1. 引言

在 AI 领域，实验环境的搭建至关重要。一个合适的环境可以加速模型训练，提高开发效率。本文将介绍如何在本地 GPU、国内云计算平台以及 Google Colab 上搭建 AI 研发环境。

2. 本地 GPU 环境搭建

(1) 硬件要求

• GPU：推荐 NVIDIA RTX 3060 及以上显卡，支持 CUDA。

• CPU：建议 8 核及以上。

• 内存：16GB 及以上。

• 存储：SSD，至少 500GB。

(2) 软件配置

• 操作系统：Ubuntu 20.04 或 Windows 10/11。

• 驱动与工具：

  • NVIDIA 驱动：需匹配 GPU 型号。

  • CUDA（计算能力支持库）：可从 NVIDIA 官网下载。

  • cuDNN（深度学习加速库）：与 CUDA 版本匹配。

  • Python 环境：推荐 Conda 管理虚拟环境。

(3) 环境搭建步骤（以 Ubuntu 为例）

# 安装 NVIDIA 驱动
sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-driver-470

# 安装 CUDA（需根据 GPU 选择版本）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt update && sudo apt install -y cuda

# 安装 cuDNN（需从 NVIDIA 官网下载）
sudo dpkg -i libcudnn8_8.x.x-1+cuda11.4_amd64.deb

# 安装 Python 及 Conda
sudo apt install -y python3-pip
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc

# 创建虚拟环境并安装 AI 相关库
conda create -n ai_env python=3.9 -y
conda activate ai_env
pip install torch torchvision torchaudio tensorflow transformers

3. 国内云计算平台 AI 环境

对于没有高性能本地 GPU 的用户，可以选择国内云计算平台。

(1) 华为云 ModelArts

• 提供 AI Notebook 环境，支持 TensorFlow、PyTorch。

• 可使用免费 CPU 计算资源，也支持付费 GPU 训练。

(2) 阿里云 PAI（机器学习平台）

• 提供自动化 AI 开发环境，支持 Notebook 及 AutoML。

• 适用于企业级 AI 应用开发。

(3) 百度 AI Studio

• 提供免费 GPU 计算资源，支持 PaddlePaddle 深度学习。

• 适合入门用户。

4. Google Colab

Google Colab 是一个基于云的 Jupyter Notebook 环境，支持免费 GPU 计算资源。适用于 Python 机器学习与深度学习开发。

(1) 主要特点

• 免费提供 NVIDIA T4 或 V100 级别 GPU（使用时间有限）。

• 预装 TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn 等主流 AI 库。

• 直接访问 Google Drive 进行数据存储。

(2) 使用步骤

1. 登录 Google Colab

2. 创建新的 Notebook

3. 运行以下代码以启用 GPU：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())  # 检查 GPU 是否可用

4. 使用 !pip install 安装额外的 Python 库，例如：

   !pip install transformers

5. 选择合适的 AI 开发环境

6. 结论

本地 GPU 适合深度学习开发者，云计算平台则提供更灵活的计算资源。Google Colab 适用于国际化开发者，也可作为临时的计算资源。根据自身需求选择合适的 AI 实验环境，可以提高开发效率，降低硬件成本。