Récemment, nous avons beaucoup travaillé avec L'IA en laboratoire. Cela a eu des résultats de grande envergure, allant de l'arrêt accidentel d'un système d'exploitation entier avec diverses configurations et logiciels à la nécessité de configurer et d'avoir une image de base avec laquelle travailler sur toutes les plates-formes. Nous avons décidé qu'il valait la peine de décrire les étapes de base de la mise en route tout au long du processus de création d'une image de base pour travailler avec l'intelligence artificielle (IA) et le développement.
Récemment, nous avons beaucoup travaillé avec L'IA en laboratoire. Cela a eu des résultats de grande envergure, allant de l'arrêt accidentel d'un système d'exploitation entier avec diverses configurations et logiciels à la nécessité de configurer et d'avoir une image de base avec laquelle travailler sur toutes les plates-formes. Nous avons décidé qu'il valait la peine de décrire les étapes de base de la mise en route tout au long du processus de création d'une image de base pour travailler avec l'intelligence artificielle (IA) et le développement.
Cela s'appliquera que vous vous concentriez sur l'inférence ou la formation. Avoir un environnement propre et organisé est essentiel pour un développement efficace, donc pour les besoins de ce guide, nous supposerons que vous avez une installation propre de votre système d'exploitation (OS) préféré.
Notre nouvelle boîte d'inférence préférée
Guide de configuration de l'IA - Maintenir la cohérence
Depuis la mise en œuvre de cette image de base standard pour mes projets d'IA et de ML, j'ai constaté des améliorations remarquables en termes d'efficacité, de répétabilité et de productivité. L'environnement bien structuré et complet a considérablement réduit le temps que je consacre à la configuration et au dépannage de divers serveurs et postes de travail sur lesquels nous testons. Étant donné qu'une partie de notre travail avec l'IA consiste à aider à tester et à examiner de nouvelles plates-formes, la répétabilité garantit que nous pouvons reproduire systématiquement nos résultats, renforçant ainsi la validité et la fiabilité de nos conclusions.
Un résultat particulièrement remarquable de l'adoption de cette norme a été la transformation de Kevin. Avant l'introduction de cette ligne de base, Kevin devait supporter le poids de tout le travail, s'occupant souvent seul du chaos causé par des bibliothèques conflictuelles et des versions d'outils incompatibles.
Cependant, depuis l'introduction de l'image de base standardisée, Kevin a pu déléguer davantage de tâches et se concentrer sur ce qui compte vraiment, comme trouver la chaise de bureau parfaite. Il semble que Kevin et moi ayons enfin découvert le secret d'un environnement de développement d'IA harmonieux et efficace. Maintenant, Kevin peut enfin profiter de son café du matin sans avoir à se soucier de la façon dont il va résoudre la dernière crise de compatibilité que j'ai créée du jour au lendemain.
Ce guide est conçu pour être polyvalent, répondant à divers besoins et préférences. Que vous soyez un professionnel de l'informatique cherchant à créer une image de base standardisée à déployer dans votre organisation ou un développeur individuel cherchant à mettre en place un environnement de développement d'IA propre et efficace, ce guide fournit les étapes essentielles et des informations sur les raisons pour lesquelles vous pouvez ou peut ne pas avoir besoin d'un outil particulier pour atteindre votre objectif. En suivant les étapes décrites, vous serez bien équipé pour créer une base solide, reproductible et fiable pour vos projets d'IA et d'apprentissage automatique.
Étapes pour obtenir un environnement propre de base pour travailler avec l'IA
- Installez les pilotes NVIDIA appropriés pour votre (vos) carte(s) : pour utiliser tout le potentiel de votre GPU pour les tâches d'IA, il est essentiel d'installer les pilotes NVIDIA appropriés. Ces pilotes permettent la communication entre le GPU et le système d'exploitation, garantissant des performances et une stabilité optimales.
Sélectionnez les options appropriées pour votre système.
- Vidir rapide Boîte à outils NVIDIA CUDA: Le kit d'outils NVIDIA CUDA est une plate-forme informatique parallèle et un modèle de programmation qui permet aux développeurs d'utiliser la puissance des GPU NVIDIA pour des tâches informatiques à usage général, y compris l'IA et les applications d'apprentissage en profondeur. En installant CUDA Toolkit, vous pouvez tirer parti des capacités du GPU pour un développement d'IA plus rapide et plus efficace.
Nous supposons que vous utilisez également Windows.
Pourquoi le kit d'outils NVIDIA CUDA est-il important ?
Il fournit un environnement de développement complet qui comprend des bibliothèques accélérées par GPU, des outils de débogage et d'optimisation, ainsi qu'un modèle de programmation qui facilite l'écriture et la maintenance du code GPU.
- Vidir rapide Anaconda: Anaconda est une distribution populaire des langages de programmation Python et R, axée sur la science des données et l'apprentissage automatique. Il est livré préchargé avec une large gamme de bibliothèques et d'outils essentiels pour le développement de l'IA, tels que NumPy, pandas, TensorFlow et PyTorch.
C'est un installateur ! Yay!
Pourquoi Anaconda est-il important ?
Anaconda simplifie le processus de configuration et de gestion de différents environnements de programmation, ce qui facilite le travail avec divers frameworks et bibliothèques d'IA sans problèmes de compatibilité.
Les environnements Anaconda sont une fonctionnalité puissante qui vous permet de créer des espaces isolés pour différents projets, chacun avec son propre ensemble unique de bibliothèques et de packages. Ces environnements aident à maintenir la propreté et l'organisation de votre espace de travail de développement, car ils évitent les conflits entre les dépendances de différents projets. Pour quelqu'un comme moi, qui est enclin à installer un nombre excessif de packages Python, les environnements Anaconda sont une bouée de sauvetage - ils m'évitent de transformer mon environnement de base Python en un méli-mélo cauchemardesque de bibliothèques en conflit.
