构建您自己的 AI 部分 - 设置 AI/ML 开发环境

作者：特里克斯·赛勒斯

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开始使用人工智能和机器学习需要准备充分的开发环境。本文将指导您设置 AI/ML 之旅所需的工具和库，确保初学者顺利起步。我们还将为那些想要避免复杂的本地设置的人讨论 Google Colab 等在线平台。

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AI/ML 开发的系统要求

在深入研究人工智能和机器学习项目之前，必须确保您的系统能够处理计算需求。虽然大多数基本任务可以在标准机器上运行，但更高级的项目（例如深度学习）可能需要更好的硬件。以下是根据项目复杂性划分的系统要求：

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1.对于初学者：小项目和学习

• 操作系统： Windows 10/11、macOS 或任何现代 Linux 发行版。
• 处理器：双核CPU（Intel i5或AMD同等产品）。
• RAM： 8 GB（最低）；建议使用 16 GB，以实现更流畅的多任务处理。
• 存储：
  • 20 GB 可用空间用于 Python、库和小型数据集。
  • 强烈建议使用 SSD，以获得更快的性能。
• GPU（显卡）： 不需要； CPU 足以满足基本的 ML 任务。
• 互联网连接：下载库、数据集和使用云平台所需。

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2.对于中间项目：更大的数据集

• 处理器： 四核 CPU（Intel i7 或 AMD Ryzen 5 同等产品）。
• RAM： 至少 16 GB；对于大型数据集，建议使用 32 GB。
• 存储：
  • 50–100 GB 可用空间用于数据集和实验。
  • SSD 用于快速数据加载和操作。
• GPU：
  • 具有至少 4 GB VRAM 的专用 GPU（例如 NVIDIA GTX 1650 或 AMD Radeon RX 550）。
  • 对于训练更大的模型或试验神经网络很有用。
• 显示：双显示器可以提高模型调试和可视化过程中的工作效率。

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3.对于高级项目：深度学习和大型模型

• 处理器：高性能CPU（Intel i9或AMD Ryzen 7/9）。
• RAM： 32–64 GB，用于处理内存密集型操作和大型数据集。
• 存储：
  • 1 TB 或更多（强烈推荐 SSD）。
  • 数据集可能需要外部存储。
• GPU：
  • 由于 CUDA 支持，NVIDIA GPU 是深度学习的首选。
  • 推荐：NVIDIA RTX 3060 (12 GB VRAM) 或更高版本（例如 RTX 3090、RTX 4090）。
  • 预算选项：NVIDIA RTX 2060 或 RTX 2070。
• 冷却和电源：
  • 确保 GPU 适当冷却，尤其是在长时间训练期间。
  • 可靠的电源支持硬件。

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4.云平台：如果您的系统达不到要求

如果您的系统不满足上述规格或者您需要更多计算能力，请考虑使用云平台：

• Google Colab： 免费，可使用 GPU（可升级到 Colab Pro，以获得更长的运行时间和更好的 GPU）。
• AWS EC2 或 SageMaker： 适用于大型 ML 项目的高性能实例。
• Azure ML 或 GCP AI Platform： 适合企业级项目。
• Kaggle Kernels： 免费用于较小数据集的实验。

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基于用例的推荐设置

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 内存 GPU 存储 标题> 学习基础知识 双核 i5 8–16 GB 无/集成 20–50 GB 中级机器学习项目 四核 i7 16–32 GB GTX 1650（4 GB） 50–100 GB 深度学习（大型模型） 高端 i9/Ryzen 9 32–64 GB RTX 3060（12 GB） 1 TB SSD 云平台 本地不需要 不适用 云 GPU（例如 T4、V100） 不适用 表>

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第 1 步：安装 Python

Python 因其简单性和庞大的库生态系统而成为 AI/ML 的首选语言。安装方法如下：

1. 下载Python：

   • 访问 python.org 并下载最新的稳定版本（最好是 Python 3.9 或更高版本）。

2. 安装Python：

   • 按照适合您的操作系统（Windows、macOS 或 Linux）的安装步骤进行操作。
   • 确保在安装过程中选中将 Python 添加到 PATH 选项。

3. 验证安装：

   • 打开终端并输入：

    python --version
   

   您应该看到已安装的 Python 版本。

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第 2 步：设置虚拟环境

为了保持项目井井有条并避免依赖冲突，最好使用虚拟环境。

1. 创建虚拟环境：

   python -m venv env

1. 激活虚拟环境：

   • 在 Windows 上：

    .\env\Scripts\activate
   

• 在 macOS/Linux 上：
  

   source env/bin/activate
  

1. 在环境中安装库： 激活后，任何安装的库都会被隔离到这个环境。

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第 3 步：安装必要的库

Python 准备就绪后，安装以下对于 AI/ML 至关重要的库：

1. NumPy： 用于数值计算。

   pip install numpy

1. pandas： 用于数据操作和分析。

   pip install pandas

1. Matplotlib 和 Seaborn： 用于数据可视化。

   pip install matplotlib seaborn

1. scikit-learn： 用于基本的 ML 算法和工具。

   pip install scikit-learn

1. TensorFlow/PyTorch： 用于深度学习。

   pip install tensorflow

或

   pip install torch torchvision

1. Jupyter Notebook： 用于编码和可视化的交互式环境。

   pip install notebook

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第 4 步：探索 Jupyter Notebook

Jupyter Notebooks 提供了一种交互式方式来编写和测试代码，使其非常适合学习 AI/ML。

1. 启动 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook

这将在您的浏览器中打开一个网络界面。

1. 创建一个新笔记本：
   • 点击新建> Python 3 Notebook 并开始编码！

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第 5 步：设置 Google Colab（可选）

对于那些不想设置本地环境的人来说，Google Colab 是一个不错的选择。它是免费的，并提供强大的 GPU 用于训练 AI 模型。

1. 访问 Google Colab：

   • 前往 colab.research.google.com。

2. 创建一个新笔记本：

   • 点击新建笔记本开始。

3. 安装库（如果需要）：
   NumPy 和 pandas 等库已预先安装，但您可以使用以下方式安装其他库：
   

 python --version

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第 6 步：测试设置

为了确保一切正常，请在 Jupyter Notebook 或 Colab 中运行这个简单的测试：

   python -m venv env

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输出应该是

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常见错误及解决方案

1. 找不到库：

   • 确保您已在活动虚拟环境中安装该库。

2. Python 无法识别：

   • 验证 Python 是否已添加到您的系统 PATH。

3. Jupyter 笔记本问题：

   • 确保您已在正确的环境中安装 Jupyter。

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~Trixsec

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