كيفية تثبيت TensorFlow على استضافة سحابية

يتقدم الذكاء الاصطناعي على قدم وساق. لقد أصبح أكثر وأكثر قوة ويسمح لك بتطبيق نفسك على مهام جديدة. ال التعلم التلقائي إنه أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي يجب أن توليها اهتمامًا خاصًا ، مع مشاريع مثل TensorFlow. إذا كان لديك خادم أو استضافة سحابية ، فيمكنك تثبيت هذا المشروع هناك لمنحه القدرة على التعلم دون الحاجة إلى البرمجة بشكل صريح.

في هذا البرنامج التعليمي سوف أعرض ، خطوة بخطوة ، كيف يمكنك تثبيت هذا المشروع القوي مفتوح المصدر في استضافة سحابية. لهذا ، اخترت Clouding كمرجع ، لأسعارها ، وسهولةها ، ودعمها باللغة الإسبانية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ، وتوافرها ، ومزاياها ، وخاصة لوجود مركز بياناتها في الأراضي الإسبانية ، في برشلونة. لذلك ، سيكون بموجب قوانين حماية البيانات الأوروبية ...

¿كيف يمكن أن يساعد Tensorflow عملي?

في الوباء ، أصبح الأمر أكثر وضوحًا تحتاج الشركات إلى التحديث لتكون قادرة على المنافسة. سيتم توجيه الكثير من المساعدات الأوروبية على وجه التحديد إلى هذا التحول الرقمي. جميع الشركات التي لم تتكيف عانت أكثر من العواقب الاقتصادية لهذه الأزمة الصحية. على سبيل المثال ، حتى الشركات الصغيرة سارعت إلى التحول من المبيعات الفعلية إلى المبيعات عبر الإنترنت ، مما سمح لها بمواصلة العمل دون أن تتأثر بالقيود.

تقنيات مثل السحابة أو إنترنت الأشياء أو الذكاء الاصطناعي ضرورية. محددة، مع TensorFlow والتعلم الآلي، يمكنك الحصول على فوائد عظيمة. على سبيل المثال لا الحصر:

• قم بتحسين الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي إذا كنت مكرسًا للتصميم أو التصوير الفوتوغرافي.
• المساعدة في التشخيص الطبي من خلال تحليل نتائج الفحوصات الطبية.
• رشيقة معالجة الصور والفهرسة الآلية.
• يعلمك التعرف على الصوت أو الصوت.
• تحليل الوجه والمشاعر وما إلى ذلك.
• الكشف الآلي عن الخطأ.
• الكشف عن اللغات في النصوص تلقائيًا.
• تبسيط العديد من مهام العمل اليومية.
• وطويلة الخ. التطبيقات لا يمكن تصورها تقريبًا ...

وبالتالي فإنه من تستخدم على نطاق واسع في الصناعة ، في قطاعات مثل السيارات ، وكذلك في القطاع الصحي ، والتأمين ، ووكالات الضرائب ، والعديد من المهنيين الآخرين.

ما هو TensorFlow?

TensorFlow هو برنامج مفتوح المصدرتم تطويره في البداية بواسطة مهندسي وباحثين Google ، وتم إصداره لاحقًا. مكتبة للحوسبة الرقمية والتعلم الآلي. تستخدم الرسوم البيانية لتدفق البيانات لهذا الغرض ، وتمثل العقد عمليات رياضية ، بينما تمثل الحواف مصفوفات بيانات متعددة الأبعاد (موترات) متصلة بينها.

مع هذا البرنامج يمكنك بناء وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية لأداء مهام متعددة ، مثل اكتشاف وفك رموز الأنماط والارتباطات ، بطريقة مماثلة للطريقة التي يتعلم بها البشر ويفكرون.

يوفر هذا المشروع أيضًا قدرًا كبيرًا من المرونة ، حيث يكون قادرًا على تنفيذ العمليات الحسابية باستخدام وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات، سواء كان واحدًا أو أكثر ، على أجهزة الكمبيوتر الشخصية والخوادم وحتى الأجهزة المحمولة. هذا ممكن لأنه متعدد الأنظمة الأساسية ، حيث يمكن تشغيله على أنظمة مثل GNU / Linux و macOS و Windows و iOS و Android ، بالإضافة إلى خدمة الويب كما سنرى في هذا البرنامج التعليمي. حتى أنه يحتوي على العديد من الأغلفة لاستخدام لغات برمجة مختلفة: Python أو C ++ أو Java. كل ذلك بواجهة برمجة تطبيقات واحدة.

