Bahagian Membina AI Anda Sendiri - Menyediakan Persekitaran untuk Pembangunan AI/ML

Pengarang: Trix Cyrus

Alat Pentesting Peta Jalan: Klik Di Sini
TrixSec Github: Klik Di Sini
Telegram TrixSec: Klik Di Sini

---

Bermula dengan AI dan Pembelajaran Mesin memerlukan persekitaran pembangunan yang disediakan dengan baik. Artikel ini akan membimbing anda melalui penyediaan alatan dan perpustakaan yang diperlukan untuk perjalanan AI/ML anda, memastikan permulaan yang lancar untuk pemula. Kami juga akan membincangkan platform dalam talian seperti Google Colab untuk mereka yang ingin mengelakkan persediaan setempat yang rumit.

---

Keperluan Sistem untuk Pembangunan AI/ML

Sebelum menyelami projek AI dan Pembelajaran Mesin, adalah penting untuk memastikan sistem anda boleh mengendalikan permintaan pengiraan. Walaupun kebanyakan tugas asas boleh dijalankan pada mesin standard, projek yang lebih maju (seperti pembelajaran mendalam) mungkin memerlukan perkakasan yang lebih baik. Berikut ialah pecahan keperluan sistem berdasarkan kerumitan projek:

---

1. Untuk Pemula: Projek Kecil dan Pembelajaran

• Sistem Pengendalian: Windows 10/11, macOS atau mana-mana pengedaran Linux moden.
• Pemproses: CPU dwi-teras (Intel i5 atau AMD yang setara).
• RAM: 8 GB (minimum); 16 GB disyorkan untuk berbilang tugas yang lebih lancar.
• Storan:
  • 20 GB ruang kosong untuk Python, perpustakaan dan set data kecil.
  • SSD amat disyorkan untuk prestasi yang lebih pantas.
• GPU (Kad Grafik): Tidak perlu; CPU akan mencukupi untuk tugasan asas ML.
• Sambungan Internet: Diperlukan untuk memuat turun perpustakaan, set data dan menggunakan platform awan.

---

2. Untuk Projek Perantaraan: Set Data Lebih Besar

• Pemproses: CPU empat teras (setara Intel i7 atau AMD Ryzen 5).
• RAM: 16 GB minimum; 32 GB disyorkan untuk set data yang besar.
• Storan:
  • 50–100 GB ruang kosong untuk set data dan percubaan.
  • SSD untuk pemuatan dan operasi data yang cepat.
• GPU:
  • GPU khusus dengan sekurang-kurangnya 4 GB VRAM (cth. NVIDIA GTX 1650 atau AMD Radeon RX 550).
  • Berguna untuk melatih model yang lebih besar atau bereksperimen dengan rangkaian saraf.
• Paparan: Dwi monitor boleh meningkatkan produktiviti semasa penyahpepijatan dan visualisasi model.

---

3. Untuk Projek Lanjutan: Pembelajaran Mendalam dan Model Besar

• Pemproses: CPU berprestasi tinggi (Intel i9 atau AMD Ryzen 7/9).
• RAM: 32–64 GB untuk mengendalikan operasi intensif memori dan set data yang besar.
• Storan:
  • 1 TB atau lebih (SSD sangat disyorkan).
  • Storan luaran mungkin diperlukan untuk set data.
• GPU:
  • GPU NVIDIA lebih disukai untuk pembelajaran mendalam kerana sokongan CUDA.
  • Disyorkan: NVIDIA RTX 3060 (12 GB VRAM) atau lebih tinggi (mis., RTX 3090, RTX 4090).
  • Untuk pilihan belanjawan: NVIDIA RTX 2060 atau RTX 2070.
• Penyejukan dan Bekalan Kuasa:
  • Pastikan penyejukan yang betul untuk GPU, terutamanya semasa sesi latihan yang panjang.
  • Bekalan kuasa yang boleh dipercayai untuk menyokong perkakasan.

---

4. Platform Awan: Jika Sistem Anda Singkat

Jika sistem anda tidak memenuhi spesifikasi di atas atau anda memerlukan lebih kuasa pengiraan, pertimbangkan untuk menggunakan platform awan:

• Google Colab: Percuma dengan akses kepada GPU (boleh ditingkatkan kepada Colab Pro untuk masa jalan yang lebih lama dan GPU yang lebih baik).
• AWS EC2 atau SageMaker: Kejadian berprestasi tinggi untuk projek ML berskala besar.
• Azure ML atau GCP AI Platform: Sesuai untuk projek peringkat perusahaan.
• Kaggle Kernels: Percuma untuk percubaan dengan set data yang lebih kecil.

