최근 우리는 실험실의 AI. 이로 인해 다양한 구성 및 소프트웨어로 전체 OS를 실수로 중지하는 것부터 여러 플랫폼에서 작동할 기본 이미지를 설정하고 보유해야 하는 것까지 광범위한 결과가 발생했습니다. 우리는 인공 지능(AI) 및 개발 작업을 위한 기본 이미지를 설정하는 프로세스를 진행하면서 기본 시작 단계를 간략하게 설명할 가치가 있다고 결정했습니다.
최근 우리는 실험실의 AI. 이로 인해 다양한 구성 및 소프트웨어로 전체 OS를 실수로 중지하는 것부터 여러 플랫폼에서 작동할 기본 이미지를 설정하고 보유해야 하는 것까지 광범위한 결과가 발생했습니다. 우리는 인공 지능(AI) 및 개발 작업을 위한 기본 이미지를 설정하는 프로세스를 진행하면서 기본 시작 단계를 간략하게 설명할 가치가 있다고 결정했습니다.
이는 추론에 집중하든 훈련에 집중하든 적용됩니다. 깨끗하고 조직화된 환경을 갖는 것은 효율적인 개발을 위해 필수적이므로 이 가이드의 목적상 선호하는 운영 체제(OS)를 새로 설치했다고 가정합니다.
우리가 가장 좋아하는 추론 상자
AI 설정 가이드 – 일관성 유지
AI 및 ML 프로젝트에 이 표준 기본 이미지를 구현한 이후로 효율성 반복성과 생산성이 눈에 띄게 향상되었습니다. 잘 구조화되고 포괄적인 환경은 우리가 테스트하는 다양한 서버 및 워크스테이션을 설정하고 문제를 해결하는 데 소요되는 시간을 크게 줄였습니다. AI 작업의 일부는 새로운 플랫폼을 테스트하고 검토하는 데 도움이 되므로 반복성은 결과를 일관되게 재현할 수 있도록 보장하여 결과의 타당성과 신뢰성을 강화합니다.
이 표준을 채택한 결과 특히 주목할만한 한 가지는 Kevin의 변화였습니다. 이 기준선을 도입하기 전에 Kevin은 모든 작업의 정면을 감당해야 했으며 종종 충돌하는 라이브러리와 일치하지 않는 도구 버전으로 인한 혼돈을 혼자서 처리해야 했습니다.
그러나 표준화된 기본 이미지가 도입된 이후 Kevin은 더 많은 작업을 위임하고 완벽한 사무용 의자를 찾는 것과 같이 정말 중요한 일에 집중할 수 있었습니다. 케빈과 나는 마침내 조화롭고 효율적인 AI 개발 환경의 비밀을 발견한 것 같다. 이제 Kevin은 내가 하룻밤 사이에 만든 최신 호환성 위기를 어떻게 해결할지 걱정할 필요 없이 마침내 모닝 커피를 즐길 수 있습니다.
이 가이드는 다양한 필요와 선호도를 충족하도록 다재다능하게 설계되었습니다. 조직 전체에 배포할 표준화된 기본 이미지를 생성하려는 IT 전문가이든, 깨끗하고 효율적인 AI 개발 환경을 설정하려는 개인 개발자이든, 이 가이드는 필요한 이유에 대한 필수 단계와 통찰력을 제공합니다. 목표를 달성하기 위해 특정 도구가 필요하지 않을 수 있습니다. 설명된 단계를 따르면 AI 및 기계 학습 프로젝트를 위한 강력하고 반복 가능하며 신뢰할 수 있는 기반을 구축할 수 있습니다.
AI 작업을 위한 기본 클린 환경을 얻기 위한 단계
- 적절한 NVIDIA 드라이버 설치 for your card(s): AI 작업을 위해 GPU의 잠재력을 최대한 활용하려면 적절한 NVIDIA 드라이버를 설치하는 것이 필수적입니다. 이러한 드라이버는 GPU와 OS 간의 통신을 가능하게 하여 최적의 성능과 안정성을 보장합니다.
