nola egin IA bat zure ordenagailuan

Nola egin IA bat zure ordenagailuan. Gida osoa.

Ondo da, beraz, jakin-mina duzu "IA" bat eraikitzeko. Ez Hollywood-eko zentzuan, non existentzia kontenplatzen duen, baizik eta zure ordenagailu eramangarrian exekutatu dezakezun motakoa, iragarpenak egiten dituena, gauzak ordenatzen dituena, agian baita pixka bat txateatzen duena ere. Zure ordenagailuan IA bat nola egin ezerezetik benetan tokian bertan funtzionatzen duen zerbaitera eramateko . Espero lasterbideak, iritzi zakarrak eta noizean behin desbideratzeren bat, izan ere, izan gaitezen errealistak, konponketak ez dira inoiz garbiak izaten.

Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:

🔗 Nola egin IA eredu bat: urrats guztiak azalduta
IA ereduen sorkuntzaren azalpen argia hasieratik amaierara arte.

🔗 Zer da IA ​​sinbolikoa: jakin behar duzun guztia
Ikasi IA sinbolikoen oinarriak, historia eta gaur egungo aplikazioak.

🔗 IArako datuak gordetzeko baldintzak: zer behar duzun
Ulertu IA sistema eraginkor eta eskalagarrietarako biltegiratze beharrak.

Zertarako orain? 🧭

"Google eskalako laborategiek bakarrik egin zezaketen IA" garaia joan delako. Gaur egun, ordenagailu eramangarri arrunt batekin, kode irekiko tresna batzuekin eta burugogorkeriarekin, mezu elektronikoak sailkatzen, testua laburbiltzen edo irudiak etiketatzen dituzten modelo txikiak asmatu ditzakezu. Ez da datu-zentrorik behar. Hau besterik ez duzu behar:

  • plan bat,

  • konfigurazio garbi bat,

  • eta makina leihotik bota nahi gabe amaitu dezakezun helburu bat.

Zerk egiten du hau jarraitzea merezi duenik ✅

"Nola egin IA bat zure ordenagailuan" galdetzen dutenek normalean ez dute doktoretza nahi izaten. Benetan exekutatu dezaketen zerbait nahi dute. Plan on batek gauza batzuk lortzen ditu:

  • Txiki-txiki hasi : sentimenduak sailkatu, ez “adimena konpondu”.

  • Erreproduzigarritasuna : conda edo venv , bihar izuarik gabe berreraiki ahal izateko.

  • Hardwarearen zintzotasuna : CPUak egokiak dira scikit-learn-erako, GPUak sare sakonetarako (zortea baduzu) [2][3].

  • Datu garbiak : gaizki etiketatutako zaborrik ez; beti banatu train/valid/test bi zatitan.

  • Esanahia duten metrikak : zehaztasuna, doitasuna, berreskurapena, F1. Desorekarako, ROC-AUC/PR-AUC [1].

  • Partekatzeko modu bat : API txiki bat, CLI bat edo demo aplikazio bat.

  • Segurtasuna : ez datu-multzo susmagarririk, ez informazio pribatuaren filtraziorik, arriskuak argi eta garbi adierazi [4].

Ondo eginda, zure eredu "txikia" ere erreala izango da.

Itxuraz beldurgarria ez den bide-orria 🗺️

  1. Aukeratu arazo txiki bat + metrika bat.

  2. Instalatu Python eta gako liburutegi batzuk.

  3. Sortu ingurune garbi bat (geroago eskertuko diozu zeure buruari).

  4. Kargatu zure datu-multzoa, behar bezala banatuz.

  5. Trebatu oinarri-lerro ergela baina zintzoa.

  6. Saiatu sare neuronal bat balioa gehitzen badu bakarrik.

  7. Pakete bat demo bat egin.

  8. Gorde ohar batzuk, etorkizunean - eskertuko dituzu.

Gutxieneko ekipamendua: ez konplikatu gehiegi 🧰

  • Python : python.org-etik hartua.

  • Ingurunea : Conda edo venv pip-arekin.

  • Koadernoak : Jupyter jolasteko.

  • Editorea : VS Code, atsegina eta indartsua.

  • Oinarrizko liburutegiak

    • pandak + NumPy (datuen kudeaketa)

    • scikit-learn (ML klasikoa)

    • PyTorch edo TensorFlow (ikaskuntza sakona, GPU eraikuntzak garrantzia dute) [2][3]

    • Aurpegi Besarkada Eraldatzaileak, spaCy, OpenCV (NLP + ikusmena)

  • Azelerazioa (aukerakoa)

    • NVIDIA → CUDA build-ak [2]

    • AMD → ROCm build-ak [2]

    • Apple → PyTorch Metal atzeko planoarekin (MPS) [2]

konfiguraziorako komando zehatza ematen uzten badiezu

Arau orokorra: lehenik CPUarekin arakatu, gero GPUarekin sprint egin.