تثبيت TensorFlow خطوة خطوة

الشيء التالي هو أن تظهر مثال على كيفية القيام بذلك خطوة بخطوة تثبيت TensorFlow en استضافة سحابية. للقيام بذلك ، سأستخدم VPS من الغيوم.io، حيث يمكنك اختيار نظامي التشغيل Windows و Linux. بالطبع ، بالنظر إلى موضوع المدونة وفوائد جنو / لينكس ، فلا شك أنني سأعتمد على توزيعة لينكس.

قم بإنشاء الحساب وقم بإعداد منصة Clouding

قبل البدء ، يجب عليك التسجيل للوصول إلى الخدمة التي يقدمها هذا المزود وبالتالي استمتع برصيد مجاني بقيمة 5 يورو يعرضون اختبار النظام الأساسي. سيكون الأمر بسيطًا مثل اتباع الخطوات الموضحة للتحقق من الحساب. يستغرق دقيقة واحدة فقط.

بعد ذلك ، يجب عليك العودة إلى الموقع الرسمي لـ Clouding و تسجيل الدخول إدخال اسم المستخدم وكلمة المرور الخاصة بك:

يمكنك الآن رؤية لوحة التحكم Clouding ، والتي كما سترى بسيطة للغاية وسهلة الاستخدام. حتى بدون معرفة الكثير ، يمكنك التعامل معها دون مشكلة باتباع هذا البرنامج التعليمي. للبدأ إنشاء مثيل لـ TensorFlow، صحافة انقر هنا لإنشاء خادمك الأول:

سينقلك ذلك إلى قائمة ملفات تكوين الخادم الخاص بك. سيكون أول شيء هو تسمية الخادم الافتراضي الخاص بك ، يمكنك اختيار ما تفضله. ثم عليك أن تختار نظام التشغيل. في هذا البرنامج التعليمي ، سأختار أحد التوزيعات التي يقدمونها (CentOS أو Ubuntu Server أو Ubuntu Desktop أو Debian). يمكنك اختيار الشخص الذي تفضله ، في حالتي سأختار Ubuntu Server 20.04:

بعد اختيار النظام الأساسي ، يكون ما يلي تكوين بقية المعلمات التي تظهر في نفس الصفحة أدناه. كما ترى ، من بين خيارات التكوين الخاصة بالأجهزة ، يمكنك اختيار مقدار ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) ، أو أنوية وحدة المعالجة المركزية الافتراضية (vCPU) ، أو مساحة تخزين SSD التي تحتاجها. بالنسبة إلى TensorFlow نفسه ، لن تحتاج إلى الكثير ، ولكن قد يكون عليك التعامل مع بقية البيانات بنعم ، لذلك فكر جيدًا فيما تحتاجه (ومع ذلك ، يمكن توسيع نطاقه):

من المهم أيضًا أن تقوم بإنشاء مفتاح SSH ، مع ذكر الاسم الذي تريده. سيسمح لك ذلك بتنزيل الزوج لتتمكن من الوصول إليه عن بُعد دون الحاجة إلى إدخال كلمة المرور يدويًا في كل مرة تريد فيها الدخول. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح لك أيضًا بتكوين جدار الحماية أو النسخ الاحتياطية. في هذه الحالة ، كل من النسخ الاحتياطية وجدار الحماية نتركه كما هو.

إذا كنت قد انتهيت ، تحقق من أن كل شيء على ما يرام و صحافة إيفيار. هذا يعيد توجيهك إلى شاشة أخرى مع إنشاء مثيل السحابة الخاص بك. لكن في قسم الحالة سترى أنه يتم إنشاؤه:

في غمضة عين ، سيتم تثبيت نظامك وتهيئته. ثم ستظهر الحالة كـ نشط. ويمكنك استخدامه بالفعل.

