- Python 3.6 oder höher

- PIP

- NumPy

- Scikit-lernen

Anleitung :

1. Laden Sie das KI-Modell herunter :

- Suchen Sie ein KI-Modell, das Sie lokal ausführen möchten. Viele vorab trainierte Modelle stehen zum Download von Quellen wie TensorFlow Hub, PyTorch Hub oder Hugging Face Hub zur Verfügung.

2. Erstellen Sie eine lokale Umgebung :

- Erstellen Sie eine neue virtuelle Python-Umgebung, um die Abhängigkeiten für die Ausführung Ihres KI-Modells zu isolieren. Hier ist ein Beispiel mit dem Paket „virtualenv“:

„

python -m venv local-ai-env

„

- Aktivieren Sie die neu erstellte virtuelle Umgebung:

„

Quelle local-ai-env/bin/activate

„

3. Installieren Sie die erforderlichen Python-Pakete :

– Stellen Sie sicher, dass die erforderlichen NumPy- und Scikit-learn-Pakete installiert sind:

„

pip install numpy sklearn

„

- Installieren Sie außerdem alle zusätzlichen Abhängigkeiten, die speziell für das KI-Modell erforderlich sind. Überprüfen Sie die Dokumentation des Modells auf weitere Abhängigkeiten, die Sie möglicherweise benötigen.

4. Laden Sie die Daten des KI-Modells herunter :

- Abhängig vom KI-Modell müssen Sie möglicherweise dessen Trainingsdaten herunterladen und vorverarbeiten. Einzelheiten zur Vorbereitung der Daten finden Sie in der Dokumentation des Modells.

5. Führen Sie das KI-Modell aus :

- Sobald Sie die Umgebung eingerichtet und die erforderlichen Ressourcen heruntergeladen haben, können Sie Ihr KI-Modell ausführen. Befolgen Sie die Anweisungen in der Dokumentation des Modells, um es auf dem lokalen Computer auszuführen.

6. Geben Sie Input :

– Das KI-Modell erfordert möglicherweise Eingaben wie Bilder, Audio- oder Textdaten. Stellen Sie sicher, dass Sie die Eingabedaten in dem vom Modell erwarteten Format vorbereiten.

7. Ausgabe erhalten :

– Sobald das KI-Modell erfolgreich ausgeführt wird, liefert es eine Ausgabe. Dies kann je nach Art des Modells eine Vorhersage oder eine Schlussfolgerung sein.

8. Deaktivieren Sie die virtuelle Umgebung :

- Sobald Sie mit der Ausführung des KI-Modells fertig sind, beenden Sie das Python-Skript und deaktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

„

deaktivieren

„

Bedenken Sie, dass verschiedene KI-Modelle unterschiedliche Anforderungen und Komplexitäten haben können, sodass die genauen Schritte variieren können. Spezifische Anweisungen finden Sie in der Dokumentation Ihres gewählten Modells.