Teil „Aufbau Ihrer eigenen KI – Einrichten der Umgebung für die KI/ML-Entwicklung'.

Autor: Trix Cyrus

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Der Einstieg in KI und maschinelles Lernen erfordert eine gut vorbereitete Entwicklungsumgebung. Dieser Artikel führt Sie durch die Einrichtung der Tools und Bibliotheken, die Sie für Ihre KI/ML-Reise benötigen, und sorgt so für einen reibungslosen Start für Anfänger. Wir besprechen auch Online-Plattformen wie Google Colab für diejenigen, die komplexe lokale Setups vermeiden möchten.

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Systemanforderungen für die KI/ML-Entwicklung

Bevor Sie sich in KI- und maschinelle Lernprojekte stürzen, müssen Sie unbedingt sicherstellen, dass Ihr System den Rechenanforderungen gerecht wird. Während die meisten grundlegenden Aufgaben auf Standardmaschinen ausgeführt werden können, erfordern fortgeschrittenere Projekte (wie Deep Learning) möglicherweise bessere Hardware. Hier ist eine Aufschlüsselung der Systemanforderungen basierend auf der Projektkomplexität:

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1. Für Anfänger: Kleine Projekte und Lernen

• Betriebssystem: Windows 10/11, macOS oder jede moderne Linux-Distribution.
• Prozessor: Dual-Core-CPU (Intel i5 oder AMD-Äquivalent).
• RAM: 8 GB (mindestens); 16 GB empfohlen für reibungsloseres Multitasking.
• Lagerung:
  • 20 GB freier Speicherplatz für Python, Bibliotheken und kleine Datensätze.
  • Eine SSD wird für eine schnellere Leistung dringend empfohlen.
• GPU (Grafikkarte): Nicht erforderlich; Die CPU reicht für grundlegende ML-Aufgaben aus.
• Internetverbindung: Erforderlich zum Herunterladen von Bibliotheken, Datensätzen und zur Verwendung von Cloud-Plattformen.

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2. Für Zwischenprojekte: Größere Datensätze

• Prozessor: Quad-Core-CPU (Intel i7 oder AMD Ryzen 5-Äquivalent).
• RAM: mindestens 16 GB; 32 GB empfohlen für große Datenmengen.
• Lagerung:
  • 50–100 GB freier Speicherplatz für Datensätze und Experimente.
  • SSD für schnelles Laden und Vorgänge von Daten.
• GPU:
  • Dedizierte GPU mit mindestens 4 GB VRAM (z. B. NVIDIA GTX 1650 oder AMD Radeon RX 550).
  • Nützlich zum Trainieren größerer Modelle oder zum Experimentieren mit neuronalen Netzen.
• Anzeige:Zwei Monitore können die Produktivität beim Debuggen und Visualisieren von Modellen verbessern.

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3. Für fortgeschrittene Projekte: Deep Learning und große Modelle

• Prozessor: Hochleistungs-CPU (Intel i9 oder AMD Ryzen 7/9).
• RAM: 32–64 GB zur Bewältigung speicherintensiver Vorgänge und großer Datenmengen.
• Lagerung:
  • 1 TB oder mehr (SSD dringend empfohlen).
  • Für Datensätze ist möglicherweise externer Speicher erforderlich.
• GPU:
  • NVIDIA-GPUs werden aufgrund der CUDA-Unterstützung für Deep Learning bevorzugt.
  • Empfohlen: NVIDIA RTX 3060 (12 GB VRAM) oder höher (z. B. RTX 3090, RTX 4090).
  • Für Budgetoptionen: NVIDIA RTX 2060 oder RTX 2070.
• Kühlung und Stromversorgung:
  • Sorgen Sie für eine ordnungsgemäße Kühlung der GPUs, insbesondere bei langen Trainingseinheiten.
  • Zuverlässige Stromversorgung zur Unterstützung der Hardware.

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4. Cloud-Plattformen: Wenn Ihr System nicht funktioniert

Wenn Ihr System die oben genannten Spezifikationen nicht erfüllt oder Sie mehr Rechenleistung benötigen, ziehen Sie die Verwendung von Cloud-Plattformen in Betracht:

• Google Colab: Kostenlos mit Zugriff auf GPUs (aktualisierbar auf Colab Pro für längere Laufzeit und bessere GPUs).
• AWS EC2 oder SageMaker: Hochleistungsinstanzen für große ML-Projekte.
• Azure ML oder GCP AI Platform:Geeignet für Projekte auf Unternehmensebene.
• Kaggle-Kernel:Kostenlos für Experimente mit kleineren Datensätzen.

