L’Intelligenza Artificiale (IA) è uno dei campi più entusiasmanti e in rapida evoluzione della tecnologia odierna. Con IA, le macchine sono in grado di eseguire compiti che un tempo richiedevano intelligenza umana, come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e la presa di decisioni.
Se sei un principiante e vuoi immergerti nello sviluppo dell’IA, Linux è un’ottima scelta di sistema operativo, poiché è potente, flessibile e ampiamente utilizzato nella comunità dell’IA.
In questa guida, ti guideremo attraverso il processo di configurazione di un ambiente di sviluppo IA sul tuo sistema Ubuntu.
Cosa Ti Serve per Iniziare
Prima di iniziare, rivediamo gli elementi essenziali di cui avrai bisogno per impostare un ambiente di sviluppo IA su Linux:
- Conoscenza di Base della Riga di Comando: Dovresti avere una certa familiarità con il terminale Linux e con i comandi di base, poiché dovrai eseguire comandi in esso.
- Python: Python è il linguaggio più popolare per lo sviluppo dell’IA, poiché la maggior parte delle librerie e dei framework per l’IA sono scritti in Python, quindi è essenziale averlo installato.
Una volta che hai tutto pronto, iniziamo a configurare il tuo ambiente.
Passo 1: Aggiorna il Tuo Sistema
Il primo passo per impostare qualsiasi ambiente di sviluppo è assicurarsi che il sistema sia aggiornato, il che garantirà che tutti i pacchetti software sul tuo sistema siano le versioni più recenti e che non ci siano problemi di compatibilità.
Per aggiornare il tuo sistema, apri il terminale ed esegui il seguente comando:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Una volta completato questo processo, il tuo sistema è pronto per l’installazione degli strumenti AI.
Passo 2: Installa Python in Ubuntu
Python è il linguaggio di riferimento per lo sviluppo di AI e la maggior parte dei framework AI come TensorFlow e PyTorch sono costruiti con Python, quindi è essenziale averlo installato sul tuo sistema.
Per verificare se Python è già installato, esegui:
python3 --version
Se Python è installato, dovresti vedere un numero di versione, come Python 3.x.x. Se non è installato, puoi installarlo eseguendo:
sudo apt install python3 python3-pip -y
Una volta installato Python, puoi verificare l’installazione eseguendo:
python3 --version
Dovresti vedere il numero di versione di Python visualizzato.
Passo 3: Installa le librerie AI in Ubuntu
Con Python installato, dobbiamo ora installare le librerie AI che ti aiuteranno a costruire e addestrare modelli di machine learning. Le due librerie AI più popolari sono TensorFlow e PyTorch, ma ce ne sono anche altre.
Se stai lavorando su più progetti AI, è una buona idea utilizzare ambienti virtuali, poiché ti consente di isolare le dipendenze per ciascun progetto, in modo che non interferiscano tra loro.
sudo apt install python3-venv python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate
1. Installa TensorFlow in Ubuntu
TensorFlow è uno dei framework AI più utilizzati, in particolare per il deep learning, che fornisce strumenti per costruire e addestrare modelli di machine learning.
Per installare TensorFlow, esegui il seguente comando:
pip3 install tensorflow
2. Installa PyTorch in Ubuntu
PyTorch è un altro popolare framework AI, noto soprattutto per la sua facilità d’uso e il grafo computazionale dinamico, ampiamente utilizzato per la ricerca e il prototipaggio.
Per installare PyTorch, esegui:
pip3 install torch torchvision
3. Installa Keras in Ubuntu
Keras è un’API di reti neurali di alto livello che gira sopra TensorFlow, il che rende più facile costruire e addestrare modelli di deep learning fornendo un’interfaccia semplice.
Per installare Keras, esegui:
pip3 install keras
Keras è incluso con TensorFlow 2.x per impostazione predefinita, quindi se hai già installato TensorFlow, non è necessario installare Keras separatamente.
4. Installa Scikit-learn
Per compiti di machine learning che non richiedono deep learning, Scikit-learn è una grande libreria, che fornisce strumenti per classificazione, regressione, clustering e altro ancora.
