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title: Primeiros passos com GitHub code para aprendizado de máquina
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shortTitle: Aprendizado de máquina
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intro: 'Aprenda como trabalhar em projetos de aprendizado de máquina com {% data variables.product.prodname_github_codespaces %} e suas ferramentas inovadoras.'
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product: '{% data reusables.gated-features.codespaces %}'
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versions:
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fpt: '*'
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ghec: '*'
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type: tutorial
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topics:
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- Codespaces
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- Developer
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## Introdução
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Este guia apresenta você ao aprendizado de máquina com {% data variables.product.prodname_github_codespaces %}. Você vai construir um simples classificador de imagem, aprender sobre algumas das ferramentas que vêm pré-instaladas em {% data variables.product.prodname_github_codespaces %}, configurar o seu ambiente de desenvolvimento para NVIDIA CUDA e usar {% data variables.product.prodname_cli %} para abrir o seu código em JupyterLab.
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## Pré-requisito
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Você tem acesso a {% data variables.product.prodname_github_codespaces %}. Para obter mais informações, consulte "[Criando um codespace](/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace#access-to-github-codespaces)".
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## Criar um simples classificador de imagem
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Usaremos um caderno de anotações do Jupyter para construir um classificador de imagem simples.
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Os Jupyter notebooks são conjuntos de células que você pode executar um após o outro. O caderno no bloco de notas que cria um número de células que constroem um classificador de imagem usando [PyToch](https://pytorch.org/). Cada célula é uma fase diferente desse processo: faça o download de um conjunto de dados, configure uma rede neural, treine um modelo e, em seguida, teste esse modelo.
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Vamos executar todas as células, em sequência, para executar todas as fases da construção do classificador de imagem. Quando fazemos isso, o Jupyter salva a saída de volta no notebook para que você possa examinar os resultados.
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### Criando um repositório e um codespace
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1. Acesse o repositório de modelo [github/codespaces-getting-started-ml](https://github.com/github/codespaces-getting-started-ml) e clique em **Usar este modelo**.
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{% data reusables.codespaces.open-codespace-from-template-repo %}
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Por padrão, um codespaces para este repositório abre em uma versão {% data variables.product.prodname_vscode %} baseada na web.
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### Abrir o notebook classificador de imagem
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A imagem padrão de contêiner usada por {% data variables.product.prodname_github_codespaces %} inclui um conjunto de bibliotecas de aprendizado de máquina pré-instaladas no seu codespace. Por exemplo, Numpy, pandas, SciPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, Requests e Plotly. Para obter mais informações sobre a imagem padrão, consulte "[Introdução a contêineres de desenvolvimento](/codespaces/setting-up-your-project-for-codespaces/introduction-to-dev-containers#using-the-default-dev-container-configuration)" e [o repositório `devcontainers/imagens`](https://github.com/devcontainers/images/tree/main/src/codespaces#github-codespaces-default-linux-universal).
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1. No editor {% data variables.product.prodname_vscode_shortname %}, feche qualquer guia "Primeiros passos" que for exibida.
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1. Abra o arquivo do notebook `image-classifier.ipynb`.
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1. Clique no link do kernel do Python no canto superior direito do editor.
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1. No menu suspenso, escolha o kernel no diretório `/opt/python/latest/bin/python`.
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### Crie o classificador de imagem
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O caderno classificador de imagem contém todo o código que você precisa para baixar, um conjunto de dados, treinar uma rede neural e avaliar seu desempenho.
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1. Clique **Executar todos** para executar todas as células do caderno.
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1. Role para baixo para ver a saída de cada célula.
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## Configurar NVIDIA CUDA para o seu codespace
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Alguns softwares, como o TensorFlow, exigem a instalação do NVIDIA CUDA para usar a GPU do seu codespace. Quando esse for o caso, você pode criar sua própria configuração personalizada, usando um arquivo `devcontainer.json` e especificar que o CUDA deve ser instalado. Para obter mais informações sobre como criar uma configuração personalizada, consulte "[Introdução aos contêineres de desenvolvimento](/codespaces/setting-up-your-project-for-codespaces/introduction-to-dev-containers#creating-a-custom-dev-container-configuration)."
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{% note %}
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**Observação**: Para obter detalhes completos do script que é executado quando você adiciona o recurso `nvidia-cuda`, consulte [o devcontainers/features repository](https://github.com/devcontainers/features/tree/main/src/nvidia-cuda).
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{% endnote %}
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1. Dentro de um codespace, abra o arquivo `.devcontainer/devcontainer.json` no editor.
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1. Adicione um objeto `funcionalidades` de alto nível com os seguintes conteúdos:
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```json{:copy}
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“features”: {
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"ghcr.io/devcontainers/features/nvidia-cuda:1": {
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"installCudnn": true
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}
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}
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```
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Para obter mais informações sobre o objeto `funcionalidades`, consulte a [especificação dos contêineres de desenvolvimento](https://containers.dev/implementors/features/#devcontainer-json-properties).
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Se você estiver usando o arquivo `devcontainer.json` do repositório de imagens classificado que você criou para este tutorial, seu arquivo `devcontainer.json` agora irá se parecer com isto:
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```
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{
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"customizations": {
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"vscode": {
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"extensions": [
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"ms-python.python",
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"ms-toolsai.jupyter"
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]
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}
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},
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“features”: {
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"ghcr.io/devcontainers/features/nvidia-cuda:1": {
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|
"installCudnn": true
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}
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}
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}
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```
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1. Salve a alteração.
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{% data reusables.codespaces.rebuild-command %}
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O contêiner do codespace será recriado. Isso levará vários minutos. Quando a recriação for concluída, o codespace será reaberto automaticamente.
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1. Faça o commit da alteração no repositório para que o CUDA seja instalado em qualquer codespace novo que você criar a partir deste repositório no futuro.
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## Abra seu codespace no JupyterLab
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The default container image that's used by {% data variables.product.prodname_github_codespaces %} includes JupyterLab, the web-based Jupyter IDE. You can use {% data variables.product.prodname_cli %} to open your codespace in JupyterLab without having to install anything else on your codespace.
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1. In the terminal, enter the {% data variables.product.prodname_cli %} command `gh cs jupyter`.
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1. Choose the codespace you want to open.
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