ในฐานะซัพพลายเออร์คอมพิวเตอร์ OPS (Open Pluggable Specification) ฉันมักจะได้รับคำถามเกี่ยวกับการติดตั้งเฟรมเวิร์ก Machine Learning บนอุปกรณ์เหล่านี้ ในบล็อกโพสต์นี้ ฉันจะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการติดตั้งเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องบนคอมพิวเตอร์ OPS ตั้งแต่การเตรียมเริ่มแรกไปจนถึงขั้นตอนสุดท้ายของการติดตั้ง
ข้อกำหนดเบื้องต้น
ก่อนที่คุณจะเริ่มติดตั้งเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคอมพิวเตอร์ OPS ของคุณตรงตามข้อกำหนดที่จำเป็น ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญที่ควรพิจารณา:
- ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์: คอมพิวเตอร์ OPS ของคุณควรมีพลังการประมวลผล หน่วยความจำ และพื้นที่เก็บข้อมูลเพียงพอเพื่อรองรับเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณวางแผนจะติดตั้ง ตัวอย่างเช่น งานแมชชีนเลิร์นนิงอาจต้องใช้ CPU ประสิทธิภาพสูงหรือแม้แต่ GPU เพื่อการประมวลผลที่เร็วขึ้น ของเราพีซีอุตสาหกรรมนำเสนอตัวเลือกที่หลากหลายพร้อมการกำหนดค่า CPU ที่แตกต่างกัน เพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลาย
- ระบบปฏิบัติการ: เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่เข้ากันได้กับระบบปฏิบัติการยอดนิยม เช่น Linux, Windows และ macOS ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคอมพิวเตอร์ OPS ของคุณใช้ระบบปฏิบัติการที่รองรับ
- การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต: จำเป็นต้องมีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เสถียรเพื่อดาวน์โหลดแพ็คเกจและการขึ้นต่อกันที่จำเป็นสำหรับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง
ขั้นตอนที่ 1: เลือกกรอบการเรียนรู้ของเครื่อง
มีเฟรมเวิร์ก Machine Learning ยอดนิยมอยู่หลายเฟรมเวิร์ก โดยแต่ละเฟรมเวิร์กมีคุณสมบัติและกรณีการใช้งานของตัวเอง นี่คือบางส่วนที่เป็นที่รู้จักมากที่สุด:
- เทนเซอร์โฟลว์: TensorFlow พัฒนาโดย Google เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานที่หลากหลาย รวมถึงการจดจำรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และอื่นๆ
- ไพทอร์ช: PyTorch เป็นอีกหนึ่งเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สยอดนิยม มีชื่อเสียงในด้านกราฟการคำนวณแบบไดนามิก ซึ่งช่วยให้สร้างและฝึกโครงข่ายประสาทเทียมได้ง่ายขึ้น
- Scikit - เรียนรู้: นี่เป็นเครื่องมือที่ง่ายและมีประสิทธิภาพสำหรับการขุดข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย และการจัดกลุ่ม
ขั้นตอนที่ 2: ติดตั้งการพึ่งพาที่จำเป็น
เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่อาศัยการขึ้นต่อกันบางอย่างเพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง โดยทั่วไปการขึ้นต่อกันเหล่านี้ได้แก่ Python, NumPy, SciPy และไลบรารีอื่นๆ
ติดตั้งหลาม
Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถดาวน์โหลด Python เวอร์ชันล่าสุดได้จากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ Python อย่าลืมเพิ่ม Python ให้กับ PATH ของระบบของคุณในระหว่างขั้นตอนการติดตั้ง
ติดตั้ง NumPy และ SciPy
NumPy และ SciPy เป็นไลบรารีที่จำเป็นสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขใน Python คุณสามารถติดตั้งได้โดยใช้ปิ๊ปผู้จัดการแพ็คเกจ เปิดพรอมต์คำสั่งหรือเทอร์มินัลแล้วรันคำสั่งต่อไปนี้:
