A Inteligência Artificial (IA) é um dos campos mais emocionantes e em constante evolução na tecnologia atual. Com a IA, as máquinas são capazes de realizar tarefas que antes exigiam inteligência humana, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e tomada de decisões.
Se você é um iniciante e deseja mergulhar no desenvolvimento de IA, o Linux é uma excelente escolha de sistema operacional, pois é poderoso, flexível e amplamente utilizado na comunidade de IA.
Neste guia, vamos guiá-lo pelo processo de configuração de um ambiente de desenvolvimento de IA em seu sistema Ubuntu.
O que Você Precisa para Começar
Antes de começar, vamos revisar o essencial que você precisará para configurar um ambiente de desenvolvimento de IA no Linux:
- Conhecimento Básico de Linha de Comando: Você deve ter alguma familiaridade com o terminal do Linux e comandos básicos, pois precisará executar comandos nele.
- Python: Python é a linguagem mais popular para desenvolvimento de IA, pois a maioria das bibliotecas e frameworks de IA são escritos em Python, então é essencial tê-lo instalado.
Depois de ter esses itens prontos, vamos começar a configurar seu ambiente.
Passo 1: Atualize seu Sistema
O primeiro passo para configurar qualquer ambiente de desenvolvimento é garantir que o seu sistema esteja atualizado, o que garantirá que todos os pacotes de software em seu sistema sejam as versões mais recentes e que você não encontre problemas de compatibilidade.
Para atualizar o seu sistema, abra o terminal e execute o seguinte comando:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Uma vez que este processo estiver completo, o seu sistema estará pronto para a instalação das ferramentas de IA.
Passo 2: Instalar Python no Ubuntu
O Python é a linguagem principal para desenvolvimento de IA e a maioria dos frameworks de IA como TensorFlow e PyTorch, são construídos com Python, então é essencial tê-lo instalado no seu sistema.
Para verificar se o Python já está instalado, execute:
python3 --version
Se o Python estiver instalado, você deve ver um número de versão, como Python 3.x.x. Se não estiver instalado, você pode fazer a instalação executando:
sudo apt install python3 python3-pip -y
Uma vez que o Python estiver instalado, você pode verificar a instalação executando:
python3 --version
Você deverá ver o número da versão do Python exibido.
Passo 3: Instalar Bibliotecas de IA no Ubuntu
Com o Python instalado, agora precisamos instalar as bibliotecas de IA que irão ajudá-lo a construir e treinar modelos de aprendizado de máquina. As duas bibliotecas de IA mais populares são TensorFlow e PyTorch, mas existem outras também.
Se você estiver trabalhando em vários projetos de IA, é uma boa ideia usar ambientes virtuais, pois permite isolar as dependências de cada projeto, para que não interfiram uns com os outros.
sudo apt install python3-venv python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate
1. Instale o TensorFlow no Ubuntu
TensorFlow é um dos frameworks de IA mais amplamente utilizados, especialmente para deep learning, que fornece ferramentas para construir e treinar modelos de machine learning.
Para instalar o TensorFlow, execute o seguinte comando:
pip3 install tensorflow
2. Instale o PyTorch no Ubuntu
PyTorch é outro framework de IA popular, especialmente conhecido por sua facilidade de uso e grafo computacional dinâmico, amplamente utilizado para pesquisa e prototipagem.
Para instalar o PyTorch, execute:
pip3 install torch torchvision
3. Instale o Keras no Ubuntu
Keras é uma API de redes neurais de alto nível que roda sobre o TensorFlow, facilitando a construção e treinamento de modelos de deep learning ao fornecer uma interface simples.
Para instalar o Keras, execute:
pip3 install keras
O Keras está incluído por padrão no TensorFlow 2.x, portanto, se você já instalou o TensorFlow, não precisa instalar o Keras separadamente.
4. Instale o Scikit-learn
Para tarefas de machine learning que não requerem deep learning, o Scikit-learn é uma ótima biblioteca, que fornece ferramentas para classificação, regressão, clustering e mais.