Zure pila aukeratzea: eutsi gauza distiratsuei 🧪

  • Datu tabularrak → scikit-learn. Erregresio logistikoa, ausazko basoak, gradientearen igoera.

  • Testua edo irudiak → PyTorch edo TensorFlow. Testuarentzat, Transformer txiki bat doitzea oso ondo datorkizu.

  • Chatbot-like → llama.cpp LLM txikiak exekutatu ditzake ordenagailu eramangarrietan. Ez espero magiarik, baina ohar eta laburpenetarako funtzionatzen du [5].

Ingurune garbiaren konfigurazioa 🧼

# Conda way conda create -n localai python=3.11 conda activate localai # EDO venv python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate

Ondoren, instalatu funtsezkoak:

pip instalatu numpy pandas scikit-learn jupyter pip instalatu torch torchvision torchaudio # edo tensorflow pip instalatu transformadoreen datu-multzoak

(GPU build-etarako, serioski, erabili hautatzaile ofiziala [2][3].)

Lehenengo eredu funtzionala: mantendu txikia 🏁

Oinarrizko lerroa lehenengo. CSV → ezaugarriak + etiketak → erregresio logistikoa.

sklearn.linear_model-etik inportatu LogisticRegression ... inprimatu ("Zehaztasuna:", zehaztasun_puntuazioa(y_test, preds)) inprimatu (sailkapen_txostena(y_test, preds))

Ausazkoaren gainetik badago, ospatu. Kafea edo gaileta, zure erabakia ☕.
Klase desorekatuetarako, zehaztasun/berreskurapen + ROC/PR kurbak ikusi, zehaztasun gordinaren ordez [1].

Sare neuronalak (laguntzen badute bakarrik) 🧠

Testua duzu eta sentimenduen sailkapena nahi duzu? Doitu aurrez entrenatutako Transformer txiki bat. Azkarra, txukuna, ez du zure makina erretzen.

transformadoreetatik inportatu AutoModelForSequenceClassification ... trainer.train() print(trainer.evaluate())

Aholku profesionala: hasi lagin txikiekin. Datuen % 1ean arazketa egiteak orduak aurrezten ditu.

Datuak: ezinbestekoak saltatu 📦

  • Datu-multzo publikoak: Kaggle, Hugging Face, biltegi akademikoak (egiazta ezazu lizentziak).

  • Etika: informazio pertsonala ezabatu, eskubideak errespetatu.

  • Zatiketak: entrenatu, baliozkotu, probatu. Inoiz ez begiratu.

  • Etiketak: koherentzia eredu dotoreak baino gehiago axola du.

Egiazko bonba: emaitzen % 60a etiketa garbietatik datoz, ez arkitektura-magiatik.

Zintzo mantentzen zaituzten metrikak 🎯

  • Sailkapena → zehaztasuna, doitasuna, gogoratzea, F1.

  • Multzo desorekatuak → ROC-AUC, PR-AUC-k garrantzi handiagoa dute.

  • Erregresioa → MAE, RMSE, R².

  • Errealitatearen egiaztapena → emaitza batzuk begiz jo; zenbakiek gezurra esan dezakete.

Erreferentzia erabilgarria: scikit-learn metriken gida [1].

Azelerazio aholkuak 🚀

  • NVIDIA → PyTorch CUDA build [2]

  • AMD → ROCm [2]

  • Apple → MPS atzeko aldea [2]

  • TensorFlow → jarraitu GPU instalazio ofiziala + egiaztatu [3]

Baina ez optimizatu oinarrizko egoera martxan jarri aurretik. Hori autoak gurpilak izan aurretik ertzak leuntzea bezala da.

Tokiko eredu generatiboak: dragoi kumeak 🐉

  • Hizkuntza → kuantizatutako LLMak llama.cpp [5]. Ohar edo kode aholkuetarako ona, ez elkarrizketa sakonetarako.

  • Irudiak → Stable Diffusion aldaerak badaude; irakurri arretaz lizentziak.

Batzuetan, zeregin espezifiko baterako doitutako Transformer batek LLM puztu bat gainditzen du hardware txikian.

Ontziratze-demostrazioak: utzi jendeari klik egiten 🖥️

  • Gradio → UI errazena.

  • FastAPI → API garbia.

  • Matrazea → gidoi azkarrak.

inportatu gradio gr clf = pipeline("sentimendu-analisia") ... demo.launch() gisa

Magia bezala sentitzen da zure nabigatzaileak erakusten duenean.

Osasuna salbatzen duten ohiturak 🧠

  • Git bertsio-kontrolerako.

  • MLflow edo koadernoak esperimentuen jarraipenerako.

  • Datuen bertsioen kudeaketa DVC edo hashekin.

  • Docker beste batzuek zure gauzak exekutatu behar badituzte.

  • Pinen mendekotasunak ( requirements.txt ).

Sinets iezadazu, etorkizuna - eskertuko duzu.

Arazoak konpontzea: ohiko "ai ene" momentuak 🧯

  • Instalazio-erroreak? Garbitu ingurunea eta berreraiki.

