Recentemente, temos trabalhado extensivamente com IA no laboratório. Isso teve resultados abrangentes, desde borrar acidentalmente um sistema operacional inteiro com várias configurações e software até a necessidade de configurar e ter uma imagem de linha de base para trabalhar em várias plataformas. Decidimos que valeria a pena descrever as etapas básicas de introdução à medida que avançamos no processo de configuração de uma imagem de base para trabalhar com inteligência artificial (IA) e desenvolvimento.
Recentemente, temos trabalhado extensivamente com IA no laboratório. Isso teve resultados abrangentes, desde borrar acidentalmente um sistema operacional inteiro com várias configurações e software até a necessidade de configurar e ter uma imagem de linha de base para trabalhar em várias plataformas. Decidimos que valeria a pena descrever as etapas básicas de introdução à medida que avançamos no processo de configuração de uma imagem de base para trabalhar com inteligência artificial (IA) e desenvolvimento.
Isso se aplicará se você estiver focando em inferência ou treinamento. Ter um ambiente limpo e organizado é essencial para um desenvolvimento eficiente, portanto, para o objetivo deste guia, presumiremos que você tenha uma instalação limpa de seu sistema operacional (SO) preferido.
Nossa nova caixa de inferência favorita
Guia de configuração de IA – mantendo-o consistente
Desde a implementação dessa imagem de base padrão para meus projetos de IA e ML, observei melhorias notáveis na repetibilidade de eficiência e produtividade. O ambiente bem estruturado e abrangente reduziu significativamente o tempo gasto na configuração e solução de problemas de vários servidores e estações de trabalho em que testamos. Como parte do nosso trabalho com IA é ajudar no teste e na revisão de novas plataformas, a repetibilidade garante que possamos reproduzir consistentemente nossos resultados, fortalecendo a validade e a confiabilidade de nossas descobertas.
Um resultado particularmente notável da adoção desse padrão foi a transformação de Kevin. Antes da introdução dessa linha de base, Kevin teve que suportar o peso de todo o trabalho, muitas vezes lidando sozinho com o caos causado por bibliotecas conflitantes e versões de ferramentas incompatíveis.
No entanto, desde a introdução da imagem de base padronizada, Kevin conseguiu delegar mais tarefas e se concentrar no que realmente importa – como encontrar a cadeira de escritório perfeita. Parece que Kevin e eu finalmente descobrimos o segredo para um ambiente de desenvolvimento de IA harmonioso e eficiente. Agora, Kevin pode finalmente aproveitar seu café da manhã sem ter que se preocupar em como ele vai resolver a última crise de compatibilidade que criei durante a noite.
Este guia foi desenvolvido para ser versátil, atendendo a várias necessidades e preferências. Seja você um profissional de TI procurando criar uma imagem de base padronizada para implantação em toda a sua organização ou um desenvolvedor individual procurando configurar um ambiente de desenvolvimento de IA limpo e eficiente, este guia fornece as etapas essenciais e informações sobre por que você pode ou pode não precisar de uma ferramenta específica para atingir seu objetivo. Ao seguir as etapas descritas, você estará bem equipado para criar uma base robusta, repetível e confiável para seus projetos de IA e aprendizado de máquina.
Etapas para obter um ambiente básico limpo para trabalhar com IA
- Instale os drivers NVIDIA adequados para sua(s) placa(s): Para utilizar todo o potencial de sua GPU para tarefas de IA, é essencial instalar os drivers NVIDIA adequados. Esses drivers permitem a comunicação entre a GPU e o sistema operacional, garantindo desempenho e estabilidade ideais.
Selecione as opções adequadas para o seu sistema.
- Instale Kit de ferramentas NVIDIA CUDA: O NVIDIA CUDA Toolkit é uma plataforma de computação paralela e um modelo de programação que permite aos desenvolvedores utilizar o poder das GPUs NVIDIA para tarefas de computação de uso geral, incluindo IA e aplicativos de aprendizado profundo. Ao instalar o CUDA Toolkit, você pode aproveitar os recursos da GPU para um desenvolvimento de IA mais rápido e eficiente.
Estamos assumindo que você também está usando o Windows.
Por que o NVIDIA CUDA Toolkit é importante?
Ele fornece um ambiente de desenvolvimento abrangente que inclui bibliotecas aceleradas por GPU, ferramentas de depuração e otimização e um modelo de programação que torna mais fácil escrever e manter o código GPU.
- Instale Jibóia: Anaconda é uma distribuição popular das linguagens de programação Python e R, focada em ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele vem pré-carregado com uma ampla variedade de bibliotecas e ferramentas essenciais para o desenvolvimento de IA, como NumPy, pandas, TensorFlow e PyTorch.
É um instalador! Yay!
Por que a Anaconda é importante?
O Anaconda simplifica o processo de configuração e gerenciamento de diferentes ambientes de programação, facilitando o trabalho com vários frameworks e bibliotecas de IA sem problemas de compatibilidade.
Os ambientes Anaconda são um recurso poderoso que permite criar espaços isolados para diferentes projetos, cada um com seu próprio conjunto exclusivo de bibliotecas e pacotes. Esses ambientes ajudam a manter a limpeza e a organização do seu espaço de trabalho de desenvolvimento, pois evitam conflitos entre dependências de diferentes projetos. Para alguém como eu, que está propenso a instalar um número excessivo de pacotes Python, os ambientes Anaconda são um salva-vidas – eles me salvam de transformar meu ambiente base Python em uma mistura de pesadelo de bibliotecas conflitantes.
