Секреты, которые следует знать перед началом работы
🙀 Джетсон А? Что это?
NVIDIA Jetson Nano - это, по сути, удивительный маленький компьютер. Я бы описал его как Raspberry Pi, за исключением того, что он имеет графический процессор. Добавьте к этому низкую цену в 99 долларов, и энтузиасты AI / ML увидят дешевое устройство, которое может переходить от настольного компьютера к периферии с идеальным паритетом. Идеальная машина для искусственного интеллекта в дикой природе!
🎅 Исправление: заработайте 89 долларов сегодня!
БОНУСНЫЕ ПУНКТЫ ПРОДАЖИ, КОТОРЫЕ МЕНЯ ВОЛНОВЛИСЬ
- Как пользователь Mac, я часто сталкиваюсь с слабым графическим процессором. Это маленькое устройство может превзойти мой MacBook Pro для обучения искусственному интеллекту / машинному обучению.
- Некоторые полуважные библиотеки, такие как Dlib, не созданы для Windows, поэтому вам понадобится Linux-машина, чтобы получить эту производительность графического процессора.
- Любой хороший повод снова запустить Linux.
Моя цель?
У меня есть старый iMac 2012 года, который находится справа от моей станции, и я обычно не использую его, хотя я мог переключать мышь / клавиатуру одним нажатием кнопки.
Вместо этого я мог бы заменить это пространство на Nano. НО… Это не верстак; Мне нужно будет закрыть его, как маленький компьютер, и сохранить в безопасности.
Подойдет что-то вроде этого кейса GeekWorm!
Звучит как план! Я могу просто заказать мне футляр за 30 долларов сверх 99 долларов, и я готов!
… or am I?
Грязный секрет №1 - Цена по частям
Вы еще не сделали покупку. Пришло время загрузить в тележку несколько дополнительных предметов, необходимых для запуска Nano.
SD-карта: как и Pi, SD-карта в комплект не входит. Большинство из нас привыкло к этому для периферийных устройств. Поскольку мне нужно устройство уровня настольного компьютера, я выбрал микрокарту на 256 ГБ. + 35 долларов США
Питание. Блок питания USB 5 В, 2 А не поддерживает периферийные устройства. СЮРПРИЗ! Вам понадобится домкрат 5v 4a, чтобы не потерять экран. + 14 долларов США
Вентилятор: в некоторых ящиках есть вентиляторы. Тот, который я получил, не сделал. Добавьте вентилятор на 5 В, чтобы охладить графический процессор. + 15 долларов США
Wi-Fi + Bluetooth: в отличие от последних устройств Pi, здесь нет Wi-Fi или Bluetooth, поэтому вам придется покупать эту карту отдельно. + 21 доллар США
Антенна: карта Wi-Fi не имеет антенн. Я был сумасшедшим и прикрепил внутреннюю антенну внутри к первому порту, а со второй антенной я подключил ее к внешней стороне корпуса. + 14 долларов США
Это увеличивает цену моего рабочего стола от 130 долларов (устройство + чехол) до 230 долларов.
TL: DR; Хотя эта модульная система позволяет снизить цену, если вы встраиваете Jetson Nano в устройство для работы в полевых условиях, это немного шокирует первоначальную цену в 99 долларов, которую вы, возможно, рассматривали.
Грязный секрет №2 - Только сделай сам
Это устройство идеально подходит для сборщиков компьютеров, роботов и решателей головоломок. Если у вас будет мастерская, вы будете счастливы!
Если у вас нет семинара или времени, у вас проблемы.
Отверстия под винты для вентилятора не имеют резьбы, распакованные части занимают небольшой стол, а установка карты требует небольшого ноу-хау. Это как мебель ИКЕА. Если это ваш первый раз, это займет некоторое время, и как только вы закончите, вы задумаетесь о том, как бы вы могли это сделать за четверть этого времени.
Хотя я проделал некоторые безумные вещи с Raspberry Pi, я признаю, что искал всевозможные конверсии, пока был в хозяйственном магазине, и в конечном итоге перекупил, просто чтобы убедиться, что я не собираюсь получать не тот размер.
