L’intelligence artificielle (IA) est l’un des domaines les plus passionnants et en évolution rapide dans la technologie aujourd’hui. Grâce à l’IA, les machines sont capables d’effectuer des tâches qui nécessitaient autrefois l’intelligence humaine, telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et la prise de décision.
Si vous êtes débutant et souhaitez vous plonger dans le développement de l’IA, Linux est un excellent choix de système d’exploitation, car il est puissant, flexible et largement utilisé dans la communauté de l’IA.
Dans ce guide, nous vous guiderons à travers le processus de configuration d’un environnement de développement IA sur votre système Ubuntu.
Ce dont vous avez besoin pour commencer
Avant de commencer, passons en revue les éléments essentiels dont vous aurez besoin pour configurer un environnement de développement IA sur Linux :
- Connaissances de base en ligne de commande : Vous devez avoir une certaine familiarité avec le terminal Linux et les commandes de base, car vous devrez y exécuter des commandes.
- Python : Python est le langage le plus populaire pour le développement de l’IA, car la plupart des bibliothèques et des frameworks d’IA sont écrits en Python, il est donc essentiel de l’avoir installé.
Une fois que vous avez tout cela prêt, commençons à configurer votre environnement.
Étape 1 : Mettez à jour votre système
La première étape pour configurer un environnement de développement est de s’assurer que votre système est à jour, ce qui garantira que tous les paquets logiciels de votre système sont les dernières versions et que vous ne rencontrerez aucun problème de compatibilité.
Pour mettre à jour votre système, ouvrez votre terminal et exécutez la commande suivante :
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Une fois ce processus terminé, votre système est prêt pour l’installation des outils d’IA.
Étape 2 : Installer Python sur Ubuntu
Python est le langage de référence pour le développement de l’IA et la plupart des frameworks d’IA comme TensorFlow et PyTorch sont construits avec Python, donc il est essentiel de l’installer sur votre système.
Pour vérifier si Python est déjà installé, exécutez :
python3 --version
Si Python est installé, vous devriez voir un numéro de version, tel que Python 3.x.x. S’il n’est pas installé, vous pouvez l’installer en exécutant :
sudo apt install python3 python3-pip -y
Une fois Python installé, vous pouvez vérifier l’installation en exécutant :
python3 --version
Vous devriez voir le numéro de version de Python affiché.
Étape 3 : Installer les bibliothèques d’IA sur Ubuntu
Avec Python installé, nous devons maintenant installer les bibliothèques d’IA qui vous aideront à construire et à entraîner des modèles d’apprentissage automatique. Les deux bibliothèques d’IA les plus populaires sont TensorFlow et PyTorch, mais il en existe d’autres également.
Si vous travaillez sur plusieurs projets d’IA, il est judicieux d’utiliser des environnements virtuels, car cela vous permet d’isoler les dépendances pour chaque projet, afin qu’elles n’interfèrent pas les unes avec les autres.
sudo apt install python3-venv python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate
1. Installer TensorFlow sur Ubuntu
TensorFlow est l’un des frameworks d’IA les plus largement utilisés, en particulier pour l’apprentissage profond, qui fournit des outils pour construire et entraîner des modèles d’apprentissage automatique.
Pour installer TensorFlow, exécutez la commande suivante :
pip3 install tensorflow
2. Installer PyTorch sur Ubuntu
PyTorch est un autre framework d’IA populaire, particulièrement connu pour sa facilité d’utilisation et son graphe de calcul dynamique, qui est largement utilisé pour la recherche et le prototypage.
Pour installer PyTorch, exécutez :
pip3 install torch torchvision
3. Installer Keras sur Ubuntu
Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau qui fonctionne au-dessus de TensorFlow, ce qui facilite la construction et l’entraînement de modèles d’apprentissage profond en fournissant une interface simple.
Pour installer Keras, exécutez :
pip3 install keras
Keras est inclus par défaut avec TensorFlow 2.x, donc si vous avez déjà installé TensorFlow, vous n’avez pas besoin d’installer Keras séparément.
4. Installer Scikit-learn
Pour les tâches d’apprentissage automatique qui ne nécessitent pas d’apprentissage profond, Scikit-learn est une excellente bibliothèque, qui fournit des outils pour la classification, la régression, le clustering, et plus encore.