  • GPUa ez da detektatu? Gidariaren bat ez dator bat, egiaztatu bertsioak [2][3].

  • Ereduak ez du ikasten? Ikaskuntza-tasa jaitsi, sinplifikatu edo etiketak garbitu.

  • Gehiegi egokitzea? Erregularizatu, kendu edo datu gehiago besterik ez.

  • Metrika onegiak? Proba multzoa filtratu duzu (uste baino gehiagotan gertatzen da).

Segurtasuna + erantzukizuna 🛡️

  • Kendu informazio pertsonala.

  • Errespetatu lizentziak.

  • Tokikoa lehenik = pribatutasuna + kontrola, baina konputazio-mugekin.

  • Dokumentatu arriskuak (bidezkoak, segurtasuna, erresilientzia, etab.) [4].

Konparazio taula erabilgarria 📊

Tresna Onena honetarako Zergatik erabili?
scikit-learn Datu tabularrak Garaipen azkarrak, API garbia 🙂
PyTorch Sare sakon pertsonalizatuak Komunitate malgua eta erraldoia
TensorFlow Ekoizpen-hodiak Ekosistema + zerbitzatzeko aukerak
Transformadoreak Testu-zereginak Aurrez entrenatutako modeloek kalkulua aurrezten dute
espazioa NLP hodiak Industria-indarra, pragmatikoa
Gradio Demoak/UIak 1 fitxategi → UI
API azkarra APIak Abiadura + auto dokumentuak
ONNX exekuzio-denbora Esparru gurutzatuen erabilera Eramangarria + eraginkorra
llama.cpp Tokiko LLM txikiak CPUrako kuantizazio egokia [5]
Docker Inguruneak partekatzea «Edozein lekutan funtzionatzen du»

Hiru murgiltze sakonago (benetan erabiliko dituzu) 🏊

  1. Taulen ezaugarrien ingeniaritza → normalizatu, bero bakarra, zuhaitz ereduak probatu, gurutzatutako balidazioa [1].

  2. Testurako ikaskuntza transferitu → transformadore txikiak findu, sekuentziaren luzera apala mantendu, F1 klase arraroetarako [1].

  3. Tokiko inferentziarako optimizazioa → kuantifikazioa, ONNX esportazioa, tokenizatzaileak cachean gordetzea.

Tranpa klasikoak 🪤

  • Eraikuntza handiegia, goizegi.

  • Datuen kalitatea alde batera utzita.

  • Proba zatiketa saltatzea.

  • Itsu-itsuan kopiatu-itsatsi kodeketa.

  • Ezer dokumentatu gabe.

README batek ere ordu batzuk geroago gordetzen du.

Denbora merezi duten ikaskuntza baliabideak 📚

  • Dokumentu ofizialak (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Transformers).

  • Google ML ikastaro bizkorra, DeepLearning.AI.

  • OpenCV dokumentuak ikusmenaren oinarrietarako.

  • spaCy erabilera gida NLP hodientzat.

Bizitzarako trikimailu txiki bat: zure GPU instalazio komandoa sortzen duten instalatzaile ofizialak bizitza salbatzaileak dira [2][3].

Dena elkarrekin bilduz 🧩

  1. Helburua → laguntza-txartelak 3 motatan sailkatzea.

  2. Datuak → CSV esportazioa, anonimizatua, zatitua.

  3. Oinarrizko lerroa → scikit-learn TF-IDF + erregresio logistikoa.

  4. Berritu → Transformadorearen doikuntza fina oinarri-lerroa gelditu egiten bada.

  5. Demo → Gradio testu-koadro aplikazioa.

  6. Bidali → Docker + README.

  7. Iteratu → akatsak konpondu, berriro etiketatu, errepikatu.

  8. Babesa → dokumentuen arriskuak [4].

Izugarri eraginkorra da.

Laburbilduz 🎂

IA bat zure ordenagailuan nola egin ikastea = arazo txiki bat aukeratu, oinarri bat eraiki, laguntzen duenean bakarrik areagotu eta konfigurazioa erreproduzigarria mantendu. Bi aldiz egin eta gai sentituko zara. Bost aldiz egin eta jendeak laguntza eskatzen hasiko zaizu, eta hori da, sekretuan, dibertigarria.

Eta bai, batzuetan tostador bati poesia idazten irakastea bezala sentitzen da. Ondo dago. Jarraitu jolasten. 🔌📝

Erreferentziak

[1] scikit-learn — Metrikak eta modeloen ebaluazioa: esteka
[2] PyTorch — Tokiko instalazio hautatzailea (CUDA/ROCM/Mac MPS): esteka
[3] TensorFlow — Instalazioa + GPU egiaztapena: esteka
[4] NIST — AI Arriskuen Kudeaketa Esparrua: esteka
[5] llama.cpp — Tokiko LLM biltegia: esteka

Aurkitu azken IA AI Laguntzaileen Denda Ofizialean

Guri buruz

Blogera itzuli