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Comparación de gestores de paquetes populares

Antes o después, todo científico de datos e ingeniero de aprendizaje automático se encontrará con gestores de paquetes y entornos. Los entornos contienen las bibliotecas necesarias para ejecutar el código del proyecto. Los desarrolladores pueden crear múltiples entornos en la misma máquina, lo que permite mantener diferentes entornos para diferentes proyectos. El software no se instala en todo el sistema, sino que se encuentra dentro de un entorno.

Los gestores de paquetes se utilizan para distribuir bibliotecas de software. Entre los gestores de paquetes populares se encuentran conda, pip y mamba.

Vale la pena echar un vistazo a mamba, ¡ya que pude instalar un entorno grande 10 veces más rápido a través de mamba, en comparación con conda!

En este artículo, te mostraré cómo obtener esta aceleración. Discutiré:

• Las 5 mejores APIs de difusión estable para una integración fácil de aplicaciones
• Altman está de vuelta El CEO de OpenAI triunfa sobre la turbulencia en la sala de juntas
• Tutorial de Sklearn Módulo 1

• Cómo configurar un entorno
• Los gestores de paquetes y entornos conda y mamba
• Cómo se comparan en términos de velocidad
• libmamba: ¿aceleración de mamba dentro de conda?

Entorno de Software

Mantener un archivo de entorno de software asegura que el código siga siendo reproducible y se pueda ejecutar en diferentes plataformas. Un proyecto de aprendizaje automático siempre debe incluir una lista de los paquetes requeridos, junto con sus números de versión. Si le das tu modelo a otro desarrollador o lo envías a un cliente, ellos podrán replicar el entorno localmente.

Un archivo de entorno de muestra se ve así, tomado de uno de mis repositorios de git en https://github.com/crlna16/ai4foodsecurity:

name: ai4foodsecuritychannels:  - conda-forge  - defaults  - pytorch  - nvidiadependencies:  - pandas==1.0.1  - geopandas==0.8.2  - rasterio==1.1.8  - matplotlib==3.3.2  - tensorboard==2.4.0  - sentinelhub==3.3.2  - pytorch==1.9.0  - torchvision==0.10.0  - numpy==1.19.5  - sh==1.14.2  - radiant-mlhub==0.3.0  - ipykernel=5.3.4  - 'cudatoolkit=11.1'

Los sistemas de gestión de paquetes se pueden utilizar para crear entornos a partir de archivos como este.

Sistemas de Gestión de Paquetes

Existen varias formas de crear entornos e instalar paquetes en ellos. Nos enfocaremos en…

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