Künstliche Intelligenz (KI) ist eines der spannendsten und sich schnell entwickelnden Bereiche der Technologie heute. Mit KI sind Maschinen in der Lage, Aufgaben zu erledigen, die einst menschliche Intelligenz erforderten, wie z.B. Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsfindung.
Wenn Sie ein Anfänger sind und in die KI-Entwicklung einsteigen möchten, ist Linux eine ausgezeichnete Wahl für ein Betriebssystem, da es leistungsstark, flexibel und in der KI-Community weit verbreitet ist.
In diesem Leitfaden führen wir Sie durch den Prozess der Einrichtung einer KI-Entwicklungsumgebung auf Ihrem Ubuntu-System.
Was Sie benötigen, um loszulegen
Bevor Sie beginnen, lassen Sie uns die wesentlichen Dinge durchgehen, die Sie benötigen, um eine KI-Entwicklungsumgebung auf Linux einzurichten:
- Grundkenntnisse der Befehlszeile: Sie sollten mit dem Linux-Terminal und Grundbefehlen vertraut sein, da Sie Befehle darin ausführen müssen.
- Python: Python ist die beliebteste Sprache für die KI-Entwicklung, da die meisten KI-Bibliotheken und -Frameworks in Python geschrieben sind, daher ist es wichtig, dass es installiert ist.
Sobald Sie diese bereit haben, lassen Sie uns mit der Einrichtung Ihrer Umgebung beginnen.
Schritt 1: Aktualisieren Sie Ihr System
Der erste Schritt bei der Einrichtung einer Entwicklungsumgebung besteht darin, sicherzustellen, dass Ihr System auf dem neuesten Stand ist, was gewährleistet, dass alle Softwarepakete auf Ihrem System die neuesten Versionen sind und dass Sie nicht auf Kompatibilitätsprobleme stoßen.
Um Ihr System zu aktualisieren, öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Sobald dieser Vorgang abgeschlossen ist, ist Ihr System bereit für die Installation von KI-Tools.
Schritt 2: Python in Ubuntu installieren
Python ist die bevorzugte Sprache für die KI-Entwicklung und die meisten KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch sind mit Python erstellt, daher ist es wichtig, dass es auf Ihrem System installiert ist.
Um zu überprüfen, ob Python bereits installiert ist, führen Sie aus:
python3 --version
Wenn Python installiert ist, sollten Sie eine Versionsnummer sehen, wie Python 3.x.x. Wenn es nicht installiert ist, können Sie es installieren, indem Sie ausführen:
sudo apt install python3 python3-pip -y
Sobald Python installiert ist, können Sie die Installation überprüfen, indem Sie ausführen:
python3 --version
Sie sollten die Python-Versionsnummer angezeigt bekommen.
Schritt 3: KI-Bibliotheken in Ubuntu installieren
Mit Python installiert, müssen wir nun die KI-Bibliotheken installieren, die Ihnen helfen, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Die beiden beliebtesten KI-Bibliotheken sind TensorFlow und PyTorch, aber es gibt auch andere.
Wenn Sie an mehreren KI-Projekten arbeiten, ist es eine gute Idee, virtuelle Umgebungen zu verwenden, da Sie so die Abhängigkeiten für jedes Projekt isolieren können, damit sie sich nicht gegenseitig beeinflussen.
sudo apt install python3-venv python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate
1. TensorFlow in Ubuntu installieren
TensorFlow ist eines der am häufigsten verwendeten KI-Frameworks, insbesondere für Deep Learning, das Werkzeuge zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen bereitstellt.
Um TensorFlow zu installieren, führen Sie den folgenden Befehl aus:
pip3 install tensorflow
2. PyTorch in Ubuntu installieren
PyTorch ist ein weiteres beliebtes KI-Framework, das besonders für seine Benutzerfreundlichkeit und den dynamischen Berechnungsgraphen bekannt ist und häufig für Forschung und Prototyping verwendet wird.
Um PyTorch zu installieren, führen Sie aus:
pip3 install torch torchvision
3. Keras in Ubuntu installieren
Keras ist eine hochrangige API für neuronale Netzwerke, die auf TensorFlow aufbaut und das Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen durch eine einfache Schnittstelle erleichtert.
Um Keras zu installieren, führen Sie aus:
pip3 install keras
Keras ist standardmäßig in TensorFlow 2.x enthalten, sodass Sie TensorFlow bereits installiert haben, müssen Sie Keras nicht separat installieren.
4. Scikit-learn installieren
Für Machine-Learning-Aufgaben, die kein Deep Learning erfordern, ist Scikit-learn eine großartige Bibliothek, die Werkzeuge für Klassifikation, Regression, Clustering und mehr bereitstellt.