Per installarla, esegui:
pip3 install scikit-learn
5. Installa Pandas e NumPy in Ubuntu
Pandas e NumPy sono librerie essenziali per la manipolazione e l’analisi dei dati, in quanto vengono utilizzate per gestire set di dati ed eseguire operazioni matematiche.
Per installarle, eseguire:
pip3 install pandas numpy
Passaggio 4: Installa Jupyter Notebook (Opzionale)
Jupyter Notebook è uno strumento basato sul web che ti permette di scrivere ed eseguire codice Python in un ambiente interattivo ed è ampiamente utilizzato nello sviluppo di intelligenza artificiale per sperimentare con il codice, eseguire modelli e visualizzare dati.
Per installare Jupyter Notebook, eseguire:
pip3 install notebook
Dopo l’installazione, è possibile avviare Jupyter Notebook eseguendo:
jupyter notebook
Si aprirà una nuova scheda nel browser web dove è possibile creare nuovi notebook, scrivere codice e visualizzare immediatamente l’output.
Passaggio 5: Installa i Driver GPU (Opzionale per uno Sviluppo di IA più Veloce)
Se si dispone di una GPU NVIDIA compatibile sul sistema, è possibile utilizzarla per velocizzare l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare i modelli di deep learning, che richiedono molta potenza di calcolo, e l’utilizzo di una GPU può ridurre drasticamente i tempi di addestramento.
Per installare i driver GPU necessari per le schede NVIDIA, eseguire:
sudo apt install nvidia-driver-460
Dopo aver completato l’installazione, riavviare il sistema per applicare le modifiche.
È inoltre necessario installare CUDA (Compute Unified Device Architecture) e cuDNN (libreria CUDA Deep Neural Network) per consentire a TensorFlow e PyTorch di utilizzare la GPU.
Puoi trovare le istruzioni per l’installazione di CUDA e cuDNN sul sito web di NVIDIA.
Passaggio 6: Testa la tua configurazione
Ora che hai installato Python, le librerie AI necessarie e, facoltativamente, configurato un ambiente virtuale e i driver GPU, è il momento di testare la tua configurazione.
Per testare TensorFlow, apri un interprete Python digitando:
python3
Poi, importa TensorFlow e controlla la sua versione:
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Dovresti vedere il numero di versione di TensorFlow stampato sullo schermo. Se non ci sono errori, TensorFlow è installato correttamente.
Successivamente, testa PyTorch:
import torch print(torch.__version__)
Se entrambe le librerie stampano i loro numeri di versione senza errori, la tua configurazione è completa.
Passaggio 7: Inizia a costruire modelli AI
Con il tuo ambiente configurato, puoi ora iniziare a costruire modelli AI. Ecco un semplice esempio di come creare una rete neurale di base utilizzando TensorFlow e 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()
Questo codice definisce una semplice rete neurale con un livello nascosto e un livello di uscita per la classificazione. Puoi addestrare questo modello utilizzando dataset come MNIST (cifre scritte a mano) o CIFAR-10 (immagini di oggetti).
Conclusione
Congratulazioni! Hai configurato con successo il tuo ambiente di sviluppo AI su Ubuntu con Python, TensorFlow, PyTorch, Keras e Jupyter Notebook, ora hai tutti gli strumenti necessari per iniziare a costruire e addestrare modelli di intelligenza artificiale.
Man mano che continui il tuo viaggio nell’AI, puoi esplorare argomenti più avanzati come l’apprendimento profondo, l’apprendimento per rinforzo e l’elaborazione del linguaggio naturale. Ci sono molte risorse online, tutorial e corsi disponibili per aiutarti a imparare e migliorare le tue competenze.
Ricorda, lo sviluppo dell’AI è un campo entusiasmante con possibilità infinite. Che tu voglia costruire auto a guida autonoma, creare chatbot intelligenti o analizzare big data, le competenze che svilupperai nell’AI saranno preziose in molti settori della tecnologia.
Buon coding e goditi il tuo viaggio nell’AI!
Source:
https://www.tecmint.com/setup-ai-development-environment-on-ubuntu/