Sinds kort werken we veel samen met AI in het laboratorium. Dit heeft uiteenlopende resultaten opgeleverd, van het per ongeluk kapot maken van een heel besturingssysteem met verschillende configuraties en software tot het instellen en hebben van een basisimage om mee te werken op verschillende platforms. We besloten dat het de moeite waard zou zijn om de basisstappen om aan de slag te gaan te schetsen terwijl we het proces doorlopen van het opzetten van een basisimage voor het werken met kunstmatige intelligentie (AI) en ontwikkeling.
Sinds kort werken we veel samen met AI in het laboratorium. Dit heeft uiteenlopende resultaten opgeleverd, van het per ongeluk kapot maken van een heel besturingssysteem met verschillende configuraties en software tot het instellen en hebben van een basisimage om mee te werken op verschillende platforms. We besloten dat het de moeite waard zou zijn om de basisstappen om aan de slag te gaan te schetsen terwijl we het proces doorlopen van het opzetten van een basisimage voor het werken met kunstmatige intelligentie (AI) en ontwikkeling.
Dit is van toepassing, of u zich nu richt op inferentie of training. Het hebben van een schone, georganiseerde omgeving is essentieel voor een efficiënte ontwikkeling, dus voor het doel van deze handleiding gaan we ervan uit dat u een schone installatie heeft van uw favoriete besturingssysteem (OS).
Onze nieuwe favoriete inferentiebox
AI-installatiegids - Consistent houden
Sinds ik dit standaard basisbeeld voor mijn AI- en ML-projecten heb geïmplementeerd, heb ik opmerkelijke verbeteringen gezien in efficiëntie, herhaalbaarheid en productiviteit. De goed gestructureerde en uitgebreide omgeving heeft de tijd die ik besteed aan het opzetten en oplossen van problemen met verschillende servers en werkstations waarop we testen aanzienlijk verminderd. Aangezien een deel van ons werk met AI is om te helpen bij het testen en beoordelen van nieuwe platforms, zorgt de herhaalbaarheid ervoor dat we onze resultaten consistent kunnen reproduceren, wat de validiteit en betrouwbaarheid van onze bevindingen versterkt.
Een bijzonder opmerkelijk resultaat van het toepassen van deze standaard is de transformatie van Kevin. Vóór de introductie van deze basislijn moest Kevin het grootste deel van al het werk dragen, waarbij hij vaak in zijn eentje de chaos moest oplossen die werd veroorzaakt door tegenstrijdige bibliotheken en niet-overeenkomende toolversies.
Sinds de introductie van het gestandaardiseerde basisbeeld kan Kevin echter meer taken delegeren en zich concentreren op wat er echt toe doet, zoals het vinden van de perfecte bureaustoel. Het lijkt erop dat zowel Kevin als ik eindelijk het geheim hebben ontdekt van een harmonieuze en efficiënte AI-ontwikkelomgeving. Nu kan Kevin eindelijk genieten van zijn ochtendkoffie zonder zich zorgen te hoeven maken over hoe hij de nieuwste compatibiliteitscrisis gaat oplossen die ik van de ene op de andere dag heb veroorzaakt.
Deze gids is ontworpen om veelzijdig te zijn en tegemoet te komen aan verschillende behoeften en voorkeuren. Of u nu een IT-professional bent die op zoek is naar een gestandaardiseerde basisimage voor implementatie binnen uw organisatie, of een individuele ontwikkelaar die een schone en efficiënte AI-ontwikkelomgeving wil opzetten, deze gids biedt de essentiële stappen en inzichten over waarom u heeft misschien geen bepaald hulpmiddel nodig om uw doel te bereiken. Door de geschetste stappen te volgen, bent u goed toegerust om een robuuste, herhaalbare en betrouwbare basis te creëren voor uw AI- en machine learning-projecten.
Stappen om een schone basisomgeving te krijgen voor het werken met AI
- Installeer de juiste NVIDIA-stuurprogramma's voor uw kaart(en): Om het volledige potentieel van uw GPU voor AI-taken te benutten, is het essentieel om de juiste NVIDIA-stuurprogramma's te installeren. Deze stuurprogramma's maken communicatie tussen de GPU en het besturingssysteem mogelijk, waardoor optimale prestaties en stabiliteit worden gegarandeerd.
