在之前的文章中，我们介绍了人工智能（AI）的基础知识，以及它如何与Linux世界相结合。现在，让我们更深入地了解如何设置Linux系统，开始构建你的第一个AI模型。
无论你是完全的新手还是已有一些经验，本教程都会带你一步一步地安装在基于Debian的系统上开始AI开发所需的基本工具。
系统要求：Ubuntu 24.04
在开始之前，首先确保你的系统满足AI开发的最低要求。
操作系统：Ubuntu 24.04 LTS（或更新版本）
处理器：至少2核的64位CPU（推荐Intel Core i5或AMD Ryzen 5或更高配置，以确保流畅运行）
内存：最低4GB RAM（对于更复杂的AI模型，推荐8GB或更多）
存储：至少10GB的空闲磁盘空间（建议使用SSD以获得更快的性能）
显卡（可选）：如果计划使用GPU加速的框架，如TensorFlow或PyTorch，建议使用至少4GB显存的专用GPU（推荐NVIDIA显卡，用于深度学习）
步骤1：在Ubuntu上安装Python
Python是AI开发中最受欢迎的编程语言，因其简洁、高效和强大的工具库支持。
大多数Linux系统自带Python，但我们还是需要确保你安装了最新版本。可以通过以下命令检查：
python3 --version
如果Python未安装，可以通过包管理器轻松安装：
sudo apt update
sudo apt install python3
接下来，安装pip（Python包管理器），它将帮助你安装和管理Python库：
sudo apt install python3-pip
步骤2：在Ubuntu上安装Git
Git是一个版本控制工具，允许你跟踪代码更改并与他人协作，这是AI开发中不可或缺的工具，因为许多AI项目都托管在像GitHub这样的平台上。
安装Git：
sudo apt install git
通过以下命令验证安装是否成功：
git --version
如果安装成功，你应该能看到类似 `git version 2.x.x` 的输出。
步骤3：在Ubuntu上设置虚拟环境
虚拟环境有助于你将项目及其依赖项隔离开，这意味着你可以在多个项目之间工作，而不必担心不同库之间的冲突。
首先，确保你已经安装了`python3-venv`包，这是创建虚拟环境所必需的：
sudo apt install python3-venv
接下来，创建一个新的目录来存放你的项目，并设置虚拟环境：
mkdir my_ai_project
cd my_ai_project
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
执行以上命令后，你的终端提示符应该会发生变化，表示你已经进入了虚拟环境。
步骤4：在Ubuntu上安装AI库
现在你已经安装了Python、Git和虚拟环境，接下来就是安装帮助你构建AI模型的库。
一些最流行的AI库包括TensorFlow、Keras和PyTorch。
安装TensorFlow
TensorFlow是由Google开发的一个开源库，广泛用于机器学习和AI项目。
pip3 install tensorflow
安装Keras
Keras是一个高层神经网络API，使用Python编写，运行在TensorFlow之上。
pip3 install keras
安装PyTorch
PyTorch是另一个受欢迎的AI库，特别适用于深度学习。
pip3 install torch
步骤5：构建你的第一个AI模型
现在系统已经准备好了，我们将构建一个简单的AI模型，使用TensorFlow和Keras对著名的MNIST手写数字数据集进行分类。
创建一个新的Python文件，命名为`first_ai_model.py`，并在你喜欢的文本编辑器中打开它：
sudo nano first_ai_model.py
在文件顶部，添加以下导入语句来引入所需的库：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
接下来，加载MNIST数据集，其中包含60,000个手写数字（0-9）图像，用于训练我们的模型：
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
通过将图像除以255将其归一化到0到1之间，以便更好地进行训练：
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
构建模型，创建一个简单的神经网络，其中包含一个隐藏层：
model = models.Sequential([
layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(10)
])
编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标：
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
使用训练数据训练模型：
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
最后，使用测试数据评估模型的性能：
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
步骤6：运行AI模型
完成代码编写后，保存文件并在终端中运行：
python3 first_ai_model.py
模型将开始训练，经过5轮训练后，它会显示测试精度。精度越高，模型的表现越好。
恭喜你，你已经成功构建了第一个AI模型！
在本教程中，我们介绍了如何为AI开发设置Linux系统，包括安装Python、Git和TensorFlow、Keras、PyTorch等必要的AI库。
我们还通过构建一个简单的神经网络来对手写数字进行分类，带你一步步走过了这个过程。通过这些工具和知识，你现在可以在Linux上探索激动人心的AI世界了！
