建立您自己的 AI 部分 - 設定 AI/ML 開發環境

作者：特里克斯·賽勒斯

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開始使用人工智慧和機器學習需要準備充分的開發環境。本文將引導您設定 AI/ML 之旅所需的工具和函式庫，確保初學者順利起步。我們還將為那些想要避免複雜的本地設定的人討論 Google Colab 等線上平台。

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AI/ML 開發的系統需求

在深入研究人工智慧和機器學習專案之前，必須確保您的系統能夠處理運算需求。雖然大多數基本任務可以在標準機器上運行，但更高級的專案（例如深度學習）可能需要更好的硬體。以下是根據專案複雜性劃分的系統需求：

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1.對於初學者：小項目和學習

• 作業系統： Windows 10/11、macOS 或任何現代 Linux 發行版。
• 處理器：雙核心CPU（Intel i5或AMD同等產品）。
• RAM： 8 GB（最低）；建議使用 16 GB，以實現更流暢的多工處理。
• 儲存：
  • 20 GB 可用空間用於 Python、函式庫和小型資料集。
  • 強烈建議使用 SSD，以獲得更快的效能。
• GPU（顯示卡）： 不需要； CPU 足以滿足基本的 ML 任務。
• 網路連線：下載庫、資料集和使用雲端平台所需。

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2.對於中間項目：更大的資料集

• 處理器： 四核心 CPU（Intel i7 或 AMD Ryzen 5 同等產品）。
• RAM： 至少 16 GB；對於大型資料集，建議使用 32 GB。
• 儲存：
  • 50–100 GB 可用空間用於資料集和實驗。
  • SSD 用於快速資料載入和操作。
• GPU：
  • 具有至少 4 GB VRAM 的專用 GPU（例如 NVIDIA GTX 1650 或 AMD Radeon RX 550）。
  • 對於訓練較大的模型或試驗神經網路很有用。
• 顯示：雙顯示器可以提高模型除錯和視覺化過程中的工作效率。

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3.對於高階專案：深度學習與大型模型

• 處理器：高效能CPU（Intel i9或AMD Ryzen 7/9）。
• RAM： 32–64 GB，用於處理記憶體密集操作和大型資料集。
• 儲存：
  • 1 TB 或更多（強烈建議使用 SSD）。
  • 資料集可能需要外部儲存。
• GPU：
  • 由於 CUDA 支持，NVIDIA GPU 是深度學習的首選。
  • 建議：NVIDIA RTX 3060 (12 GB VRAM) 或更高版本（例如 RTX 3090、RTX 4090）。
  • 預算選項：NVIDIA RTX 2060 或 RTX 2070。
• 冷氣與電源：
  • 確保 GPU 適當冷卻，尤其是在長時間訓練期間。
  • 可靠的電源支援硬體。

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4.雲端平台：如果您的系統無法達到要求

如果您的系統不符合上述規格或您需要更多運算能力，請考慮使用雲端平台：

• Google Colab： 免費，可使用 GPU（可升級至 Colab Pro，以獲得更長的運行時間和更好的 GPU）。
• AWS EC2 或 SageMaker： 適用於大型 ML 專案的高效能執行個體。
• Azure ML 或 GCP AI Platform： 適合企業級專案。
• Kaggle Kernels： 免費用於較小資料集的實驗。

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基於用例的建議設定

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

用例 CPU 記憶體 GPU 儲存 標題> 學習基礎知識 雙核心 i5 8–16 GB 無/集成 20–50 GB 中級機器學習項目 四核心 i7 16–32 GB GTX 1650（4 GB） 50–100 GB 深度學習（大型模型） 高階 i9/Ryzen 9 32–64 GB RTX 3060（12 GB） 1 TB SSD 雲端平台 本地不需要 不適用 雲 GPU（例如 T4、V100） 不適用 表>

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第 1 步：安裝 Python

Python 因其簡單性和龐大的庫生態系統而成為 AI/ML 的首選語言。安裝方法如下：

1. 下載Python：

   • 造訪 python.org 並下載最新的穩定版本（最好是 Python 3.9 或更高版本）。

2. 安裝Python：

   • 按照適合您的作業系統（Windows、macOS 或 Linux）的安裝步驟進行操作。
   • 確保在安裝過程中選取將 Python 新增至 PATH 選項。

3. 驗證安裝：

   • 開啟終端機並輸入：

    python --version
   

   您應該會看到已安裝的 Python 版本。

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第 2 步：設定虛擬環境

為了保持專案井井有條並避免依賴衝突，最好使用虛擬環境。

1. 建立虛擬環境：

   python -m venv env

1. 啟動虛擬環境：

   • 在 Windows 上：

    .\env\Scripts\activate
   

• 在 macOS/Linux 上：
  

   source env/bin/activate
  

1. 在環境下安裝庫： 啟動後，任何安裝的庫都會被隔離到這個環境。

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第 3 步：安裝必要的庫

Python 準備好後，安裝以下對 AI/ML 至關重要的函式庫：

1. NumPy： 用於數值計算。

   pip install numpy

1. pandas： 用於資料操作和分析。

   pip install pandas

1. Matplotlib 和 Seaborn： 用於資料視覺化。

   pip install matplotlib seaborn

1. scikit-learn： 用於基本的 ML 演算法和工具。

   pip install scikit-learn

1. TensorFlow/PyTorch： 用於深度學習。

   pip install tensorflow

或

   pip install torch torchvision

1. Jupyter Notebook： 用於編碼和視覺化的互動式環境。

   pip install notebook

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第 4 步：探索 Jupyter Notebook

Jupyter Notebooks 提供了一種互動式方式來編寫和測試程式碼，使其非常適合學習 AI/ML。

1. 啟動 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook

這將在您的瀏覽器中開啟一個網頁介面。

1. 建立一個新筆記本：
   • 點選新建> Python 3 Notebook 並開始編碼！

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第 5 步：設定 Google Colab（可選）

對於不想設定本地環境的人來說，Google Colab 是一個不錯的選擇。它是免費的，並提供強大的 GPU 用於訓練 AI 模型。

1. 訪問 Google Colab：

   • 前往 colab.research.google.com。

2. 建立一本新筆記本：

   • 點選新筆電開始。

3. 安裝庫（如果需要）：
   NumPy 和 pandas 等庫已預先安裝，但您可以使用以下方式安裝其他庫：
   

 python --version

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第 6 步：測試設定

為了確保一切正常，請在 Jupyter Notebook 或 Colab 中執行這個簡單的測試：

   python -m venv env

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輸出應該是

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常見錯誤及解決方案

1. 找不到庫：

   • 確保您已在活動虛擬環境中安裝該程式庫。

2. Python 無法辨識：

   • 驗證 Python 是否已加入您的系統 PATH。

3. Jupyter 筆記本問題：

   • 確保您已在正確的環境中安裝 Jupyter。

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~Trixsec

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