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Empfohlene Einrichtung basierend auf dem Anwendungsfall

Use Case	CPU	RAM	GPU	Storage
Learning Basics	Dual-Core i5	8–16 GB	None/Integrated	20–50 GB
Intermediate ML Projects	Quad-Core i7	16–32 GB	GTX 1650 (4 GB)	50–100 GB
Deep Learning (Large Models)	High-End i9/Ryzen 9	32–64 GB	RTX 3060 (12 GB)	1 TB SSD
Cloud Platforms	Not Required Locally	N/A	Cloud GPUs (e.g., T4, V100)	N/A

Anwendungsfall CPU RAM GPU Speicher Lerngrundlagen Dual-Core i5 8–16 GB Keine/Integriert 20–50 GB Fortgeschrittene ML-Projekte Quad-Core i7 16–32 GB GTX 1650 (4 GB) 50–100 GB Deep Learning (große Modelle) High-End i9/Ryzen 9 32–64 GB RTX 3060 (12 GB) 1 TB SSD Cloud-Plattformen Lokal nicht erforderlich N/A Cloud-GPUs (z. B. T4, V100) N/A

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Schritt 1: Python installieren

Python ist aufgrund seiner Einfachheit und eines riesigen Ökosystems an Bibliotheken die bevorzugte Sprache für KI/ML. So können Sie es installieren:

1. Python herunterladen:

   • Besuchen Sie python.org und laden Sie die neueste stabile Version herunter (vorzugsweise Python 3.9 oder höher).

2. Python installieren:

   • Befolgen Sie die Installationsschritte für Ihr Betriebssystem (Windows, macOS oder Linux).
   • Stellen Sie sicher, dass Sie während der Installation die Option zum Python zum PATH hinzufügen aktivieren.

3. Installation überprüfen:

   • Öffnen Sie ein Terminal und geben Sie Folgendes ein:

    python --version
   

   Sie sollten die installierte Version von Python sehen.

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Schritt 2: Einrichten einer virtuellen Umgebung

Um Ihre Projekte organisiert zu halten und Abhängigkeitskonflikte zu vermeiden, ist es eine gute Idee, eine virtuelle Umgebung zu verwenden.

1. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

   python -m venv env

1. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

   • Unter Windows:

    .\env\Scripts\activate
   

• Unter macOS/Linux:
  

   source env/bin/activate
  

1. Bibliotheken in der Umgebung installieren: Nach der Aktivierung wird jede installierte Bibliothek in dieser Umgebung isoliert.

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Schritt 3: Grundlegende Bibliotheken installieren

Sobald Python bereit ist, installieren Sie die folgenden Bibliotheken, die für KI/ML unerlässlich sind:

1. NumPy: Für numerische Berechnungen.

   pip install numpy

1. Pandas: Zur Datenmanipulation und -analyse.

   pip install pandas

1. Matplotlib und Seaborn: Zur Datenvisualisierung.

   pip install matplotlib seaborn

1. scikit-learn: Für grundlegende ML-Algorithmen und -Tools.

   pip install scikit-learn

1. TensorFlow/PyTorch: Für tiefes Lernen.

   pip install tensorflow

oder

   pip install torch torchvision

1. Jupyter Notebook: Eine interaktive Umgebung für Codierung und Visualisierungen.

   pip install notebook

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Schritt 4: Jupyter Notebooks erkunden

Jupyter Notebooks bieten eine interaktive Möglichkeit zum Schreiben und Testen von Code und eignen sich daher perfekt zum Erlernen von KI/ML.

1. Jupyter Notebook starten:

   jupyter notebook

Dadurch wird eine Weboberfläche in Ihrem Browser geöffnet.

1. Neues Notizbuch erstellen:
   • Klicken Sie auf Neu > Python 3 Notebook und beginnen Sie mit dem Codieren!

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Schritt 5: Einrichten von Google Colab (optional)

Für diejenigen, die keine lokale Umgebung einrichten möchten, ist Google Colab eine tolle Alternative. Es ist kostenlos und bietet leistungsstarke GPUs zum Trainieren von KI-Modellen.

1. Besuchen Sie Google Colab:

   • Gehen Sie zu colab.research.google.com.

2. Neues Notizbuch erstellen:

   • Klicken Sie zum Starten auf Neues Notizbuch.

3. Bibliotheken installieren (falls erforderlich):
   Bibliotheken wie NumPy und Pandas sind vorinstalliert, Sie können aber auch andere installieren mit:
   

 python --version

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Schritt 6: Testen des Setups

Um sicherzustellen, dass alles funktioniert, führen Sie diesen einfachen Test in Ihrem Jupyter Notebook oder Colab aus:

   python -m venv env

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Ausgabe sollte

sein

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Häufige Fehler und Lösungen

1. Bibliothek nicht gefunden:

   • Stellen Sie sicher, dass Sie die Bibliothek in der aktiven virtuellen Umgebung installiert haben.

2. Python nicht erkannt:

   • Überprüfen Sie, ob Python zu Ihrem Systempfad hinzugefügt wurde.

3. Jupyter Notebook-Probleme:

   • Stellen Sie sicher, dass Sie Jupyter in der richtigen Umgebung installiert haben.

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~Trixsec

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