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Google Colabを使って最新AI論文のコードを実行するためのConda仮想環境構築ガイド

こんにちは、ホーリーデイです。
最近、AIの技術発展がものすごく加速しているの、感じていますか?
論文をパラパラ見ていて、「これ、実際に動かしてみたい!」と思っても、AIをいじれる環境って、そう簡単には手に入らないんですよね。

でも大丈夫!今回は、Google社がカッコよく提供してくれているGoogle Colabを使って、サクッと仮想環境を立ち上げ、AIの世界へ飛び込む準備をしてみましょう。これから説明する手順で、あなたも最新のAI論文の実装にチャレンジできるようになりますよ!



まずは、Google Colabって何?ってところから。
Google Colabは、ブラウザ上でPythonコードを書いたり実行したりできる神ツールです。
しかも、無料でGPUやTPUを使えるんです。これって、AIいじりたい人にとっては、まさに夢のような話ですよね。
無料の場合、GPUに接続できる時間が限られているのでご注意ください。

ステップバイステップで環境構築

ステップ1: ノートブックの立ち上げ

Google drive → 新規 → Google Colabratory をポチッとな

Google Colaboratory

これで、あなたのAI実験のための新しい遊び場ができあがります。

ステップ2: GPUかTPUを選んでね!

ノートブックの設定から「ランタイムのタイプを変更」を選び、GPUかTPUを選んでパワーアップさせましょう。
(cudaと記述があればGPUを選択してください)

ランタイムのタイプを変更するポップアップ

ステップ3: 仮想環境を作成

論文の実装がGithubで公開されている場合、condaで仮想環境を作っている場合が多いです。
できるだけ同じ環境を作り出すことが重要です。
(ライブラリの互換性やVersionによってうまく動作しない場合があるため)

!wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
!chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
!bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -f -p /usr/local


ステップ4: 論文のコードをGithubで確認!

今回は下記のような論文を参照して実行します。

!git clone コマンドで、必要なコードをColab上にサクッとクローンしましょう。

!git clone https://github.com/city-super/Scaffold-GS.git --recursive
%cd Scaffold-GS


!conda env create --file environment.yml
!source activate scaffold_gs

このようにcondaで仮想環境作成が出来ました。
もし何かトラブルがあったら、エラーメッセージをよく読んで、ライブラリのバージョンをチェックするなどしてみてくださいね。

まとめ

いかがでしたか?Google Colabを使えば、最新のAI論文に載っているコードも、比較的簡単に試すことができます。
今回のガイドが、あなたのAI研究や開発の一助となれば幸いです。最新のAI技術に挑戦するのは、時に難しいかもしれませんが、このツールを使って、少しでもそのプロセスを楽しんでみてくださいね!

おすすめの書籍も載せておきます
Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書 機械学習・深層学習・強化学習で学ぶAIの基礎技術


それでは、AIの面白い世界で、素敵な発見をしてください!
何か質問があれば、いつでも聞いてくださいね。


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