pip ติดตั้ง numpy pip ติดตั้ง scipyขั้นตอนที่ 3: ติดตั้ง Machine Learning Framework
การติดตั้ง TensorFlow
หากต้องการติดตั้ง TensorFlow คุณสามารถใช้ปิ๊ป. รันคำสั่งต่อไปนี้ในพรอมต์คำสั่งหรือเทอร์มินัลของคุณ:
pip ติดตั้งเทนเซอร์โฟลว์หากคุณต้องการติดตั้ง TensorFlow เวอร์ชัน GPU คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคอมพิวเตอร์ OPS ของคุณมี GPU ที่ใช้งานร่วมกันได้ และติดตั้งไลบรารี CUDA และ cuDNN ที่จำเป็นแล้ว คุณสามารถดูเอกสาร TensorFlow อย่างเป็นทางการเพื่อดูคำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับการติดตั้งเวอร์ชัน GPU
การติดตั้ง PyTorch
หากต้องการติดตั้ง PyTorch คุณสามารถใช้ปิ๊ปเช่นกัน. เยี่ยมชมเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ PyTorch และเลือกคำสั่งการติดตั้งที่เหมาะสมตามระบบปฏิบัติการ เวอร์ชัน CUDA และเวอร์ชัน Python ของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้ CPU - เท่านั้นและ Python 3.8 คุณสามารถรันคำสั่งต่อไปนี้ได้:
pip ติดตั้งไฟฉาย torchvision torchaudioการติดตั้ง Scikit - เรียนรู้
หากต้องการติดตั้ง Scikit - เรียนรู้ให้รันคำสั่งต่อไปนี้:
pip ติดตั้ง scikit - เรียนรู้ขั้นตอนที่ 4: ตรวจสอบการติดตั้ง
หลังจากติดตั้งเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถตรวจสอบการติดตั้งได้โดยการรันสคริปต์ทดสอบอย่างง่าย นี่คือตัวอย่างการใช้ TensorFlow:
นำเข้าเทนเซอร์โฟลว์เป็น tf print (tf.__version__)หากการติดตั้งสำเร็จ สคริปต์นี้จะพิมพ์หมายเลขเวอร์ชันของ TensorFlow
ขั้นตอนที่ 5: พิจารณาฮาร์ดแวร์ - ข้อควรพิจารณาเฉพาะ
หากคอมพิวเตอร์ OPS ของคุณมีการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์พิเศษ เช่นการทำงานของชิปเซ็ต H310คุณอาจต้องดำเนินการเพิ่มเติมเพื่อให้แน่ใจว่าเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิง ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องติดตั้งไดรเวอร์เฉพาะหรือปรับการตั้งค่าระบบ
ในบางกรณี คุณอาจจำเป็นต้องใช้การ์ดอะแดปเตอร์อย่างเช่นAOS 2U PCIe X16 ถึง X16 90° การ์ดยกระดับไปข้างหน้าเพื่อเชื่อมต่อส่วนประกอบฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม เช่น GPU เข้ากับคอมพิวเตอร์ OPS ของคุณ
บทสรุป
การติดตั้งเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงบนคอมพิวเตอร์ OPS เป็นกระบวนการที่ไม่ซับซ้อนหากคุณทำตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ข้างต้น ด้วยการเลือกเฟรมเวิร์กที่เหมาะสม ติดตั้งการขึ้นต่อกันที่จำเป็น และตรวจสอบการติดตั้ง คุณสามารถเริ่มพัฒนาและรันแอปพลิเคชัน Machine Learning บนคอมพิวเตอร์ OPS ของคุณได้
หากคุณสนใจที่จะซื้อคอมพิวเตอร์ OPS สำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณ เราพร้อมให้ความช่วยเหลือ คอมพิวเตอร์ OPS ของเราได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการประสิทธิภาพสูงของงานการเรียนรู้ของเครื่อง ติดต่อเราเพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมและหารือเกี่ยวกับความต้องการเฉพาะของคุณ
อ้างอิง
- เอกสารอย่างเป็นทางการของ TensorFlow
- เอกสารอย่างเป็นทางการของ PyTorch
- Scikit - เรียนรู้เอกสารอย่างเป็นทางการ
