איך להקים סביבה לפיתוח בינה מלאכותית על אובונטו

בינה מלאכותית (AI) היא אחת מהתחומים המלהיבים והמתפתחים במהירות בטכנולוגיה כיום. עם AI, מכונות יכולות לבצע משימות שבעבר דרשו אינטליגנציה אנושית, כמו זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית וקבלת החלטות.

אם אתה מתחיל ורוצה להיכנס לפיתוח AI, לינוקס היא בחירה מצוינת של מערכת הפעלה, מכיוון שהיא חזקה, גמישה ונמצאת בשימוש נרחב בקהילת ה-AI.

במדריך זה, נעבור על התהליך של הקמת סביבה לפיתוח AI במערכת האובונטו שלך.

מה אתה צריך כדי להתחיל

לפני שתתחיל, בוא נסקור את הדברים הבסיסיים שתצטרך כדי להקים סביבה לפיתוח AI על לינוקס:

• ידע בסיסי בשורת הפקודה: עליך להיות מוכר במעט עם הטרמינל של לינוקס ופקודות בסיסיות, מכיוון שתצטרך להריץ פקודות בו.
• פייתון: פייתון היא השפה הפופולרית ביותר לפיתוח AI, מכיוון שרוב הספריות והמסגרות של AI נכתבות בפייתון, ולכן חשוב להתקין אותה.

ברגע שיש לך את אלה מוכנים, בוא נתחיל להקים את הסביבה שלך.

שלב 1: עדכן את המערכת שלך

השלב הראשון בהגדרת כל סביבת פיתוח הוא לוודא שהמערכת שלך מעודכנת, כך תבטיח שכל חבילות התוכנה במערכת שלך הן בגרסאות האחרונות ושלא תתקל בבעיות תאימות.

כדי לעדכן את המערכת שלך, פתח את הטרמינל והרץ את הפקודה הבאה:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

כאשר התהליך הזה יושלם, המערכת שלך מוכנה להתקנת כלי AI.

שלב 2: התקנת Python ב־Ubuntu

Python הוא השפה המועדפת לפיתוח AI ורוב הסביבות המתואמות כמו TensorFlow ו־PyTorch, בנויות באמצעות Python, לכן חשוב להתקין אותו במערכת שלך.

כדי לבדוק אם Python כבר מותקן, הרץ:

python3 --version

אם Python מותקן, תראה מספר גרסה, כמו Python 3.x.x. אם הוא לא מותקן, תוכל להתקין אותו על ידי הרצת:

sudo apt install python3 python3-pip -y

לאחר שהתקנת Python, תוכל לוודא את ההתקנה על ידי הרצת:

python3 --version

תראה את מספר הגרסה של Python מוצג.

שלב 3: התקנת ספריות AI ב־Ubuntu

עם Python מותקן, עלינו כעת להתקין את ספריות הAI שיעזרו לך לבנות ולאמן מודלים למידת מכונה. שתי הספריות המובילות ביותר לAI הן TensorFlow ו־PyTorch, אך יש גם אחרות.

אם אתה עובד על פרויקטי AI מרובים, כדאי להשתמש בסביבות וירטואליות, מאחר שזה מאפשר לך לבדוד את התלויות לכל פרויקט, כך שהן לא יתערבו זו בזו.

sudo apt install python3-venv
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

1. התקן TensorFlow ב־Ubuntu

TensorFlow היא אחת מסגנונות הלמידה הידועים ביותר, בעיקר למידת עמוק, המספקת כלים לבניית ואימון של מודלי למידת מכונה.

כדי להתקין את TensorFlow, הרץ את הפקודה הבאה:

pip3 install tensorflow

2. התקן PyTorch ב־Ubuntu

PyTorch היא עוד ספריית סגנון למידת מכונה פופולרית, בעיקר ידועה על קלות השימוש שלה ועל גרף חישובי דינמי, שמשמשת למחקר ולפרוטוטיפינג.

כדי להתקין PyTorch, הרץ:

pip3 install torch torchvision

3. התקן Keras ב־Ubuntu

Keras היא ממשק רשתות עצבים ברמה גבוהה שרץ מעל TensorFlow, שמקל על בניית ואימון של מודלי למידת עמוק על ידי ספק ממשק פשוט.

כדי להתקין Keras, הרץ:

pip3 install keras

Keras כלול עם TensorFlow 2.x כברירת מחדל, אז אם כבר התקנת TensorFlow, אין צורך להתקין את Keras בנפרד.

4. התקן Scikit-learn

למשימות למידת מכונה שאינן דורשות למידת עמוק, Scikit-learn היא ספרייה מצוינת שמספקת כלים לסיווג, רגרסיה, אשפוז ועוד.