---

Penyediaan Disyorkan Berdasarkan Kes Penggunaan

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

Kes Penggunaan CPU RAM GPU Storan Asas Pembelajaran Dwi Teras i5 8–16 GB Tiada/Bersepadu 20–50 GB Projek ML Perantaraan Empat Teras i7 16–32 GB GTX 1650 (4 GB) 50–100 GB Pembelajaran Mendalam (Model Besar) High-End i9/Ryzen 9 32–64 GB RTX 3060 (12 GB) 1 TB SSD Platform Awan Tidak Diperlukan Setempat T/T GPU Cloud (cth., T4, V100) T/T table>

---

Langkah 1: Memasang Python

Python ialah bahasa pilihan untuk AI/ML kerana kesederhanaan dan ekosistem perpustakaan yang luas. Begini cara anda boleh memasangnya:

1. Muat turun Python:

   • Lawati python.org dan muat turun versi stabil terkini (sebaik-baiknya Python 3.9 atau lebih baru).

2. Pasang Python:

   • Ikuti langkah pemasangan untuk sistem pengendalian anda (Windows, macOS atau Linux).
   • Pastikan anda menyemak pilihan untuk menambah Python pada PATH semasa pemasangan.

3. Sahkan Pemasangan:

   • Buka terminal dan taip:

    python --version
   

   Anda sepatutnya melihat versi Python yang dipasang.

---

Langkah 2: Sediakan Persekitaran Maya

Untuk memastikan projek anda teratur dan mengelakkan konflik pergantungan, adalah idea yang baik untuk menggunakan persekitaran maya.

1. Buat Persekitaran Maya:

   python -m venv env

1. Aktifkan Persekitaran Maya:

   • Pada Windows:

    .\env\Scripts\activate
   

• Pada macOS/Linux:
  

   source env/bin/activate
  

1. Pasang Perpustakaan Dalam Persekitaran: Selepas pengaktifan, mana-mana pustaka yang dipasang akan diasingkan ke persekitaran ini.

---

Langkah 3: Memasang Perpustakaan Penting

Setelah Python sedia, pasang perpustakaan berikut, yang penting untuk AI/ML:

1. NumPy: Untuk pengiraan berangka.

   pip install numpy

1. panda: Untuk manipulasi dan analisis data.

   pip install pandas

1. Matplotlib dan Seaborn: Untuk visualisasi data.

   pip install matplotlib seaborn

1. scikit-learn: Untuk algoritma dan alatan ML asas.

   pip install scikit-learn

1. TensorFlow/PyTorch: Untuk pembelajaran mendalam.

   pip install tensorflow

atau

   pip install torch torchvision

1. Buku Nota Jupyter: Persekitaran interaktif untuk pengekodan dan visualisasi.

   pip install notebook

---

Langkah 4: Meneroka Buku Nota Jupyter

Buku Nota Jupyter menyediakan cara interaktif untuk menulis dan menguji kod, menjadikannya sempurna untuk mempelajari AI/ML.

1. Lancarkan Buku Nota Jupyter:

   jupyter notebook

Ini akan membuka antara muka web dalam penyemak imbas anda.

1. Buat Buku Nota Baharu:
   • Klik Baharu > Buku Nota Python 3 dan mulakan pengekodan!

---

Langkah 5: Menyediakan Google Colab (Pilihan)

Bagi mereka yang tidak mahu menyediakan persekitaran setempat, Google Colab ialah alternatif yang hebat. Ia percuma dan menyediakan GPU yang berkuasa untuk melatih model AI.

1. Lawati Google Colab:

   • Pergi ke colab.research.google.com.

2. Buat Buku Nota Baharu:

   • Klik Buku Nota Baharu untuk bermula.

3. Pasang Perpustakaan (jika perlu):
   Perpustakaan seperti NumPy dan panda telah diprapasang, tetapi anda boleh memasang yang lain menggunakan:
   

 python --version

---

Langkah 6: Menguji Persediaan

Untuk memastikan semuanya berfungsi, jalankan ujian mudah ini dalam Buku Nota Jupyter atau Colab anda:

   python -m venv env

---

Output Seharusnya

---

Ralat dan Penyelesaian Biasa

1. Perpustakaan Tidak Ditemui:

   • Pastikan anda telah memasang pustaka dalam persekitaran maya yang aktif.

2. Python Tidak Diiktiraf:

   • Sahkan Python ditambahkan pada PATH sistem anda.

3. Isu Buku Nota Jupyter:

   • Pastikan anda telah memasang Jupyter dalam persekitaran yang betul.

---

~Trixsec

Atas ialah kandungan terperinci Bahagian Membina AI Anda Sendiri - Menyediakan Persekitaran untuk Pembangunan AI/ML. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!