Deep Learning Guide For Web Developer, The First Part

Deep Learning Guide For Web Developer, The First Part - Development Environment Setup

在 AI 爆发的当下，我曾经有一个论断，便是未来 5 - 10 年，AI 会逐步改变当下社会的职业生态。初级程序员会是首先面临冲击的一个职业，UI 开发者尤为突出。UI 开发者的出路在哪里，在我的认知里，技能层面需要拥抱：

• UI 开发能力
• 设计、视觉能力
• AI 能力

在频繁使用 chatGPT、Claude、Midjourney 这些产品之后，打算深入了解一下 AI。所以在网上找到了开源的 Practical Deep Learning for Coders 这个课程。教授这门课程的老师是 Jeremy Howard，在 Deep Learning 领域非常有影响力。他教授的这门课程不从非常底层的原理出发，而是直接教授如何使用现有、开源的神经网络算法进行数据训练、如何发布模型、如何使用模型。简单来说，就是自顶而下，先整体后局部。

所以这门课程比较适合我，这篇文章也是对课程前两课的部分内容，关于如何在本地训练和部署模型（由于时间关系，所以学得有点慢），以及自己的一些探索。

训练和部署的方式有哪些#

模型的训练有一些硬件配置要求，但是一般的机器都可以。模型训练有：

• 云上
• 本地

云上主要是使用 Kaggle、Colab 这些支持 Jupyter Notebook 的平台。这些平台不需要使用本机的硬件资源，就可以来进行模型训练。但缺点是没有本地训练模型来得方便。

所以，以下的内容是我在自己电脑在完成实际训的开发环境配置。下面是我电脑的硬件信息：

• Chip: Apple M1 Pro
• Memory: 16GB
• macOS: 13.2.1

1. 安装 Mamba#

Mamba 是 Python 的包管理、环境管理工具。在 macOS 中使用 Python 的一个很好的建议是：「千万不要使用系统的 Python」。

一个默认 Mamba 环境通常会安装最新版本的 python。Mamba 底层还是 conda。对于 Mamba 和 Conda 的区别，对我这个门外汉来说我是这么理解的：Mamba 就是 CNPM，淘宝源就是快。

安装步骤：

• 下载 https://github.com/fastai/fastsetup/blob/master/setup-conda.sh
• 在终端执行

sh setup-conda.sh

• 重启终端即可

2. 创建项目#

到 HuggingFace 这个平台上创建一个项目，HuggingFace 可以托管仓库、发布模型、分享数据集、部署前端应用。简单来理解，可以把它当作是 AI 界的 Github。

创建一个 HuggingFace Space 后，然后按照 Guideline 克隆，下载，创建第一次提交。

接下来你会踩坑，由于 HuggingFace 需要使用 git-lfs 来上传 > 5M 的文件，以及一些二进制文件（不如图片之类的）。但是如果没有进行提前设置，就进行 git commit 之后，那么提交记录就一直在，你就一直无法把 > 5M 的模型文件上传上去。

所以，在你做任何提交之前，先设置 git-lfs。

brew install git-lfs

安装成功之后，配置：

git lfs install  
git lfs track *.jpg *.pkl

3. Python VSCode 环境配置#

按照 Getting Started with Python in VS Code 介绍来配置 VSCode，可以跳过 Install a Python interpreter 这一节，因为我们已经安装了 Mamba。

这里最主要的就是学会选择或创建 Conda 环境。在 VSCode 中的常规操作，ctrl + P 唤起指令面板，输入 > Python：Select Interpter。

4. 安装 Jupyter#

Jupyter 是真的好用。安装流程：

mamba install jupyter

# 启动 Jupyter 服务器
jupyter notebook

好了，可以在本地 Jupyter 上开心地玩耍了。

结尾#

1. https://huggingface.co/spaces/nazha-567/panda-recognizer 这个 Panda Recognizer 是我这两个周末学习的成果。数据集使用的 Kaggle 开源的 Panda or Bear Image Classification 数据集。
2. 相伴学习是最有效的，我建了一个 Telegram 群，欢迎初学者一起进群学习讨论。如果大家习惯用 Discord，可以加入这个。
3. 因为我是个初学者，所以上面的内容难免会有差错，差错之处，请辛苦指正。

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