כדי להתקין אותה, הרץ:

pip3 install scikit-learn

5. התקן Pandas ו־NumPy ב־Ubuntu

פנדאס ו־נאמפי הם ספריות בסיסיות לעיבוד וניתוח נתונים, שמשמשות לטיפול בקבצי נתונים ובביצוע פעולות מתמטיות.

כדי להתקין אותם, הריצו:

pip3 install pandas numpy

שלב 4: התקנת Jupyter Notebook (אופציונלי)

Jupyter Notebook הוא כלי במבנה אינטרנטי שמאפשר לכם לכתוב ולבצע קוד Python בסביבה אינטראקטיבית והוא בשימוש רחב בפיתוח AI לניסוי קוד, הרצת מודלים וויזואליזציה של נתונים.

כדי להתקין את Jupyter Notebook, הריצו:

pip3 install notebook

לאחר התקנה, תוכלו להתחיל את Jupyter Notebook על ידי הרצת:

jupyter notebook

זה יפתח לכם לשונית חדשה בדפדפן האינטרנט שבה תוכלו ליצור מחברות חדשות, לכתוב קוד ולראות את הפלט מיידית.

שלב 5: התקנת מנהיגי GPU (אופציונלי לפיתוח AI מהיר יותר)

אם יש לכם GPU של NVIDIA תואם במערכת שלכם, תוכלו להשתמש בו כדי להאיץ את האימון של מודלי AI, במיוחד מודלי למידה עמוקה, שדורשים המון כוח מחשבתי, ושימוש ב-GPU יכול להפחית באופן משמעותי את זמן האימון.

כדי להתקין את מנהיגי ה-GPU הנדרשים לכרטיסי NVIDIA, הריצו:

sudo apt install nvidia-driver-460

לאחר שההתקנה הושלמה, הפעילו מחדש את המערכת שלכם כדי ליישם את השינויים.

כמו כן, עליכם להתקין את CUDA (Compute Unified Device Architecture) ו־cuDNN (ספריית CUDA Deep Neural Network) על מנת לאפשר ל־TensorFlow ול־PyTorch להשתמש ב-GPU.

אתה יכול למצוא את הוראות ההתקנה עבור CUDA ו-cuDNN באתר של NVIDIA.

שלב 6: בדוק את ההגדרה שלך

עכשיו שכבר התקנת Python, את ספריות ה-AI הנדרשות, ואופציונלית הקמת סביבה וירטואלית ומנהלי GPU, הגיע הזמן לבדוק את ההגדרה שלך.

כדי לבדוק את TensorFlow, פתח פרשן Python על ידי הקלדת:

python3

לאחר מכן, ייבא את TensorFlow ובדוק את גרסתו:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

אתה אמור לראות את מספר הגרסה של TensorFlow מודפס על המסך. אם אין שגיאות, TensorFlow הותקן כראוי.

עכשיו, בדוק את PyTorch:

import torch
print(torch.__version__)

אם שתי הספריות מדפיסות את מספרי הגרסה שלהן ללא שגיאות, ההגדרה שלך הושלמה.

שלב 7: התחל לבנות מודלים של AI

עם הסביבה שלך מוגדרת, אתה יכול עכשיו להתחיל לבנות מודלים של AI. הנה דוגמה פשוטה כיצד ליצור רשת עצבית בסיסית באמצעות TensorFlow וKeras.

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()

הקוד הזה מגדיר רשת עצבית פשוטה עם שכבת הסתרה אחת ושכבת פלט עבור סיווג. אתה יכול לאמן מודל זה באמצעות מערכות נתונים כמו MNIST (ספרות כתובות ביד) או CIFAR-10 (תמונות של אובייקטים).

סיכום

מזל טוב! הצלחת להקים בהצלחה את סביבת הפיתוח של ה-AI שלך על אובונטו עם פייתון, טנסורפלו, פייטורץ', קרס, ויופיטר נוטבוק, עכשיו יש לך את כל הכלים שאתה צריך כדי להתחיל לבנות ולאמן מודלים של AI.

כשהמשך את המסע שלך לעולם ה-AI, תוכל לחקור נושאים מתקדמים יותר כמו למידה עמוקה, למידת חיזוק, ועיבוד שפה טבעית. ישנם משאבים רבים באינטרנט, מדריכים, וקורסים זמינים כדי לעזור לך ללמוד ולשפר את המיומנויות שלך.

זכור, פיתוח AI הוא תחום מרגש עם אפשרויות אינסופיות. בין אם אתה רוצה לבנות מכוניות אוטונומיות, ליצור צ'אט-בוטים אינטליגנטיים, או לנתח נתוני ענק, המיומנויות שתפתח בתחום ה-AI יהיו יקרות ערך בהרבה תחומים של טכנולוגיה.

קידוד מהנה, ותהנה מהמסע שלך בעולם ה-AI!