとおりです:

1.初心者向け: 小さなプロジェクトと学習

オペレーティングシステム: Windows 10/11、macOS、または最新の Linux ディストリビューション。
プロセッサ: デュアルコア CPU (Intel i5 または AMD 相当)。
RAM: 8 GB (最小);マルチタスクをよりスムーズに行うには 16 GB を推奨します。
ストレージ:
- Python、ライブラリ、小規模データセット用の 20 GB の空き容量。
- より高速なパフォーマンスを実現するには、SSD を強くお勧めします。
GPU (グラフィックスカード): 必要ありません。基本的な ML タスクには CPU で十分です。
インターネット接続: ライブラリ、データセットのダウンロード、クラウドプラットフォームの使用に必要です。

2.中級プロジェクトの場合: より大きなデータセット

プロセッサ: クアッドコア CPU (Intel i7 または AMD Ryzen 5 同等)。
RAM: 最小 16 GB。大規模なデータセットには 32 GB を推奨します。
ストレージ:
- データセットと実験用に 50 ～ 100 GB の空き容量。
- SSD により、迅速なデータのロードと操作が可能です。
GPU:
- 少なくとも 4 GB VRAM を備えた専用 GPU (NVIDIA GTX 1650 または AMD Radeon RX 550 など)。
- 大規模なモデルのトレーニングやニューラルネットワークの実験に役立ちます。
ディスプレイ: デュアルモニターにより、モデルのデバッグおよび視覚化中の生産性が向上します。

3.高度なプロジェクトの場合: 深層学習と大規模モデル

プロセッサ: 高性能 CPU (Intel i9 または AMD Ryzen 7/9)。
RAM: メモリを大量に使用する操作と大規模なデータセットを処理するには 32 ～ 64 GB。
ストレージ:
- 1 TB 以上 (SSD を強く推奨)。
- データセットには外部ストレージが必要になる場合があります。
GPU:
- NVIDIA GPU は、CUDA をサポートしているため、ディープラーニングに推奨されます。
- 推奨: NVIDIA RTX 3060 (12 GB VRAM) 以上 (RTX 3090、RTX 4090 など)。
- 予算オプションの場合: NVIDIA RTX 2060 または RTX 2070。
冷却と電源:
- 特に長時間のトレーニングセッション中は、GPU が適切に冷却されるようにしてください。
- ハードウェアをサポートする信頼性の高い電源。

4.クラウドプラットフォーム: システムに問題が発生した場合

システムが上記の仕様を満たしていない場合、またはより多くの計算能力が必要な場合は、クラウドプラットフォームの使用を検討してください。

Google Colab: GPU へのアクセス付きで無料 (実行時間を延長し、GPU を向上させるには Colab Pro にアップグレード可能)。
AWS EC2 または SageMaker: 大規模な ML プロジェクト用の高性能インスタンス。
Azure ML または GCP AI プラットフォーム: エンタープライズレベルのプロジェクトに適しています。
Kaggle カーネル: 小規模なデータセットでの実験には無料です。

ユースケースに基づいた推奨設定

Use Case	CPU	RAM	GPU	Storage
Learning Basics	Dual-Core i5	8–16 GB	None/Integrated	20–50 GB
Intermediate ML Projects	Quad-Core i7	16–32 GB	GTX 1650 (4 GB)	50–100 GB
Deep Learning (Large Models)	High-End i9/Ryzen 9	32–64 GB	RTX 3060 (12 GB)	1 TB SSD
Cloud Platforms	Not Required Locally	N/A	Cloud GPUs (e.g., T4, V100)	N/A

使用例 CPU RAM GPU ストレージ基礎の学習デュアルコア i5 8～16 GB なし/統合 20～50 GB 中級 ML プロジェクトクアッドコア i7 16 ～ 32 GB GTX 1650 (4 GB) 50～100 GB 深層学習 (大規模モデル) ハイエンド i9/Ryzen 9 32 ～ 64 GB RTX 3060 (12 GB) 1 TB SSD クラウドプラットフォームローカルでは必要ありません該当なしクラウド GPU (T4、V100 など) 該当なしテーブル>

ステップ 1: Python のインストール

Python は、そのシンプルさとライブラリの広大なエコシステムにより、AI/ML に最適な言語です。インストール方法は次のとおりです:

Python をダウンロード:
- python.org にアクセスし、最新の安定バージョン (できれば Python 3.9 以降) をダウンロードします。
Python をインストールします:
- オペレーティングシステム (Windows、macOS、または Linux) のインストール手順に従います。
- インストール中に Python を PATH に追加するオプションを必ずチェックしてください。
インストールの確認:
- ターミナルを開いて次のように入力します。
```
 python --version
```
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー
インストールされている Python のバージョンが表示されます。

ステップ 2: 仮想環境のセットアップ

プロジェクトを整理し、依存関係の競合を回避するには、仮想環境を使用することをお勧めします。

仮想環境の作成:

   python -m venv env

ログイン後にコピー

仮想環境をアクティブ化します:
- Windows の場合:
```
 .\env\Scripts\activate
```
ログイン後にコピー

macOS/Linux の場合:
```
 source env/bin/activate
```
ログイン後にコピー

環境内にライブラリをインストールします: アクティベーション後、インストールされたライブラリはすべてこの環境に隔離されます。

ステップ 3: 必須ライブラリのインストール

Python の準備ができたら、AI/ML に不可欠な次のライブラリをインストールします。

NumPy: 数値計算用。

   pip install numpy

ログイン後にコピー

pandas: データの操作と分析用。

   pip install pandas

ログイン後にコピー

Matplotlib と Seaborn: データ視覚化用。

   pip install matplotlib seaborn

ログイン後にコピー

scikit-learn: 基本的な ML アルゴリズムとツール用。

   pip install scikit-learn

ログイン後にコピー

TensorFlow/PyTorch: 深層学習用。

   pip install tensorflow

ログイン後にコピー

または

   pip install torch torchvision

ログイン後にコピー

Jupyter Notebook: コーディングと視覚化のための対話型環境。

   pip install notebook

ログイン後にコピー

ステップ 4: Jupyter Notebook を探索する

Jupyter Notebooks は、コードを記述してテストするインタラクティブな方法を提供するため、AI/ML の学習に最適です。

Jupyter Notebook を起動します:

   jupyter notebook

ログイン後にコピー

これにより、ブラウザで Web インターフェイスが開きます。

新しいノートブックを作成します:
- 新規 > をクリックします。 Python 3 Notebook でコーディングを始めましょう!

ステップ 5: Google Colab のセットアップ (オプション)

ローカル環境をセットアップしたくない人にとって、Google Colab は優れた代替手段です。これは無料で、AI モデルのトレーニングに強力な GPU を提供します。

Google Colab にアクセスします:
- colab.research.google.com にアクセスします。
新しいノートブックを作成します:
- 新しいノートブック をクリックして開始します。
ライブラリをインストールします (必要な場合):
NumPy や pandas などのライブラリはプリインストールされていますが、次のコマンドを使用して他のライブラリをインストールできます。