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機械学習&ディープラーニング環境構築入門

デジタルアドバンテージ 一色 政彦

機械学習およびディープラーニング用にGPUを活用した環境の構築方法を説明する連載。GPUの利用をお勧めしますが、CPUで取りあえず始めることもできます。


  • 記事数 全2回【連載中】 (推定学習時間 1時間30分)
  • チェックリスト 必須条件:
    • 知識ゼロから誰でもスタートできます。
    • GPU付きのPC、もしくはクラウド環境(Azure/AWS/GCP)が必要です。
    • 幅広いライブラリに対応できるUbuntu OSを採用しています。
    • なお、Windows/macOS編の提供は検討中です。
  • ターゲット読者 こんな方にお勧め:
    • ディープラーニングを始めるに当たり、どのOSを選択すべきか検討中の方
    • ディープラーニングを始めるに当たり、どのPython仮想環境を選択すべきか検討中の方
    • CUDA/cuDNN/nvidia-dockerとは何か?と聞かれたときに、答えられない方
    • 自前のPCを活用して、NVIDIA GPUを用いたディープラーニング環境を構築したい方
    • クラウドを活用して、GPUを用いたディープラーニング環境を構築したい方(今後、記事を提供予定)
  • ゴール 学習内容:
    • ディープラーニングをするためのOS環境の選択指針が分かる
    • ディープラーニングをするためのPython仮想環境の選択指針が分かる
    • NVIDIAのCUDAドライバーやcuDNNライブラリといったディープラーニング環境の基礎が理解できる
    • 幅広いライブラリに対応可能な、NVIDIA GPUを用いたディープラーニング環境が構築できる
    • 3大クラウドを用いて効率的に機械学習/ディープラーニング環境を構築する方法が理解できる(今後、記事を提供予定)

はじめに ― 本連載の読み方

 機械学習およびディープラーニングでGPUを用いた作業環境を構築する方法を説明する連載記事です。

 本格的な作業環境としては、自前のPC、もしくはクラウド環境を選択することになります。記事内容を試すときのような一時的な作業や、短時間で終わる作業、費用は気にせずに大量のGPUを使って高速に処理をさせたい場合には、クラウド環境の方が便利です。逆に、日常的に常用する作業や、追加の費用をかけずに処理を実施したい場合は、自前のPCの方がより良いでしょう。なお、これ以外の選択肢としては、あまりお勧めはしませんが、GPUは使わず、日常使いのWindow PCやMacなどで手軽にディープラーニングを実行することも可能です。

 第1章では、自前のPCを活用して、NVIDIA GPUを用いたディープラーニング環境を構築する方法を説明しています。具体的な手順は、参考説明となっており、本家の正式なインストール手順と突き合わせながら作業することができるので、安全かつ簡単に各種インストール作業を済ませることができます。また、本格的なディープラーニング作業環境を構築するための、OS環境の選択指針やPython仮想環境の選択指針が示されており、各自がどれを選択すべきかを考えるためのヒントが示されています。さらにディープラーニングでは、NVIDIA GPUを使うことが一般的で、各ライブラリがCUDAドライバーやcuDNNライブラリに対応(もしくは依存)していますが、そういったハードウェアに関する知識も知ることができます。特に「幅広いライブラリに対応可能な、NVIDIA GPUを用いたディープラーニング環境が構築したい」という方には、ぜひ一読をお勧めします。

 第2章今後、記事を提供予定)では、クラウドを活用して、GPUを用いたディープラーニング環境を構築する方法が説明されています。「Azure/AWS/GCPといった3大クラウドを用いて効率的に機械学習/ディープラーニング環境を構築したい」という方は、こちらをご参照ください。

 

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