TL: DR; Ничто не заменит того ощущения, которое вы испытываете, когда одеваете провода и закручиваете последние винты, но важно отметить, что вам придется делать все это самому 👆 - это серьезное препятствие между покупкой и использованием!
Грязный секрет № 3 - вы еще не готовы?
Наконец-то! У меня на столе стоит этот маленький черный ящик, он подключен, протестирован и готов к работе! Я загружаю Ubuntu, иду установить пакет и…. pip не установлен. Python есть, но довольно много общих библиотек, которые вы ожидаете увидеть в образе, полностью отсутствуют.
Теперь я понимаю, что вам может не понадобиться все ... но для тех из нас, кто это делает, у нас впереди большая установка, и, учитывая, что это небольшой процессор, у нас есть часов установки .
К счастью, вот замечательная статья, в которой перечислены следующие несколько часов вашей жизни:
В этом руководстве OpenCV не запускается, поэтому вам нужно будет собрать его из исходного кода. Надеюсь, мы скоро найдем для этого хорошее руководство.
TL: DR; Вы можете рассчитывать на несколько часов настройки перед запуском вашего первого проекта на устройстве.
ОБНОВИТЬ!!!!!
Теперь вы можете избавиться от этой головной боли! Вот Nano .img с фантастической настройкой для вас!
Грязное резюме
Я предполагаю, что большие проблемы здесь - это BTB (барьеры для сравнительного анализа). Если вы хотите просто оценить Jetson Nano как инструмент, вы потратите несколько дней на дополнительные задачи и неизвестные затраты, чтобы сравнить это устройство со старым ноутбуком или телефоном.
Адаптация не обязательно сложна, она просто важна. Игривая причудливость «попробовать это», как большинство людей делают с Raspberry Pi, отсутствует, если только ваша идея попытки не включает в себя бюджет и время, чтобы повозиться. Это требует, чтобы кто-то отправил комплект «Для начала» или готовые корпуса со всей удаленной головной болью.
Возможно, я изменяю своей психике разработчика / инженера, апеллируя к маркетинговому подходу «Сделай это для меня», но по мере появления все большего количества периферийных устройств я считаю, что сэкономленное время на адаптации - это заработанный интерес клиентов.
Следующие шаги:
Я буду оценивать Jetson Nano как удобный второй компьютер. Тестируем его, играем с ним и, надеюсь, напишем больше об опыте! Обязательно подпишитесь на меня здесь и в других социальных сетях, чтобы быть в курсе обновлений!
Хотите узнать, как использовать ИИ и машинное обучение в Интернете с помощью TensorFlow.js?
JavaScript позволяет создавать интерфейсные веб-сайты, которые могут использовать возможности ИИ непосредственно в браузере. Учитесь с нуля с помощью этой книги.
Зарезервируйте свою копию на Amazon прямо сейчас
Гант Лаборд - директор по инновациям в Infinite Red, опубликованный автор, адъюнкт-профессор, всемирно известный оратор и безумный ученый, обучающийся. Хлопайте / подписывайтесь / твитните или посетите его на конференции.
Подробнее о машинном обучении можно узнать здесь: FunMachineLearn Twitter и здесь https://infinite.red/machinelearning
Есть минутка? Подробнее!
Хотите заняться искусственным интеллектом? Пройдите этот бесплатный курс!
Примечание редактора. Heartbeat - это онлайн-публикация и сообщество, созданное авторами и посвященное предоставлению первоклассных образовательных ресурсов для специалистов по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.
Независимо от редакции, Heartbeat спонсируется и публикуется Comet, платформой MLOps, которая позволяет специалистам по данным и группам машинного обучения отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать свои эксперименты. Мы платим участникам и не продаем рекламу.
Если вы хотите внести свой вклад, отправляйтесь на наш призыв к участникам. Вы также можете подписаться на наши еженедельные информационные бюллетени (Deep Learning Weekly и Comet Newsletter), присоединиться к нам в » «Slack и подписаться на Comet в Twitter и LinkedIn для получения ресурсов, событий и гораздо больше, что поможет вам быстрее создавать лучшие модели машинного обучения.