Para instalá-lo, execute:
pip3 install scikit-learn
5. Instale o Pandas e NumPy no Ubuntu
Pandas e NumPy são bibliotecas essenciais para manipulação e análise de dados, pois são usadas para lidar com conjuntos de dados e realizar operações matemáticas.
Para instalá-las, execute:
pip3 install pandas numpy
Passo 4: Instalar o Jupyter Notebook (Opcional)
O Jupyter Notebook é uma ferramenta baseada na web que permite escrever e executar código Python em um ambiente interativo e é amplamente utilizado no desenvolvimento de IA para experimentar com código, executar modelos e visualizar dados.
Para instalar o Jupyter Notebook, execute:
pip3 install notebook
Após a instalação, você pode iniciar o Jupyter Notebook executando:
jupyter notebook
Isso abrirá uma nova aba em seu navegador da web onde você pode criar novos notebooks, escrever código e ver a saída imediatamente.
Passo 5: Instalar Drivers de GPU (Opcional para um Desenvolvimento de IA Mais Rápido)
Se você tiver uma GPU NVIDIA compatível em seu sistema, você pode usá-la para acelerar o treinamento de modelos de IA, especialmente modelos de aprendizado profundo, que exigem muita potência computacional, e usar uma GPU pode reduzir drasticamente o tempo de treinamento.
Para instalar os drivers de GPU necessários para placas da NVIDIA, execute:
sudo apt install nvidia-driver-460
Após a instalação ser concluída, reinicie seu sistema para aplicar as mudanças.
Você também precisa instalar o CUDA (Compute Unified Device Architecture) e o cuDNN (cuDNN Biblioteca de Redes Neurais Profundas do CUDA) para permitir que o TensorFlow e o PyTorch usem a GPU.
Você pode encontrar as instruções de instalação para CUDA e cuDNN no site da NVIDIA.
Passo 6: Teste Sua Configuração
Agora que você instalou Python, as bibliotecas de IA necessárias e, opcionalmente, configurou um ambiente virtual e os drivers da GPU, é hora de testar sua configuração.
Para testar TensorFlow, abra um interpretador Python digitando:
python3
Então, importe TensorFlow e verifique sua versão:
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Você deverá ver o número da versão do TensorFlow impresso na tela. Se não houver erros, TensorFlow está instalado corretamente.
Em seguida, teste PyTorch:
import torch print(torch.__version__)
Se ambas as bibliotecas imprimirem seus números de versão sem erros, sua configuração está completa.
Passo 7: Comece a Construir Modelos de IA
Com seu ambiente configurado, você pode agora começar a construir modelos de IA. Aqui está um exemplo simples de como criar uma rede neural básica usando 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()
Este código define uma rede neural simples com uma camada oculta e uma camada de saída para classificação. Você pode treinar este modelo usando conjuntos de dados como MNIST (dígitos manuscritos) ou CIFAR-10 (imagens de objetos).
Conclusão
Parabéns! Você configurou com sucesso seu ambiente de desenvolvimento de IA no Ubuntu com Python, TensorFlow, PyTorch, Keras e Jupyter Notebook, agora você tem todas as ferramentas necessárias para começar a construir e treinar modelos de IA.
À medida que você continua sua jornada na IA, você pode explorar tópicos mais avançados como aprendizado profundo, aprendizado por reforço e processamento de linguagem natural. Existem muitos recursos online, tutoriais e cursos disponíveis para ajudá-lo a aprender e aprimorar suas habilidades.
Lembre-se, o desenvolvimento de IA é um campo emocionante com possibilidades infinitas. Se você deseja construir carros autônomos, criar chatbots inteligentes ou analisar big data, as habilidades que você desenvolve em IA serão valiosas em muitas áreas da tecnologia.
Feliz codificação e aproveite sua jornada na IA!
Source:
https://www.tecmint.com/setup-ai-development-environment-on-ubuntu/