Um es zu installieren, führen Sie aus:
pip3 install scikit-learn
5. Pandas und NumPy in Ubuntu installieren
Pandas und NumPy sind essentielle Bibliotheken für die Datenmanipulation und -analyse, da sie zum Verarbeiten von Datensätzen und zum Durchführen mathematischer Operationen verwendet werden.
Um sie zu installieren, führen Sie aus:
pip3 install pandas numpy
Schritt 4: Installieren Sie Jupyter Notebook (Optional)
Jupyter Notebook ist ein webbasiertes Tool, das es Ihnen ermöglicht, Python-Code in einer interaktiven Umgebung zu schreiben und auszuführen, und es wird häufig in der KI-Entwicklung verwendet, um mit Code zu experimentieren, Modelle auszuführen und Daten zu visualisieren.
Um Jupyter Notebook zu installieren, führen Sie aus:
pip3 install notebook
Nach der Installation können Sie Jupyter Notebook starten, indem Sie ausführen:
jupyter notebook
Dies öffnet einen neuen Tab in Ihrem Webbrowser, in dem Sie neue Notebooks erstellen, Code schreiben und die Ausgabe sofort sehen können.
Schritt 5: Installieren Sie GPU-Treiber (Optional für schnellere KI-Entwicklung)
Wenn Sie eine kompatible NVIDIA GPU auf Ihrem System haben, können Sie sie verwenden, um das Training von KI-Modellen zu beschleunigen, insbesondere tiefe Lernmodelle, die viel Rechenleistung erfordern, und die Verwendung einer GPU kann die Trainingszeit drastisch verkürzen.
Um die notwendigen GPU-Treiber für NVIDIA-Karten zu installieren, führen Sie aus:
sudo apt install nvidia-driver-460
Nach Abschluss der Installation starten Sie Ihr System neu, um die Änderungen anzuwenden.
Sie müssen auch CUDA (Compute Unified Device Architecture) und cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) installieren, um TensorFlow und PyTorch die Nutzung der GPU zu ermöglichen.
Sie finden die Installationsanleitungen für CUDA und cuDNN auf der Website von NVIDIA.
Schritt 6: Testen Sie Ihre Einrichtung
Jetzt, da Sie Python, die erforderlichen KI-Bibliotheken installiert und optional eine virtuelle Umgebung sowie GPU-Treiber eingerichtet haben, ist es an der Zeit, Ihre Einrichtung zu testen.
Um TensorFlow zu testen, öffnen Sie einen Python-Interpreter, indem Sie Folgendes eingeben:
python3
Dann importieren Sie TensorFlow und überprüfen Sie die Version:
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Sie sollten die Versionsnummer von TensorFlow auf dem Bildschirm sehen. Wenn keine Fehler auftreten, ist TensorFlow korrekt installiert.
Nächster Schritt, testen Sie PyTorch:
import torch print(torch.__version__)
Wenn beide Bibliotheken ihre Versionsnummern ohne Fehler ausgeben, ist Ihre Einrichtung abgeschlossen.
Schritt 7: Beginnen Sie mit dem Erstellen von KI-Modellen
Mit Ihrer eingerichteten Umgebung können Sie jetzt beginnen, KI-Modelle zu erstellen. Hier ist ein einfaches Beispiel, wie man ein grundlegendes neuronales Netzwerk mit TensorFlow und Keras erstellt.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Define a simple model
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Summary of the model
model.summary()
Dieser Code definiert ein einfaches neuronales Netzwerk mit einer versteckten Schicht und einer Ausgabeschicht zur Klassifizierung. Sie können dieses Modell mit Datensätzen wie MNIST (handschriftliche Ziffern) oder CIFAR-10 (Bilder von Objekten) trainieren.
Fazit
Herzlichen Glückwunsch! Sie haben erfolgreich Ihre KI-Entwicklungsumgebung auf Ubuntu mit Python, TensorFlow, PyTorch, Keras und Jupyter Notebook eingerichtet, Sie haben jetzt alle Werkzeuge, die Sie benötigen, um mit dem Aufbau und Training von KI-Modellen zu beginnen.
Während Sie Ihre Reise in die KI fortsetzen, können Sie fortgeschrittenere Themen wie Deep Learning, Reinforcement Learning und Natural Language Processing erkunden. Es gibt viele Online-Ressourcen, Tutorials und Kurse, die Ihnen helfen können, zu lernen und Ihre Fähigkeiten zu verbessern.
Vergessen Sie nicht, die KI-Entwicklung ist ein aufregendes Feld mit endlosen Möglichkeiten. Ob Sie selbstfahrende Autos bauen, intelligente Chatbots erstellen oder große Daten analysieren möchten, die Fähigkeiten, die Sie in der KI entwickeln, werden in vielen Bereichen der Technologie wertvoll sein.
Viel Spaß beim Coden und genießen Sie Ihre KI-Reise!
Source:
https://www.tecmint.com/setup-ai-development-environment-on-ubuntu/