ਇਸ ਕੈਰੀਕੁਲਮ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਗਜ਼ੈ큐ਟੇਬਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਲੈਬ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੋਗੇ। ਇਹ ਕਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਕੈਰੀਕੁਲਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ Jupyter Notebooks ਵਿੱਚ Python ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਹਨ:
ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ Python ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ miniconda ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ - ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਫੀ ਹਲਕਾ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ Python ਦੇ ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ conda ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
miniconda ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਕੋਰਸ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਓ:
git clone http://github.com/microsoft/ai-for-beginners
cd ai-for-beginners
conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml
conda activate ai4begਇਸ ਕੈਰੀਕੁਲਮ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ Visual Studio Code ਵਿੱਚ Python ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਨਾਲ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨੋਟ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲੋਨ ਕਰਕੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਨੂੰ VS Code ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋਂਗੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪੇ-ਆਪ ਤੁਹਾਨੂੰ Python ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੇਗਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਪਰ ਦਿੱਤੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ miniconda ਵੀ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ।
ਨੋਟ: ਜੇਕਰ VS Code ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਖੋਲ੍ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦੇਵੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਸਥਾਨਕ Python ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇ।
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਵੀ Jupyter ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਦੋਹਾਂ ਕਲਾਸਿਕਲ Jupyter ਅਤੇ JupyterHub ਆਟੋ-ਕੰਪਲੀਸ਼ਨ, ਕੋਡ ਹਾਈਲਾਈਟਿੰਗ ਆਦਿ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Jupyter ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੋਰਸ ਦੀ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਜਾਓ ਅਤੇ ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾਓ:
jupyter notebookਜਾਂ
jupyterhubਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਵੀ .ipynb ਫਾਇਲ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
Python ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉ। ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਵਿੱਚ ਇਕ ਖਾਸ .devcontainer ਫੋਲਡਰ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਰਿਪੋ ਲਈ ਕੰਟੇਨਰ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਦਿਸਦਾ ਹੈ, VS Code ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੁਬਾਰਾ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ Docker ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੁਝ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਟਿਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਜਿਆਦਾ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ Python ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਇੰਸਟਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੁਝ ਕਲਾਊਡ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਤਾਂ - ਇਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
- GitHub Codespaces ਵਰਤੋ, ਜੋ ਕਿ GitHub 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ, ਜਿਸ ਦਾ ਪਹੁੰਚ VS Code ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ Codespaces ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਰਿਪੋ ਵਿੱਚ Code ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ, codespace ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫੁਰਸਤ ਵਿੱਚ ਚਲੂ ਹੋ ਜਾਓ।
- Binder ਵਰਤੋ। Binder ਮੁਫ਼ਤ ਕਲਾਊਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ GitHub 'ਤੇ ਕੁਝ ਕੋਡ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ। ਫਰੰਟ ਪੇਜ ਤੇ ਇਕ ਬਟਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ Binder ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਲਦੀ ਨਾਲ Binder ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੋ ਇਕ ਅਧਾਰਭੂਤ ਕੰਟੇਨਰ ਬਣਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਹਿਜ Jupyter ਵੈੱਬ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੇਗਾ।
ਨੋਟ: ਗਲਤ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, Binder ਨੂੰ ਕੁਝ ਵੈੱਬ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਰੋਕੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਕੁਝ ਕੋਡ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਤੋਂ ਲਾਂਭਦੇ ਹਨ, ਕੰਮ ਨਾ ਕਰਨ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਵਿਕਲਪ ਵਿਖੋਲੇ ਲੱਭਣੇ ਪੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਹੀ, Binder ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ ਕਾਫੀ ਆਧਾਰਭੂਤ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਧੀਮੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਦੇ, ਜਿਆਦਾ ਜਟਿਲ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ।
ਇਸ ਕੈਰੀਕੁਲਮ ਦੇ ਕੁਝ ਅਗਲੇ ਪਾਠ GPU ਸਹਿਯੋਗ ਤੋਂ ਬੜਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਬਿਨਾਂ GPU ਦੇ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਲਾਊਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਚਾਹੇ ਉਹ Azure for Students ਰਾਹੀਂ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਸਥਾਨ ਰਾਹੀਂ:
- Data Science Virtual Machine ਬਣਾਓ ਅਤੇ Jupyter ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੋ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। NC-ਸਿਰੀਜ਼ VM ਵਿੱਚ GPU ਸਹਿਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨੋਟ: ਕੁਝ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Azure for Students, ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ GPU ਸਹਿਯੋਗ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ GPU ਕੋਰਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਪੇਖਾ ਕਰਨੀ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- Azure Machine Learning Workspace ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਥੇ Notebook ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਰਤੋ। ਇਹ ਵੀਡੀਓ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਰਿਪੋਜ਼ਿਟਰੀ ਨੂੰ.Azure ML notebook ਵਿੱਚ ਕਲੋਨ ਕਰਕੇ ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ Google Colab ਦਾ ਵੀ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਮੁਫ਼ਤ GPU ਸਹਿਯੋਗ ਹੈ, ਅਤੇ Jupyter Notebooks ਉੱਥੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰਕੇ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅਸਵੀਕਾਰੋਪਣ: ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਏਆਈ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾਵਾਂ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਮੱਤਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।