В последнее время мы активно работаем с искусственным интеллектом в лаборатории . Результаты оказались весьма разнообразными: от случайного повреждения целой операционной системы с различными конфигурациями и программным обеспечением до необходимости создания базового образа для работы на разных платформах. Мы решили, что стоит описать основные шаги по началу работы, по мере того как мы будем создавать базовый образ для работы с искусственным интеллектом (ИИ) и разработки.
Это применимо независимо от того, занимаетесь ли вы выводом результатов или обучением. Чистая и организованная среда необходима для эффективной разработки, поэтому в рамках этого руководства мы будем предполагать, что у вас установлена чистая версия предпочитаемой операционной системы.
Наш новый любимый ящик для вывода заключений
Руководство по настройке ИИ – обеспечение согласованности
С момента внедрения этого стандартного базового образа для моих проектов в области ИИ и машинного обучения я заметил значительное улучшение эффективности, повторяемости и производительности. Хорошо структурированная и всеобъемлющая среда значительно сократила время, которое я трачу на настройку и устранение неполадок различных серверов и рабочих станций, на которых мы проводим тестирование. Поскольку часть нашей работы с ИИ заключается в помощи в тестировании и проверке новых платформ, повторяемость гарантирует, что мы можем последовательно воспроизводить наши результаты, повышая достоверность и надежность наших выводов.
Одним из особенно примечательных результатов принятия этого стандарта стала трансформация Кевина. До введения этого базового стандарта Кевину приходилось брать на себя основную часть работы, часто в одиночку справляясь с хаосом, вызванным конфликтующими библиотеками и несовместимыми версиями инструментов.
Однако, с внедрением стандартизированного базового образа, Кевин смог делегировать больше задач и сосредоточиться на действительно важных вещах — например, на поиске идеального офисного кресла. Похоже, что и Кевин, и я наконец-то открыли секрет гармоничной и эффективной среды разработки ИИ. Теперь Кевин наконец-то может наслаждаться утренним кофе, не беспокоясь о том, как исправить очередную проблему совместимости, которую я создал за ночь.
Это руководство разработано с учетом универсальности и удовлетворяет различным потребностям и предпочтениям. Независимо от того, являетесь ли вы ИТ-специалистом, стремящимся создать стандартизированный базовый образ для развертывания в масштабах всей организации, или индивидуальным разработчиком, желающим создать чистую и эффективную среду разработки ИИ, это руководство предоставляет необходимые шаги и информацию о том, почему вам может понадобиться или не понадобиться тот или иной инструмент для достижения вашей цели. Следуя описанным шагам, вы будете хорошо подготовлены к созданию надежной, воспроизводимой и отказоустойчивой основы для ваших проектов в области ИИ и машинного обучения.
Шаги по созданию базовой чистой среды для работы с ИИ.
- Установите соответствующие драйверы NVIDIA. Для вашей видеокарты (видеокарт): Чтобы в полной мере использовать потенциал вашего графического процессора для задач искусственного интеллекта, необходимо установить соответствующие драйверы NVIDIA. Эти драйверы обеспечивают связь между графическим процессором и операционной системой, гарантируя оптимальную производительность и стабильность.
Выберите подходящие параметры для вашей системы.
- Установите NVIDIA CUDA ToolkitNVIDIA CUDA Toolkit — это платформа параллельных вычислений и модель программирования, которая позволяет разработчикам использовать возможности графических процессоров NVIDIA для решения задач общего назначения, включая приложения искусственного интеллекта и глубокого обучения. Установив CUDA Toolkit, вы можете использовать возможности графического процессора для более быстрой и эффективной разработки ИИ.
Мы предполагаем, что вы также используете Windows.
Почему важен инструментарий NVIDIA CUDA?
Она предоставляет комплексную среду разработки, включающую библиотеки с ускорением на графическом процессоре, инструменты отладки и оптимизации, а также модель программирования, упрощающую написание и сопровождение кода для графических процессоров.
- Установите АнакондаAnaconda — популярный дистрибутив языков программирования Python и R, ориентированный на науку о данных и машинное обучение. Он поставляется с предустановленным широким спектром необходимых библиотек и инструментов для разработки ИИ, таких как NumPy, pandas, TensorFlow и PyTorch.
Это установщик! Ура!
Почему Anaconda важна?
Anaconda упрощает процесс настройки и управления различными средами программирования, облегчая работу с различными фреймворками и библиотеками искусственного интеллекта без проблем с совместимостью.
Среды Anaconda — это мощная функция, позволяющая создавать изолированные пространства для разных проектов, каждое со своим уникальным набором библиотек и пакетов. Эти среды помогают поддерживать чистоту и организованность вашего рабочего пространства разработки, поскольку предотвращают конфликты между зависимостями разных проектов. Для таких, как я, кто склонен устанавливать чрезмерное количество пакетов Python, среды Anaconda — настоящее спасение: они избавляют меня от превращения моей базовой среды Python в кошмарную мешанину конфликтующих библиотек.