Selecteer de juiste opties voor uw systeem.
- Install NVIDIA CUDA-toolkit: De NVIDIA CUDA Toolkit is een parallel computerplatform en programmeermodel waarmee ontwikkelaars de kracht van NVIDIA GPU's kunnen gebruiken voor algemene computertaken, waaronder AI en deep learning-toepassingen. Door de CUDA Toolkit te installeren, kunt u gebruikmaken van de mogelijkheden van de GPU voor snellere, efficiëntere AI-ontwikkeling.
We gaan ervan uit dat u ook Windows gebruikt.
Waarom is de NVIDIA CUDA Toolkit belangrijk?
Het biedt een uitgebreide ontwikkelomgeving met GPU-versnelde bibliotheken, tools voor foutopsporing en optimalisatie, en een programmeermodel dat het gemakkelijker maakt om GPU-code te schrijven en te onderhouden.
- Install Anaconda: Anaconda is een populaire distributie van Python- en R-programmeertalen, gericht op datawetenschap en machine learning. Het wordt geleverd met een breed scala aan essentiële bibliotheken en tools voor AI-ontwikkeling, zoals NumPy, panda's, TensorFlow en PyTorch.
Het is een installateur! Hoera!
Waarom is Anaconda belangrijk?
Anaconda vereenvoudigt het proces van het opzetten en beheren van verschillende programmeeromgevingen, waardoor het gemakkelijker wordt om zonder compatibiliteitsproblemen met verschillende AI-frameworks en -bibliotheken te werken.
Anaconda-omgevingen zijn een krachtige functie waarmee u geïsoleerde ruimtes kunt creëren voor verschillende projecten, elk met zijn eigen unieke set bibliotheken en pakketten. Deze omgevingen helpen de netheid en organisatie van uw ontwikkelwerkruimte te behouden, omdat ze conflicten tussen afhankelijkheden van verschillende projecten voorkomen. Voor iemand zoals ik, die geneigd is een buitensporig aantal Python-pakketten te installeren, zijn Anaconda-omgevingen een redder in nood - ze voorkomen dat ik mijn Python-basisomgeving verander in een nachtmerrieachtige mengelmoes van conflicterende bibliotheken.
Het gebruik van Anaconda-omgevingen is essentieel voor efficiënte AI-ontwikkeling, omdat het ontwikkelaars in staat stelt om moeiteloos meerdere projecten te beheren en te schakelen tussen meerdere projecten. Dit is vooral belangrijk bij het werken met AI-frameworks en -bibliotheken, die vaak specifieke versievereisten en afhankelijkheden hebben.
Door uw projecten gescheiden en op zichzelf staand te houden, kunt u met Anaconda-omgevingen genieten van uw liefde voor Python-pakketten zonder in te leveren op stabiliteit en reproduceerbaarheid. Ze promoten best practices in ontwikkeling en zorgen ervoor dat uw AI-projecten georganiseerd, betrouwbaar en gemakkelijk om aan samen te werken blijven, terwijl uw gezond verstand intact blijft.
- Install Visual Studio-code en Visual Studio 2022-gemeenschap: Visual Studio Code (VSCode) en Visual Studio 2022 Community zijn twee krachtige geïntegreerde ontwikkelomgevingen (IDE's) voor AI-ontwikkeling. Beide IDE's bieden geavanceerde codebewerkings-, foutopsporings- en samenwerkingsfuncties, waardoor het gemakkelijker wordt om uw AI-projecten te schrijven, testen en delen.
Standaard donkere modus, dit is de manier.
Waarom zijn deze IDE's belangrijk en wat zijn hun verschillen?
VSCode is een lichtgewicht, platformonafhankelijke IDE met een enorm ecosysteem van extensies, waardoor het zeer aanpasbaar en geschikt is voor verschillende programmeertalen en frameworks. Visual Studio 2022 Community daarentegen is een IDE met meer functies en alleen voor Windows die aanvullende tools en services biedt, zoals ingebouwde ondersteuning voor Git-versiebeheer en Microsoft Azure-integratie.