انقر فوق اسم الخادم الخاص بك في هذه الشاشة وسيأخذك إلى ملف ملخص مع التفاصيل:

إذا قمت بالتمرير ، ستجد القسم كيفية الوصول إلى الخادم. إنه أمر مهم للغاية ، حيث ستجد هنا كل ما تحتاجه للوصول إلى الخادم الخاص بك وإدارته. على سبيل المثال ، يمكنك تنزيل مفتاح SSH ، أو يمكنك رؤية عنوان IP العام للوصول إليه عن طريق SSH واسم المستخدم (الجذر) وكلمة مرور الوصول:

لا تفقد هذه البيانات ، حيث ستحتاج إليها في الخطوات التالية لبدء تثبيت Tensorflow على مثيل Clouding الخاص بك.

Pإعادة المتطلبات

للبدء ، فإن أول شيء يجب فعله هو تلبية بعض التبعيات أو الحزم التي ستكون مفيدة لـ Tensorflow ، بالإضافة إلى التحديث للتأكد من أن كل شيء موجود في أحدث إصدار. للقيام بذلك ، سنقوم بإدخال المحطة الطرفية لربطها بواسطة SSH بكلمة المرور وعنوان IP الذي أظهرته في الصورة السابقة للوصول إلى المثيل عن بُعد من التوزيعة الخاصة بك (تذكر استبدال youripdelserver بـ IP الخاص بمثيل Clouding) :

ssh root@tuipdelservidor

سيطلب منك كلمة المرور للمثيل الذي سيتعين عليك أيضًا إدخاله وسيتيح لك الوصول. سترى أن موجه جهازك الطرفي لم يعد محليًا لك، لكنك داخل الخادم السحابي. لذلك ، ستسري جميع الأوامر التي تقوم بتشغيلها من الآن فصاعدًا على المثيل وليس على نظامك المحلي.

الآن أول شيء هو ترقية النظام بالأوامر التالية:

apt-get update && apt-get -y upgrade

الآن ، يجب عليك قم بتثبيت python3 والحزم الإضافية الأخرى التي ستحتاجها:

apt-get install python3 python3-pip python3-dev

ما يلي هو تحضير البيئة الافتراضية، باستخدام وحدة virtualenv ، وهي جزء من مكتبة Python3 القياسية:

pip3 install virtualenv

mkdir ~/miproyecto

cd ~/miproyecto

virtualenv tf-env

source tf-env/bin/activate

بعد ذلك ستلاحظ أن موجهك قد تغير ، ويظهر الآن تف-إنف قبل اسم المستخدم والمضيف.

تثبيت Tensorflow (دعم وحدة المعالجة المركزية)

كل شيء جاهز لـ تركيب TensorFlow في مثيل Clouding الخاص بك. ستكون الخطوة التالية التي يجب اتباعها هي:

pip install --upgrade tensorflow

بمجرد تثبيته ، يمكنك تحقق من التثبيت باستخدام الأمر التالي:

python -c ‘import tensorflow as tf; print(tf.version)’

وهذا يجب أن يعيد لك مخرجات مع إصدار Tensorflow المثبت. من هناك ، يمكنك ابدأ في استخدام Tensorflow لأية مهمة تحتاجها ...

اختتام

في الختام ، فإن التسهيلات التي تقدمها Clouding للعمل مع VPS تجعل تجربة تثبيت أي مشروع مثل Tensorflow ، أو إجراء تكوينات ، بنفس سهولة القيام بذلك على جهازك المحلي. فقط مع قوة هذا النوع من الخوادم وقابليته للتوسع.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن لوحة التحكم الخاصة به بديهية للغاية ويوجهك المعالج حتى لو لم تكن لديك معرفة تقنية كبيرة. من ناحية أخرى ، فإن الخيارات التي يوفرها لك هي أيضًا مرنة جدا، أن تكون قادرًا على اختيار موارد الأجهزة الافتراضية التي تحتاجها ، بالإضافة إلى نظام التشغيل. هذا التنوع يجعله يتكيف تمامًا مع احتياجاتك ، بغض النظر عن مدى خصوصيتها.