UbuntuでAI開発環境をセットアップする方法

チュートリアル

人工知能 (AI) は、今日の技術分野で最も刺激的で急速に進化している分野の一つです。AIを使えば、機械は画像認識、自然言語処理、意思決定など、かつて人間の知能を必要としたタスクを実行できるようになります。

もしあなたが初心者で、AI開発に取り組みたいのであれば、Linuxは優れたオペレーティングシステムの選択肢です。なぜなら、Linuxは強力で柔軟性があり、AIコミュニティで広く利用されているからです。

このガイドでは、Ubuntuシステム上でAI開発環境を設定するプロセスを案内します。

始めるために必要なもの

始める前に、Linux上でAI開発環境を設定するために必要な基本的なものを確認しましょう：

  • 基本的なコマンドラインの知識：Linuxターミナルと基本コマンドにある程度の親しみが必要です。コマンドを実行するために使います。
  • Python：PythonはAI開発に最も人気のある言語であり、ほとんどのAIライブラリやフレームワークはPythonで書かれているため、Pythonをインストールしておくことが必須です。

これらの準備が整ったら、環境を設定し始めましょう。

ステップ1：システムを更新する

あらゆる開発環境を設定する際の最初のステップは、システムが最新の状態であることを確認することです。これにより、システム上のすべてのソフトウェアパッケージが最新バージョンであり、互換性の問題に遭遇しないようになります。

システムを更新するには、ターミナルを開いて次のコマンドを実行します:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

このプロセスが完了すると、システムはAIツールのインストールの準備が整います。

ステップ2: UbuntuにPythonをインストールする

PythonはAI開発のための主要な言語であり、TensorFlowやPyTorchなどのほとんどのAIフレームワークはPythonで構築されているため、システムにインストールしておくことが重要です。

すでにPythonがインストールされているかどうかを確認するには、次のコマンドを実行します:

python3 --version

Pythonがインストールされている場合、Python 3.x.xなどのバージョン番号が表示されます。インストールされていない場合は、次のコマンドを実行してインストールできます:

sudo apt install python3 python3-pip -y

Pythonがインストールされたら、次のコマンドを実行してインストールを確認できます:

python3 --version

Pythonのバージョン番号が表示されるはずです。

ステップ3: UbuntuにAIライブラリをインストールする

Pythonがインストールされたので、機械学習モデルの構築とトレーニングを支援するAIライブラリをインストールする必要があります。最も人気のあるAIライブラリはTensorFlowとPyTorchですが、他にもあります。

複数のAIプロジェクトに取り組んでいる場合は、仮想環境を使用すると便利です。仮想環境を使用すると、各プロジェクトの依存関係を分離して干渉させないようにすることができます。

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

1. UbuntuにTensorFlowをインストールする

TensorFlowは、特に深層学習のために広く使用されているAIフレームワークの一つで、機械学習モデルの構築とトレーニングのためのツールを提供します。

TensorFlowをインストールするには、以下のコマンドを実行してください：

pip3 install tensorflow

2. UbuntuにPyTorchをインストールする

PyTorchは、特に使いやすさと動的計算グラフで知られる別の人気のAIフレームワークで、研究やプロトタイピングで広く使用されています。

PyTorchをインストールするには、以下を実行してください：

pip3 install torch torchvision

3. UbuntuにKerasをインストールする

Kerasは、TensorFlowの上で動作する高レベルのニューラルネットワークAPIで、シンプルなインターフェースを提供することで、深層学習モデルの構築とトレーニングを容易にします。

Kerasをインストールするには、以下を実行してください：

pip3 install keras

KerasはデフォルトでTensorFlow 2.xに含まれているため、すでにTensorFlowをインストールしている場合は、Kerasを別途インストールする必要はありません。

4. Scikit-learnをインストールする

深層学習を必要としない機械学習タスクには、Scikit-learnが優れたライブラリで、分類、回帰、クラスタリングなどのツールを提供します。

インストールするには、以下を実行してください：

pip3 install scikit-learn

5. UbuntuにPandasとNumPyをインストールする

PandasとNumPyは、データ操作と解析のための必須ライブラリであり、データセットの処理や数学的操作に使用されます。

これらをインストールするには、次のコマンドを実行します:

pip3 install pandas numpy

ステップ4: Jupyter Notebookのインストール（オプション）

Jupyter Notebookは、Pythonコードをインタラクティブな環境で書いて実行することができるWebベースのツールであり、AI開発においてコードの実験、モデルの実行、データの可視化に広く使用されています。

Jupyter Notebookをインストールするには、次のコマンドを実行します:

pip3 install notebook

インストールが完了したら、Jupyter Notebookを起動するには、次のコマンドを実行します:

jupyter notebook

これにより、Webブラウザの新しいタブが開き、新しいノートブックを作成し、コードを書いて出力をすぐに確認できます。

ステップ5: GPUドライバーのインストール（AI開発を高速化するためのオプション）

システムに互換性のあるNVIDIA GPUがある場合、AIモデルのトレーニングを高速化するために使用できます。特にディープラーニングモデルは多くの計算能力を必要とし、GPUを使用するとトレーニング時間を大幅に短縮できます。

NVIDIAカード用の必要なGPUドライバーをインストールするには、次のコマンドを実行します:

sudo apt install nvidia-driver-460

インストールが完了したら、システムを再起動して変更を適用します。

また、CUDA（Compute Unified Device Architecture）とcuDNN（CUDA Deep Neural Network library）をインストールする必要があります。これにより、TensorFlowとPyTorchがGPUを使用できるようになります。

CUDAとcuDNNのインストール手順はNVIDIAのウェブサイトにあります。

ステップ6: セットアップのテスト

Python、必要なAIライブラリ、オプションで仮想環境とGPUドライバーをインストールしたので、セットアップをテストする時が来ました。

TensorFlowをテストするには、次のようにしてPythonインタプリタを開きます:

python3

次に、TensorFlowをインポートし、そのバージョンを確認します:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

画面にTensorFlowのバージョン番号が表示されるはずです。エラーがなければ、TensorFlowは正しくインストールされています。

次に、PyTorchをテストします:

import torch
print(torch.__version__)

両方のライブラリがエラーなしでバージョン番号を表示した場合、セットアップは完了です。

ステップ7: AIモデルの構築を開始する

環境が整ったので、AIモデルの構築を始めることができます。ここでは、TensorFlowとKerasを使用して基本的なニューラルネットワークを作成する簡単な例を示します。

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()

このコードは、1つの隠れ層と分類用の出力層を持つシンプルなニューラルネットワークを定義します。このモデルは、MNIST（手書き数字）やCIFAR-10（物体の画像）などのデータセットを使用してトレーニングすることができます。

結論

おめでとうございます！Ubuntu上にPython、TensorFlow、PyTorch、Keras、Jupyter Notebookを使ってAI開発環境を成功裏にセットアップしました。これでAIモデルの構築とトレーニングを始めるために必要なすべてのツールが揃いました。

AIの旅を続ける中で、深層学習、強化学習、自然言語処理などのより高度なトピックを探求することができます。学び、スキルを向上させるためのオンラインリソース、チュートリアル、コースが多数存在します。

AI開発は無限の可能性を秘めた刺激的な分野です。自動運転車を構築したり、インテリジェントなチャットボットを作成したり、大規模データを分析したりすることに興味がある場合、AIで身につけたスキルは多くの技術分野で価値があります。

コーディングを楽しんで、AIの旅をお楽しみください！

Source:
https://www.tecmint.com/setup-ai-development-environment-on-ubuntu/