시스템에 적합한 옵션을 선택하십시오.
- 설치 NVIDIA CUDA 툴킷: NVIDIA CUDA 툴킷은 개발자가 AI 및 딥 러닝 애플리케이션을 포함한 범용 컴퓨팅 작업에 NVIDIA GPU의 성능을 활용할 수 있도록 해주는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다. CUDA 툴킷을 설치하면 보다 빠르고 효율적인 AI 개발을 위해 GPU의 기능을 활용할 수 있습니다.
Windows도 사용하고 있다고 가정합니다.
NVIDIA CUDA 툴킷이 중요한 이유는 무엇입니까?
GPU 가속 라이브러리, 디버깅 및 최적화 도구, GPU 코드를 더 쉽게 작성하고 유지 관리할 수 있는 프로그래밍 모델을 포함하는 포괄적인 개발 환경을 제공합니다.
- 설치 아나콘다: Anaconda는 데이터 과학 및 기계 학습에 중점을 둔 Python 및 R 프로그래밍 언어의 인기 배포판입니다. NumPy, pandas, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 AI 개발을 위한 다양한 필수 라이브러리 및 도구가 미리 로드되어 있습니다.
인스톨러입니다! 예이!
아나콘다가 왜 중요한가요?
Anaconda는 다양한 프로그래밍 환경을 설정하고 관리하는 프로세스를 단순화하여 호환성 문제 없이 다양한 AI 프레임워크 및 라이브러리로 작업하기가 더 쉬워집니다.
Anaconda 환경은 각각 고유한 라이브러리 및 패키지 세트가 있는 서로 다른 프로젝트에 대해 격리된 공간을 만들 수 있는 강력한 기능입니다. 이러한 환경은 서로 다른 프로젝트의 종속성 간의 충돌을 방지하므로 개발 작업 공간의 청결성과 구성을 유지하는 데 도움이 됩니다. Python 패키지를 너무 많이 설치하는 경향이 있는 나 같은 사람에게 Anaconda 환경은 생명의 은인입니다. Anaconda 환경은 내 Python 기본 환경을 충돌하는 라이브러리의 악몽 같은 잡동사니로 바꾸는 것을 막아줍니다.
Anaconda 환경의 사용은 개발자가 여러 프로젝트를 손쉽게 관리하고 전환할 수 있도록 하므로 효율적인 AI 개발에 필수적입니다. 이는 종종 특정 버전 요구 사항 및 종속성이 있는 AI 프레임워크 및 라이브러리로 작업할 때 특히 중요합니다.
프로젝트를 독립적으로 유지함으로써 Anaconda 환경을 통해 안정성과 재현성을 희생하지 않고도 Python 패키지에 대한 사랑을 마음껏 누릴 수 있습니다. 그들은 개발의 모범 사례를 장려하여 AI 프로젝트가 체계적이고 안정적이며 협업하기 쉬운 상태를 유지하면서 온전한 상태를 유지하도록 합니다.
- 설치 Visual Studio 코드 그리고 Visual Studio 2022 커뮤니티: VSCode(Visual Studio Code) 및 Visual Studio 2022 Community는 AI 개발을 위한 두 가지 강력한 통합 개발 환경(IDE)입니다. 두 IDE 모두 고급 코드 편집, 디버깅 및 협업 기능을 제공하므로 AI 프로젝트를 더 쉽게 작성, 테스트 및 공유할 수 있습니다.
기본적으로 다크 모드, 이것이 방법입니다.
이러한 IDE가 중요한 이유는 무엇이며 차이점은 무엇입니까?
VSCode는 광범위한 확장 에코시스템이 포함된 가벼운 크로스 플랫폼 IDE로, 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임워크에 맞게 사용자 정의가 가능하고 적합합니다. 반대로 Visual Studio 2022 Community는 기능이 더 풍부한 Windows 전용 IDE로서 Git 버전 제어 및 Microsoft Azure 통합에 대한 기본 제공 지원과 같은 추가 도구 및 서비스를 제공합니다.