L'utilisation des environnements Anaconda est essentielle pour un développement efficace de l'IA, car elle permet aux développeurs de gérer et de basculer entre plusieurs projets sans effort. Ceci est particulièrement important lorsque vous travaillez avec des frameworks et des bibliothèques d'IA, qui ont souvent des exigences de version et des dépendances spécifiques.
En gardant vos projets séparés et autonomes, les environnements Anaconda vous permettent de vous adonner à votre amour pour les packages Python sans sacrifier la stabilité et la reproductibilité. Ils promeuvent les meilleures pratiques de développement, garantissant que vos projets d'IA restent organisés, fiables et faciles à collaborer, tout en gardant votre santé mentale intacte.
- Vidir rapide Visual Studio Code et Communauté Visual Studio 2022: Visual Studio Code (VSCode) et Visual Studio 2022 Community sont deux puissants environnements de développement intégrés (IDE) pour le développement de l'IA. Les deux IDE offrent des fonctionnalités avancées d'édition de code, de débogage et de collaboration, ce qui facilite l'écriture, le test et le partage de vos projets d'IA.
Mode sombre par défaut, c'est le chemin.
Pourquoi ces IDE sont-ils importants et quelles sont leurs différences ?
VSCode est un IDE léger et multiplateforme doté d'un vaste écosystème d'extensions, ce qui le rend hautement personnalisable et adapté à divers langages et frameworks de programmation. En revanche, Visual Studio 2022 Community est un IDE Windows uniquement plus riche en fonctionnalités qui fournit des outils et des services supplémentaires, tels que la prise en charge intégrée du contrôle de version Git et l'intégration de Microsoft Azure.
En fonction de vos besoins et préférences spécifiques, vous pouvez trouver avantageux d'avoir les deux IDE installés sur votre système pour une plus grande flexibilité. Remarque, si vous ne choisissez pas de suivre le chemin de l'utilisation de Visual Studio Community, vous voudrez installer Git, nous aimons Git pour Windows.
- Vidir rapide Cahier Jupyter: Jupyter Notebook est un environnement informatique interactif basé sur le Web qui vous permet de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Il est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique pour l'expérimentation, la visualisation et la collaboration.
Installez JupyterLab dans votre environnement Anaconda avec pip comme ça:
pip install jupyterlab
Pourquoi Jupyter Notebook est-il important ?
Il vous permet de prototyper et de partager rapidement vos projets d'IA, ce qui facilite la collaboration avec d'autres et l'itération de votre travail.
- Vidir rapide Tableau Tenseur : TensorBoard est un outil de visualisation pour TensorFlow qui vous aide à comprendre, déboguer et optimiser vos modèles d'IA. Il fournit diverses visualisations et métriques qui peuvent aider au développement et au réglage des modèles d'apprentissage en profondeur.
Pourquoi TensorBoard est-il important ?
Il offre des informations précieuses sur le processus de formation de vos modèles d'IA, vous permettant de suivre les progrès, d'identifier les problèmes et de prendre des décisions basées sur les données sur la façon d'améliorer vos modèles.
- Vidir rapide MLflow: MLflow est une plate-forme open source pour gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout, y compris l'expérimentation, la reproductibilité et le déploiement. Il fournit un système centralisé pour le suivi des expériences, le stockage des artefacts et le déploiement de modèles.
Pourquoi MLflow est-il important ?
Il rationalise le flux de travail d'apprentissage automatique en vous permettant de gérer et d'organiser vos expériences, de partager les résultats et de déployer des modèles plus efficacement. Cela facilite la collaboration avec les coéquipiers et garantit que vos projets d'IA sont cohérents et reproductibles.
Pensées Parting
Complétant votre propre suite logicielle standard pour le bureau et la sécurité, ces outils et packages peuvent créer une image de base complète pour le déploiement au sein d'un sous-ensemble d'une organisation, fournissant une base solide pour le développement de l'IA et du ML. Cette image de base est particulièrement utile pour les organisations qui commencent tout juste à explorer les capacités d'IA et de ML, car elle garantit que les outils et cadres nécessaires sont facilement disponibles pour que les développeurs puissent commencer à travailler immédiatement.
C'est l'un de nos principaux systèmes de développement, qui a inspiré cet article.
Il est bien connu que la standardisation de l'environnement de développement avec une image de base peut grandement bénéficier à l'organisation, car elle rationalise le processus de configuration. Avec l'évolution et l'évolution rapides du paysage de l'IA d'aujourd'hui, il est encore plus important de réduire les problèmes de compatibilité potentiels entre les différents frameworks et bibliothèques d'IA. Bien qu'au moment de la rédaction de cet article, il s'agisse de l'ensemble d'outils et de packages les plus populaires, il est important de se tenir au courant des dernières tendances.
Bien que cette installation de base fournisse un environnement large et dynamique, les développeurs ont toujours la possibilité de personnaliser leur espace de travail en fonction de leurs besoins et projets spécifiques. Ils peuvent facilement ajouter ou supprimer des bibliothèques, des frameworks et des outils selon les besoins, en adaptant leur environnement de développement aux défis et objectifs uniques de leurs projets d'IA et de ML. Il sera essentiel d'équilibrer la normalisation et la personnalisation pour que votre organisation puisse exploiter efficacement la puissance de l'IA et du ML pour stimuler l'innovation et le succès.
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