La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los campos más emocionantes y de rápida evolución en la tecnología hoy en día. Con IA, las máquinas son capaces de realizar tareas que antes requerían inteligencia humana, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la toma de decisiones.
Si eres un principiante y quieres sumergirte en el desarrollo de IA, Linux es una excelente opción de sistema operativo, ya que es poderoso, flexible y ampliamente utilizado en la comunidad de IA.
En esta guía, te guiaremos a través del proceso de configurar un entorno de desarrollo de IA en tu sistema Ubuntu.
Lo Que Necesitas Para Empezar
Antes de comenzar, revisemos lo esencial que necesitarás para configurar un entorno de desarrollo de IA en Linux:
- Conocimientos Básicos de Línea de Comandos: Debes tener cierta familiaridad con el terminal de Linux y comandos básicos, ya que necesitarás ejecutar comandos en él.
- Python: Python es el lenguaje más popular para el desarrollo de IA, ya que la mayoría de las bibliotecas y marcos de IA están escritos en Python, por lo que es esencial tenerlo instalado.
Una vez que tengas esto listo, comencemos a configurar tu entorno.
Paso 1: Actualiza Tu Sistema
El primer paso para configurar cualquier entorno de desarrollo es asegurarse de que su sistema esté actualizado, lo que garantizará que todos los paquetes de software en su sistema sean las últimas versiones y que no tenga problemas de compatibilidad.
Para actualizar su sistema, abra su terminal y ejecute el siguiente comando:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Una vez que este proceso esté completo, su sistema estará listo para la instalación de herramientas de inteligencia artificial.
Paso 2: Instalar Python en Ubuntu
Python es el lenguaje principal para el desarrollo de IA y la mayoría de los marcos de IA como TensorFlow y PyTorch, están construidos con Python, por lo que es esencial tenerlo instalado en su sistema.
Para comprobar si Python ya está instalado, ejecute:
python3 --version
Si Python está instalado, debería ver un número de versión, como Python 3.x.x. Si no está instalado, puede instalarlo ejecutando:
sudo apt install python3 python3-pip -y
Una vez que Python esté instalado, puede verificar la instalación ejecutando:
python3 --version
Debería ver el número de versión de Python mostrado.
Paso 3: Instalar Bibliotecas de IA en Ubuntu
Con Python instalado, ahora necesitamos instalar las bibliotecas de IA que le ayudarán a construir y entrenar modelos de aprendizaje automático. Las dos bibliotecas de IA más populares son TensorFlow y PyTorch, pero también hay otras.
Si está trabajando en varios proyectos de IA, es una buena idea usar entornos virtuales, ya que le permite aislar las dependencias de cada proyecto, para que no interfieran entre sí.
sudo apt install python3-venv python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate
1. Instalar TensorFlow en Ubuntu
TensorFlow es uno de los marcos de IA más utilizados, especialmente para el aprendizaje profundo, que proporciona herramientas para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.
Para instalar TensorFlow, ejecuta el siguiente comando:
pip3 install tensorflow
2. Instalar PyTorch en Ubuntu
PyTorch es otro marco de IA popular, especialmente conocido por su facilidad de uso y su gráfico computacional dinámico, que se utiliza ampliamente para investigación y prototipado.
Para instalar PyTorch, ejecuta:
pip3 install torch torchvision
3. Instalar Keras en Ubuntu
Keras es una API de redes neuronales de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow, lo que facilita la construcción y el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo al proporcionar una interfaz simple.
Para instalar Keras, ejecuta:
pip3 install keras
Keras está incluido en TensorFlow 2.x por defecto, así que si ya has instalado TensorFlow, no necesitas instalar Keras por separado.
4. Instalar Scikit-learn
Para tareas de aprendizaje automático que no requieren aprendizaje profundo, Scikit-learn es una gran biblioteca, que proporciona herramientas para clasificación, regresión, agrupamiento y más.
