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构建您自己的 AI 部分 - 设置 AI/ML 开发环境

Linda Hamilton
发布: 2024-12-11 02:54:14
原创
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作者:特里克斯·赛勒斯

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开始使用人工智能和机器学习需要准备充分的开发环境。本文将指导您设置 AI/ML 之旅所需的工具和库,确保初学者顺利起步。我们还将为那些想要避免复杂的本地设置的人讨论 Google Colab 等在线平台。


AI/ML 开发的系统要求

在深入研究人工智能和机器学习项目之前,必须确保您的系统能够处理计算需求。虽然大多数基本任务可以在标准机器上运行,但更高级的项目(例如深度学习)可能需要更好的硬件。以下是根据项目复杂性划分的系统要求:


1.对于初学者:小项目和学习

  • 操作系统: Windows 10/11、macOS 或任何现代 Linux 发行版。
  • 处理器:双核CPU(Intel i5或AMD同等产品)。
  • RAM: 8 GB(最低);建议使用 16 GB,以实现更流畅的多任务处理。
  • 存储:
    • 20 GB 可用空间用于 Python、库和小型数据集。
    • 强烈建议使用 SSD,以获得更快的性能。
  • GPU(显卡): 不需要; CPU 足以满足基本的 ML 任务。
  • 互联网连接:下载库、数据集和使用云平台所需。

2.对于中间项目:更大的数据集

  • 处理器: 四核 CPU(Intel i7 或 AMD Ryzen 5 同等产品)。
  • RAM: 至少 16 GB;对于大型数据集,建议使用 32 GB。
  • 存储:
    • 50–100 GB 可用空间用于数据集和实验。
    • SSD 用于快速数据加载和操作。
  • GPU:
    • 具有至少 4 GB VRAM 的专用 GPU(例如 NVIDIA GTX 1650 或 AMD Radeon RX 550)。
    • 对于训练更大的模型或试验神经网络很有用。
  • 显示:双显示器可以提高模型调试和可视化过程中的工作效率。

3.对于高级项目:深度学习和大型模型

  • 处理器:高性能CPU(Intel i9或AMD Ryzen 7/9)。
  • RAM: 32–64 GB,用于处理内存密集型操作和大型数据集。
  • 存储:
    • 1 TB 或更多(强烈推荐 SSD)。
    • 数据集可能需要外部存储。
  • GPU:
    • 由于 CUDA 支持,NVIDIA GPU 是深度学习的首选。
    • 推荐:NVIDIA RTX 3060 (12 GB VRAM) 或更高版本(例如 RTX 3090、RTX 4090)。
    • 预算选项:NVIDIA RTX 2060 或 RTX 2070。
  • 冷却和电源:
    • 确保 GPU 适当冷却,尤其是在长时间训练期间。
    • 可靠的电源支持硬件。

4.云平台:如果您的系统达不到要求

如果您的系统不满足上述规格或者您需要更多计算能力,请考虑使用云平台:

  • Google Colab: 免费,可使用 GPU(可升级到 Colab Pro,以获得更长的运行时间和更好的 GPU)。
  • AWS EC2 或 SageMaker: 适用于大型 ML 项目的高性能实例。
  • Azure ML 或 GCP AI Platform: 适合企业级项目。
  • Kaggle Kernels: 免费用于较小数据集的实验。

基于用例的推荐设置

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
用例 CPU 内存 GPU 存储 标题> 学习基础知识 双核 i5 8–16 GB 无/集成 20–50 GB 中级机器学习项目 四核 i7 16–32 GB GTX 1650(4 GB) 50–100 GB 深度学习(大型模型) 高端 i9/Ryzen 9 32–64 GB RTX 3060(12 GB) 1 TB SSD 云平台 本地不需要 不适用 云 GPU(例如 T4、V100) 不适用 表>

第 1 步:安装 Python

Python 因其简单性和庞大的库生态系统而成为 AI/ML 的首选语言。安装方法如下:

  1. 下载Python:

    • 访问 python.org 并下载最新的稳定版本(最好是 Python 3.9 或更高版本)。
  2. 安装Python:

    • 按照适合您的操作系统(Windows、macOS 或 Linux)的安装步骤进行操作。
    • 确保在安装过程中选中将 Python 添加到 PATH 选项。
  3. 验证安装:

    • 打开终端并输入:
     python --version
    
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    您应该看到已安装的 Python 版本。


第 2 步:设置虚拟环境

为了保持项目井井有条并避免依赖冲突,最好使用虚拟环境。

  1. 创建虚拟环境:
   python -m venv env
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  1. 激活虚拟环境:

    • 在 Windows 上:
     .\env\Scripts\activate
    
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  • 在 macOS/Linux 上:

     source env/bin/activate
    
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  1. 在环境中安装库: 激活后,任何安装的库都会被隔离到这个环境。

第 3 步:安装必要的库

Python 准备就绪后,安装以下对于 AI/ML 至关重要的库:

  1. NumPy: 用于数值计算。
   pip install numpy
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  1. pandas: 用于数据操作和分析。
   pip install pandas
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  1. Matplotlib 和 Seaborn: 用于数据可视化。
   pip install matplotlib seaborn
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  1. scikit-learn: 用于基本的 ML 算法和工具。
   pip install scikit-learn
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  1. TensorFlow/PyTorch: 用于深度学习。
   pip install tensorflow
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   pip install torch torchvision
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  1. Jupyter Notebook: 用于编码和可视化的交互式环境。
   pip install notebook
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第 4 步:探索 Jupyter Notebook

Jupyter Notebooks 提供了一种交互式方式来编写和测试代码,使其非常适合学习 AI/ML。

  1. 启动 Jupyter Notebook:
   jupyter notebook
登录后复制

这将在您的浏览器中打开一个网络界面。

  1. 创建一个新笔记本:
    • 点击新建> Python 3 Notebook 并开始编码!

第 5 步:设置 Google Colab(可选)

对于那些不想设置本地环境的人来说,Google Colab 是一个不错的选择。它是免费的,并提供强大的 GPU 用于训练 AI 模型。

  1. 访问 Google Colab:

    • 前往 colab.research.google.com。
  2. 创建一个新笔记本:

    • 点击新建笔记本开始。
  3. 安装库(如果需要):
    NumPy 和 pandas 等库已预先安装,但您可以使用以下方式安装其他库:

 python --version
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第 6 步:测试设置

为了确保一切正常,请在 Jupyter Notebook 或 Colab 中运行这个简单的测试:

   python -m venv env
登录后复制
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输出应该是

Part Building Your Own AI - Setting Up the Environment for AI/ML Development


常见错误及解决方案

  1. 找不到库:

    • 确保您已在活动虚拟环境中安装该库。
  2. Python 无法识别:

    • 验证 Python 是否已添加到您的系统 PATH。
  3. Jupyter 笔记本问题:

    • 确保您已在正确的环境中安装 Jupyter。

~Trixsec

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来源:dev.to
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