Использование сред Anaconda имеет важное значение для эффективной разработки ИИ, поскольку позволяет разработчикам легко управлять несколькими проектами и переключаться между ними. Это особенно важно при работе с фреймворками и библиотеками ИИ, которые часто имеют специфические требования к версиям и зависимостям.
Благодаря раздельному и самодостаточному хранению проектов, среды Anaconda позволяют вам в полной мере использовать возможности пакетов Python, не жертвуя при этом стабильностью и воспроизводимостью. Они способствуют внедрению лучших практик разработки, гарантируя, что ваши проекты в области ИИ останутся организованными, надежными и удобными для совместной работы, не нарушая при этом вашего душевного равновесия.
- Установите Visual Studio Code и Сообщество Visual Studio 2022Visual Studio Code (VSCode) и Visual Studio 2022 Community — это две мощные интегрированные среды разработки (IDE) для создания приложений искусственного интеллекта. Обе IDE предлагают расширенные функции редактирования кода, отладки и совместной работы, что упрощает написание, тестирование и обмен проектами в области ИИ.
Темный режим по умолчанию — вот как это работает.
Почему эти IDE важны, и в чём их различия?
VSCode — это легковесная кроссплатформенная IDE с обширной экосистемой расширений, что делает её легко настраиваемой и подходящей для различных языков программирования и фреймворков. В отличие от неё, Visual Studio 2022 Community — это более функциональная IDE только для Windows, предоставляющая дополнительные инструменты и сервисы, такие как встроенная поддержка системы контроля версий Git и интеграция с Microsoft Azure.
В зависимости от ваших конкретных потребностей и предпочтений, для большей гибкости может оказаться целесообразным установить на свою систему обе IDE. Обратите внимание, что если вы не решите использовать Visual Studio Community, вам потребуется установить Git; нам нравится Git для Windows.
- Установите Блокнот Jupyter: Jupyter Notebook — это интерактивная вычислительная среда на основе веб-технологий, позволяющая создавать и обмениваться документами, содержащими работающий код, уравнения, визуализации и текстовые описания. Она широко используется в науке о данных и машинном обучении для экспериментов, визуализации и совместной работы.
Установите JupyterLab в вашей среде Anaconda с помощью pip как это:
pip install jupyterlab
Почему Jupyter Notebook важен?
Это позволяет быстро создавать прототипы и делиться своими проектами в области ИИ, упрощая сотрудничество с другими и итеративное совершенствование работы.
- Установите ТензорбордTensorBoard — это инструмент визуализации для TensorFlow, который помогает понимать, отлаживать и оптимизировать ваши модели ИИ. Он предоставляет различные визуализации и метрики, которые могут помочь в разработке и настройке моделей глубокого обучения.
Почему TensorBoard важен?
Это позволяет получить ценную информацию о процессе обучения ваших моделей ИИ, отслеживать прогресс, выявлять проблемы и принимать решения на основе данных о том, как улучшить ваши модели.
- Установите МлфлоуMLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления полным циклом машинного обучения, включая экспериментирование, воспроизводимость и развертывание. Она предоставляет централизованную систему для отслеживания экспериментов, хранения артефактов и развертывания моделей.
Почему MLflow важен?
Это упрощает рабочий процесс машинного обучения, позволяя более эффективно управлять и организовывать эксперименты, обмениваться результатами и развертывать модели. Это облегчает сотрудничество с коллегами и обеспечивает согласованность и воспроизводимость ваших проектов в области ИИ.
Прощальные мысли
Дополняя ваш собственный стандартный набор программного обеспечения для офиса и безопасности, эти инструменты и пакеты могут создать комплексный базовый образ для развертывания в рамках части организации, обеспечивая прочную основу для разработки в области ИИ и машинного обучения. Этот базовый образ особенно полезен для организаций, которые только начинают изучать возможности ИИ и машинного обучения, поскольку он гарантирует, что необходимые инструменты и фреймворки будут легко доступны разработчикам, чтобы они могли сразу же начать работу.
Это одна из наших основных систем разработки, которая и послужила источником вдохновения для этой статьи.
Хорошо известно, что стандартизация среды разработки с помощью базового образа может значительно принести пользу организации, поскольку упрощает процесс настройки. В условиях стремительно развивающегося и постоянно меняющегося ландшафта ИИ еще важнее минимизировать потенциальные проблемы совместимости между различными фреймворками и библиотеками ИИ. Хотя на момент написания статьи это одни из самых популярных и востребованных наборов инструментов и пакетов, важно быть в курсе последних тенденций.
Хотя эта базовая установка предоставляет широкую и динамичную среду, разработчики по-прежнему имеют возможность настраивать свое рабочее пространство в соответствии со своими конкретными потребностями и проектами. Они могут легко добавлять или удалять библиотеки, фреймворки и инструменты по мере необходимости, адаптируя свою среду разработки к уникальным задачам и целям своих проектов в области ИИ и машинного обучения. Ключевым моментом будет баланс между стандартизацией и настройкой, который позволит вашей организации эффективно и результативно использовать возможности ИИ и машинного обучения для стимулирования инноваций и достижения успеха.
Amazon