Pour l’installer, exécutez :
pip3 install scikit-learn
5. Installer Pandas et NumPy sur Ubuntu
Pandas et NumPy sont des bibliothèques essentielles pour la manipulation et l’analyse des données, car elles sont utilisées pour gérer des ensembles de données et effectuer des opérations mathématiques.
Pour les installer, exécutez :
pip3 install pandas numpy
Étape 4 : Installer Jupyter Notebook (Optionnel)
Jupyter Notebook est un outil basé sur le web qui vous permet d’écrire et d’exécuter du code Python dans un environnement interactif et il est largement utilisé dans le développement de l’IA pour expérimenter avec du code, exécuter des modèles et visualiser des données.
Pour installer Jupyter Notebook, exécutez :
pip3 install notebook
Après l’installation, vous pouvez démarrer Jupyter Notebook en exécutant :
jupyter notebook
Cela ouvrira un nouvel onglet dans votre navigateur web où vous pouvez créer de nouveaux notebooks, écrire du code et voir immédiatement les résultats.
Étape 5 : Installer les pilotes GPU (Optionnel pour un développement IA plus rapide)
Si vous avez un GPU NVIDIA compatible sur votre système, vous pouvez l’utiliser pour accélérer l’entraînement des modèles IA, en particulier les modèles d’apprentissage profond, qui nécessitent beaucoup de puissance de calcul, et utiliser un GPU peut réduire considérablement le temps d’entraînement.
Pour installer les pilotes GPU nécessaires pour les cartes NVIDIA, exécutez :
sudo apt install nvidia-driver-460
Une fois l’installation terminée, redémarrez votre système pour appliquer les modifications.
Vous devez également installer CUDA (Architecture de périphérique unifié de calcul) et cuDNN (bibliothèque de réseaux de neurones profonds CUDA) pour permettre à TensorFlow et PyTorch d’utiliser le GPU.
Vous pouvez trouver les instructions d’installation pour CUDA et cuDNN sur le site web de NVIDIA.
Étape 6 : Tester votre configuration
Maintenant que vous avez installé Python, les bibliothèques d’IA nécessaires, et éventuellement configuré un environnement virtuel et les pilotes GPU, il est temps de tester votre configuration.
Pour tester TensorFlow, ouvrez un interpréteur Python en tapant :
python3
Ensuite, importez TensorFlow et vérifiez sa version :
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Vous devriez voir le numéro de version de TensorFlow imprimé à l’écran. S’il n’y a pas d’erreurs, TensorFlow est correctement installé.
Ensuite, testez PyTorch :
import torch print(torch.__version__)
Si les deux bibliothèques affichent leurs numéros de version sans erreurs, votre configuration est complète.
Étape 7 : Commencer à construire des modèles d’IA
Avec votre environnement configuré, vous pouvez maintenant commencer à construire des modèles d’IA. Voici un exemple simple de comment créer un réseau neuronal de base en utilisant TensorFlow et 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()
Ce code définit un réseau neuronal simple avec une couche cachée et une couche de sortie pour la classification. Vous pouvez entraîner ce modèle en utilisant des ensembles de données comme MNIST (chiffres manuscrits) ou CIFAR-10 (images d’objets).
Conclusion
Félicitations ! Vous avez réussi à mettre en place votre environnement de développement IA sur Ubuntu avec Python, TensorFlow, PyTorch, Keras et Jupyter Notebook, vous avez maintenant tous les outils nécessaires pour commencer à construire et entraîner des modèles d’IA.
Alors que vous poursuivez votre voyage dans l’IA, vous pouvez explorer des sujets plus avancés tels que l’apprentissage profond, l’apprentissage par renforcement et le traitement du langage naturel. Il existe de nombreuses ressources en ligne, tutoriels et cours disponibles pour vous aider à apprendre et à améliorer vos compétences.
N’oubliez pas que le développement de l’IA est un domaine passionnant avec des possibilités infinies. Que vous souhaitiez construire des voitures autonomes, créer des chatbots intelligents ou analyser de grandes quantités de données, les compétences que vous développerez en IA seront précieuses dans de nombreux domaines de la technologie.
Bon codage et profitez de votre voyage dans l’IA !
Source:
https://www.tecmint.com/setup-ai-development-environment-on-ubuntu/