특정 요구 사항과 기본 설정에 따라 더 큰 유연성을 위해 시스템에 두 IDE를 모두 설치하는 것이 유리할 수 있습니다. Visual Studio Community를 사용하는 경로를 선택하지 않으면 Git을 설치해야 합니다. 윈도우 용 계집.
- 설치 주피터 노트북: Jupyter Notebook은 라이브 코드, 방정식, 시각화 및 내러티브 텍스트가 포함된 문서를 만들고 공유할 수 있는 웹 기반 대화형 컴퓨팅 환경입니다. 실험, 시각화 및 공동 작업을 위해 데이터 과학 및 기계 학습에서 널리 사용됩니다.
다음을 사용하여 Anaconda 환경에 JupyterLab을 설치합니다. pip 이렇게 :
pip install jupyterlab
Jupyter 노트북이 중요한 이유는 무엇입니까?
이를 통해 AI 프로젝트의 프로토타입을 신속하게 만들고 공유할 수 있으므로 다른 사람과 더 쉽게 협업하고 작업을 반복할 수 있습니다.
- 설치 텐서 보드: TensorBoard는 AI 모델을 이해, 디버그 및 최적화하는 데 도움이 되는 TensorFlow용 시각화 도구입니다. 딥 러닝 모델의 개발 및 조정에 도움이 될 수 있는 다양한 시각화 및 지표를 제공합니다.
TensorBoard가 중요한 이유는 무엇입니까?
AI 모델의 교육 프로세스에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 진행 상황을 추적하고 문제를 식별하며 모델 개선 방법에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
- 설치 ML플로우: MLflow는 실험, 재현성 및 배포를 포함하여 종단 간 기계 학습 수명 주기를 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 실험 추적, 아티팩트 저장 및 모델 배포를 위한 중앙 집중식 시스템을 제공합니다.
MLflow가 중요한 이유는 무엇입니까?
실험을 관리 및 구성하고, 결과를 공유하고, 모델을 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 하여 기계 학습 워크플로를 간소화합니다. 이를 통해 팀원과 더 쉽게 협업하고 AI 프로젝트의 일관성과 재현성을 보장할 수 있습니다.
이별 사고
사무실 및 보안을 위한 자체 표준 소프트웨어 제품군을 보완하는 이러한 도구 및 패키지는 조직의 하위 집합 내 배포를 위한 포괄적인 기본 이미지를 생성하여 AI 및 ML 개발을 위한 강력한 기반을 제공할 수 있습니다. 이 기본 이미지는 개발자가 즉시 작업을 시작할 수 있도록 필요한 도구와 프레임워크를 쉽게 사용할 수 있도록 보장하므로 AI 및 ML 기능을 이제 막 탐색하기 시작한 조직에 특히 유용합니다.
이것은 이 기사에 영감을 준 우리의 주요 개발 시스템 중 하나입니다.
기본 이미지로 개발 환경을 표준화하면 설정 프로세스가 간소화되므로 조직에 큰 도움이 될 수 있다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 오늘날 빠르게 진화하고 변화하는 AI 환경에서 다양한 AI 프레임워크와 라이브러리 간의 잠재적인 호환성 문제를 줄이는 것이 훨씬 더 중요합니다. 이 글을 쓰는 시점에서 이들은 가장 인기 있는 도구 및 패키지 세트 중 일부이지만 최신 동향을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다.
이 기본 설치는 광범위하고 동적인 환경을 제공하지만 개발자는 특정 요구 사항과 프로젝트에 따라 작업 공간을 유연하게 사용자 지정할 수 있습니다. 필요에 따라 라이브러리, 프레임워크 및 도구를 쉽게 추가하거나 제거하여 AI 및 ML 프로젝트의 고유한 과제와 목표에 맞게 개발 환경을 조정할 수 있습니다. 조직이 혁신과 성공을 주도하기 위해 AI와 ML의 힘을 효과적이고 효율적으로 활용할 수 있도록 표준화와 맞춤화 사이의 균형을 맞추는 것이 핵심입니다.
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