Para instalarlo, ejecuta:
pip3 install scikit-learn
5. Instalar Pandas y NumPy en Ubuntu
Pandas y NumPy son bibliotecas esenciales para la manipulación y análisis de datos, ya que se utilizan para manejar conjuntos de datos y realizar operaciones matemáticas.
Para instalarlas, ejecuta:
pip3 install pandas numpy
Paso 4: Instalar Jupyter Notebook (Opcional)
Jupyter Notebook es una herramienta basada en la web que te permite escribir y ejecutar código Python en un entorno interactivo y se utiliza ampliamente en el desarrollo de IA para experimentar con el código, ejecutar modelos y visualizar datos.
Para instalar Jupyter Notebook, ejecuta:
pip3 install notebook
Después de la instalación, puedes iniciar Jupyter Notebook ejecutando:
jupyter notebook
Esto abrirá una nueva pestaña en tu navegador web donde puedes crear nuevos cuadernos, escribir código y ver la salida de inmediato.
Paso 5: Instalar controladores de GPU (Opcional para un desarrollo de IA más rápido)
Si tienes una GPU NVIDIA compatible en tu sistema, puedes usarla para acelerar el entrenamiento de modelos de IA, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, que requieren mucha potencia computacional, y usar una GPU puede reducir drásticamente el tiempo de entrenamiento.
Para instalar los controladores de GPU necesarios para las tarjetas NVIDIA, ejecuta:
sudo apt install nvidia-driver-460
Después de completar la instalación, reinicia tu sistema para aplicar los cambios.
También necesitas instalar CUDA (Arquitectura de Dispositivo Unificado de Cómputo) y cuDNN (Biblioteca de Redes Neuronales Profundas de CUDA) para habilitar TensorFlow y PyTorch para usar la GPU.
Puedes encontrar las instrucciones de instalación para CUDA y cuDNN en el sitio web de NVIDIA.
Paso 6: Prueba tu configuración
Ahora que has instalado Python, las bibliotecas de IA necesarias y opcionalmente configurado un entorno virtual y los controladores de GPU, es hora de probar tu configuración.
Para probar TensorFlow, abre un intérprete de Python escribiendo:
python3
Luego, importa TensorFlow y verifica su versión:
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Deberías ver el número de versión de TensorFlow impreso en la pantalla. Si no hay errores, TensorFlow está instalado correctamente.
Siguiente, prueba PyTorch:
import torch print(torch.__version__)
Si ambas bibliotecas imprimen sus números de versión sin errores, tu configuración está completa.
Paso 7: Comienza a construir modelos de IA
Con tu entorno configurado, ahora puedes comenzar a construir modelos de IA. Aquí tienes un ejemplo simple de cómo crear una red neuronal básica usando TensorFlow y Keras.
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()
Este código define una red neuronal simple con una capa oculta y una capa de salida para clasificación. Puedes entrenar este modelo utilizando conjuntos de datos como MNIST (dígitos escritos a mano) o CIFAR-10 (imágenes de objetos).
Conclusión
¡Felicidades! Has configurado correctamente tu entorno de desarrollo de IA en Ubuntu con Python, TensorFlow, PyTorch, Keras y Jupyter Notebook, ahora tienes todas las herramientas que necesitas para comenzar a construir y entrenar modelos de IA.
Al continuar tu viaje en el mundo de la IA, puedes explorar temas más avanzados como aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo y procesamiento del lenguaje natural. Hay muchos recursos en línea, tutoriales y cursos disponibles para ayudarte a aprender y mejorar tus habilidades.
Recuerda, el desarrollo de IA es un campo emocionante con posibilidades infinitas. Ya sea que quieras construir autos autónomos, crear chatbots inteligentes o analizar grandes volúmenes de datos, las habilidades que desarrolles en IA serán valiosas en muchas áreas de la tecnología.
¡Feliz codificación y disfruta tu viaje en el mundo de la IA!
Source:
https://www.tecmint.com/setup-ai-development-environment-on-ubuntu/