Afhankelijk van uw specifieke behoeften en voorkeuren, kan het voordelig zijn om beide IDE's op uw systeem te installeren voor meer flexibiliteit. Let op, als je er niet voor kiest om Visual Studio Community te gebruiken, wil je Git installeren, dat vinden we leuk Git voor Windows.
- Install Jupyter-notitieboek: Jupyter Notebook is een webgebaseerde interactieve computeromgeving waarmee u documenten met live code, vergelijkingen, visualisaties en verhalende tekst kunt maken en delen. Het wordt veel gebruikt in datawetenschap en machine learning voor experimenten, visualisatie en samenwerking.
Installeer JupyterLab in uw Anaconda-omgeving met pip soortgelijk:
pip install jupyterlab
Waarom is Jupyter Notebook belangrijk?
Hiermee kunt u snel een prototype maken van uw AI-projecten en deze delen, waardoor het gemakkelijker wordt om met anderen samen te werken en uw werk te herhalen.
- Install TensorBoard: TensorBoard is een visualisatietool voor TensorFlow waarmee u uw AI-modellen kunt begrijpen, debuggen en optimaliseren. Het biedt verschillende visualisaties en statistieken die kunnen helpen bij de ontwikkeling en afstemming van deep learning-modellen.
Waarom is TensorBoard belangrijk?
Het biedt waardevolle inzichten in het trainingsproces van uw AI-modellen, zodat u de voortgang kunt volgen, problemen kunt identificeren en op gegevens gebaseerde beslissingen kunt nemen over hoe u uw modellen kunt verbeteren.
- Install MLstroom: MLflow is een open-sourceplatform voor het beheer van de end-to-end levenscyclus van machine learning, inclusief experimenten, reproduceerbaarheid en implementatie. Het biedt een gecentraliseerd systeem voor het volgen van experimenten, het opslaan van artefacten en het implementeren van modellen.
Waarom is MLflow belangrijk?
Het stroomlijnt de machine learning-workflow doordat u uw experimenten efficiënter kunt beheren en organiseren, resultaten kunt delen en modellen kunt implementeren. Dit maakt het gemakkelijker om samen te werken met teamgenoten en ervoor te zorgen dat uw AI-projecten consistent en reproduceerbaar zijn.
Afscheid Gedachten
Als aanvulling op uw eigen standaardpakket software voor kantoor en beveiliging, kunnen deze tools en pakketten een uitgebreid basisbeeld creëren voor implementatie binnen een subset van een organisatie, wat een sterke basis vormt voor AI- en ML-ontwikkeling. Deze basisimage is met name handig voor organisaties die net beginnen met het verkennen van AI- en ML-mogelijkheden, omdat het ervoor zorgt dat de benodigde tools en frameworks direct beschikbaar zijn voor ontwikkelaars om meteen mee aan de slag te gaan.
Dit is een van onze belangrijkste ontwikkelsystemen, waarop dit artikel is geïnspireerd.
Het is algemeen bekend dat het standaardiseren van de ontwikkelomgeving met een basisimage grote voordelen kan opleveren voor de organisatie, aangezien het het installatieproces stroomlijnt. Met het razendsnel evoluerende en veranderende AI-landschap van vandaag is het nog belangrijker om potentiële compatibiliteitsproblemen tussen verschillende AI-frameworks en -bibliotheken te verminderen. Hoewel dit op het moment van schrijven enkele van de meest populaire tools en pakketten zijn, is het belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste trends.
Hoewel deze basisinstallatie een brede en dynamische omgeving biedt, hebben ontwikkelaars nog steeds de flexibiliteit om hun werkruimte aan te passen op basis van hun specifieke behoeften en projecten. Ze kunnen eenvoudig bibliotheken, frameworks en tools toevoegen of verwijderen, en hun ontwikkelomgeving afstemmen op de unieke uitdagingen en doelstellingen van hun AI- en ML-projecten. Het is essentieel om een balans te vinden tussen standaardisatie en maatwerk, zodat uw organisatie de kracht van AI en ML effectief en efficiënt kan benutten om innovatie en succes te stimuleren.
Neem contact op met StorageReview
Nieuwsbrief | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | RSS Feed
