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2017年02月09日 (木) | Edit |
試して分かったAI開発の意外な落とし穴、動作環境構築に難題
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/watcher/14/334361/020200770/?itp_pickup
Linuxなら「DQN」や「Universe」など、著名な人工知能(AI)のほとんどが動く――。日経Linux2017年3月号の特集「誰でもできる人工知能30」では、多くのAIソフトを導入して実際に動作させてみた(写真1)。AIソフトのインストール手順をうまくまとめられたので目標は達成できたが、作業を進める中でAI開発に対する課題を見つけた。Linuxで動作する一般的なフリーソフトの多くは開発元のWebサイトを読むと、すんなりとインストールできる。しかし、AIソフトは開発元のWebページにある説明やマニュアルを読んでも手間取ることが多かった。その原因は、AIのフレームワーク「Caffe」、ライブラリ「TensorFlow」、GPU(Graphics Processing Unit)の開発環境「CUDA」、Python環境「Anaconda」などのソフトが必要または推奨と1~2行程度で書かれているだけで、それらのインストール手順はそれぞれのサイトに記載されていたからだ。実際にそれらのサイトを見てみると、動かしたいAIソフトが利用しているLinuxのバージョンが違っていたり、多くの注意事項が書かれていたりする。その内容をすべて理解し、実際の動作環境に合わせてインストールしないと、AIソフトは動かない
これを読むとAIをPCで動かそうとすると環境構築が大変であることがわかりますね。それもAIとは言うものの毛が生えたくらいのシロモノにもかかわらずです。こういう記事があれば1時間もかからず環境は構築できるので助かりますね。コンパイルが必要だったり、素人にはハードルが高いですけど、このとおりにやればできそうです。Linux黎明期には、ソフトウェアの依存性が解消できずあれやこれやしていたのが思い出されます。今ではyumやapt-getで一発導入できますけど。

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