O uso de ambientes Anaconda é essencial para o desenvolvimento eficiente de IA, pois permite que os desenvolvedores gerenciem e alternem entre vários projetos sem esforço. Isso é particularmente importante ao trabalhar com estruturas e bibliotecas de IA, que geralmente têm requisitos e dependências de versão específicos.
Ao manter seus projetos separados e independentes, os ambientes Anaconda permitem que você se entregue ao seu amor pelos pacotes Python sem sacrificar a estabilidade e a reprodutibilidade. Eles promovem as melhores práticas de desenvolvimento, garantindo que seus projetos de IA permaneçam organizados, confiáveis e fáceis de colaborar, mantendo sua sanidade intacta.
- Instale Visual Studio Code e Comunidade do Visual Studio 2022: Visual Studio Code (VSCode) e Visual Studio 2022 Community são dois poderosos ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) para desenvolvimento de IA. Ambos os IDEs oferecem recursos avançados de edição de código, depuração e colaboração, tornando mais fácil escrever, testar e compartilhar seus projetos de IA.
Modo escuro por padrão, este é o caminho.
Por que esses IDEs são importantes e quais são suas diferenças?
O VSCode é um IDE leve e multiplataforma com um vasto ecossistema de extensões, tornando-o altamente personalizável e adequado para várias linguagens e estruturas de programação. Por outro lado, o Visual Studio 2022 Community é um IDE exclusivo para Windows com mais recursos que fornece ferramentas e serviços adicionais, como suporte interno para controle de versão do Git e integração com o Microsoft Azure.
Dependendo de suas necessidades e preferências específicas, você pode achar vantajoso ter ambos os IDEs instalados em seu sistema para maior flexibilidade. Observe que, se você não optar por seguir o caminho de usar o Visual Studio Community, instale o Git, gostamos Git para Windows.
- Instale Notebook Jupyter: O Jupyter Notebook é um ambiente de computação interativo baseado na Web que permite criar e compartilhar documentos contendo código ativo, equações, visualizações e texto narrativo. É amplamente utilizado em ciência de dados e aprendizado de máquina para experimentação, visualização e colaboração.
Instale o JupyterLab em seu ambiente Anaconda com pip como isso:
pip install jupyterlab
Por que o Jupyter Notebook é importante?
Ele permite que você crie protótipos e compartilhe rapidamente seus projetos de IA, facilitando a colaboração com outras pessoas e a iteração em seu trabalho.
- Instale TensorBoard: TensorBoard é uma ferramenta de visualização para TensorFlow que ajuda você a entender, depurar e otimizar seus modelos de IA. Ele fornece várias visualizações e métricas que podem auxiliar no desenvolvimento e ajuste de modelos de aprendizado profundo.
Por que o TensorBoard é importante?
Ele oferece informações valiosas sobre o processo de treinamento de seus modelos de IA, permitindo que você acompanhe o progresso, identifique problemas e tome decisões baseadas em dados sobre como melhorar seus modelos.
- Instale Fluxo de ML: MLflow é uma plataforma de código aberto para gerenciar o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta, incluindo experimentação, reprodutibilidade e implantação. Ele fornece um sistema centralizado para rastrear experimentos, armazenar artefatos e implantar modelos.
Por que o MLflow é importante?
Ele agiliza o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina, permitindo que você gerencie e organize seus experimentos, compartilhe resultados e implante modelos com mais eficiência. Isso facilita a colaboração com colegas de equipe e garante que seus projetos de IA sejam consistentes e reproduzíveis.
Pensamentos Parting
Complementando seu próprio pacote padrão de software para escritório e segurança, essas ferramentas e pacotes podem criar uma imagem de base abrangente para implantação em um subconjunto de uma organização, fornecendo uma base sólida para o desenvolvimento de IA e ML. Essa imagem de base é particularmente útil para organizações que estão apenas começando a explorar os recursos de IA e ML, pois garante que as ferramentas e estruturas necessárias estejam prontamente disponíveis para os desenvolvedores começarem a trabalhar imediatamente.
Este é um dos nossos principais sistemas de desenvolvimento, que inspirou este artigo.
É sabido que a padronização do ambiente de desenvolvimento com uma imagem base pode beneficiar muito a organização, pois agiliza o processo de configuração. Com a rápida evolução e mudança do cenário de IA de hoje, é ainda mais importante reduzir possíveis problemas de compatibilidade entre diferentes estruturas e bibliotecas de IA. Embora, no momento da redação deste artigo, esses sejam alguns dos conjuntos de ferramentas e pacotes mais populares, é importante manter-se atualizado com as últimas tendências.
Embora essa instalação básica forneça um ambiente amplo e dinâmico, os desenvolvedores ainda têm a flexibilidade de personalizar seu espaço de trabalho com base em suas necessidades e projetos específicos. Eles podem facilmente adicionar ou remover bibliotecas, estruturas e ferramentas conforme necessário, adaptando seu ambiente de desenvolvimento aos desafios e objetivos exclusivos de seus projetos de IA e ML. Será fundamental equilibrar a padronização e a personalização para garantir que sua organização possa aproveitar de maneira eficaz e eficiente o poder da IA e do ML para impulsionar a inovação e o sucesso.
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