導入
AIベースのツール構築への開発者の関心が高まる中、Pythonはそのシンプルさ、可読性、そしてTensorFlow、PyTorch、scikit-learnといった豊富なライブラリによって、AIに最適なプログラミング言語の一つとして浮上しました。これらのライブラリは、機械学習、データ分析、ニューラルネットワークのための強力なツールを提供しており、PythonはAIおよび機械学習プロジェクトに最適な選択肢となっています。.
AIにおいてPythonが中心的な役割を果たしていることを考えると、Pythonスクリプトを効果的に実行する方法を学ぶことは重要です。このチュートリアルは、Ubuntuマシン上でシンプルなPythonスクリプトを実行することで、より高度なAIプログラミングの基礎を身に付けることを目的としています。.
前提条件
- sudo権限を持つ非rootユーザーでUbuntuを実行し、ファイアウォールを有効にしたサーバー。設定方法については、こちらのリストからディストリビューションを選択し、「サーバー入門ガイド」に従ってください。サポートされているバージョンのUbuntuを実行していることをご確認ください。.
- Linux コマンドラインの紹介。.
- 始める前に、Ubuntu ターミナルで sudo apt-get update を実行して、システムに設定されているリポジトリから入手可能なソフトウェアの最新バージョンとセキュリティ更新がシステムにあることを確認します。.
これらの手順は、Ubuntu 24.04、Ubuntu 22.04、Ubuntu 20.04 の最新リリースに適用されます。Ubuntu バージョン 18.04 以前をご利用の場合は、これらのバージョンはサポート対象外となっているため、最新バージョンへのアップグレードをお勧めします。この手順は、Ubuntu のバージョンをアップグレードする際に役立ちます。.
ステップ1 – Python環境の設定
Ubuntu 24.04にはデフォルトでPython 3が付属しています。ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してPython 3がインストールされていることを確認してください。
python3 --version
マシンに Python 3 がすでにインストールされている場合、このコマンドは Python 3 の現在のバージョンを返します。インストールされていない場合は、次のコマンドを実行して Python 3 のインストールを取得できます。
sudo apt install python3
次に、システムに pip パッケージ インストーラーをインストールする必要があります。
sudo apt install python3-pip
ステップ2 – Pythonスクリプトを作成する
次のステップは、実行したいPythonコードを記述することです。新しいスクリプトを作成するには、任意のディレクトリに移動してください。
cd ~/path-to-your-script-directory
ディレクトリに移動したら、新しいファイルを作成する必要があります。ターミナルで次のコマンドを実行してください。
nano demo_ai.py
空のテキストエディタが開きます。ここにロジックを記述するか、以下のコードをコピーしてください。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
import random
# Generate sample data
x = np.array([[i] for i in range(1, 21)]) # Numbers 1 to 20
y = np.array([i % 2 for i in range(1, 21)]) # 0 for even, 1 for odd
# Create and train the model
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(x, y)
# Function to predict if a number is odd or even
def predict_odd_even(number):
prediction = model.predict([[number]])
return "Odd" if prediction[0] == 1 else "Even"
if __name__ == "__main__":
num = random.randint(0, 20)
result = predict_odd_even(num)
print(f"The number {num} is an {result} number.")このスクリプトは、scikit-learnライブラリを用いてシンプルな決定木分類器を作成します。ランダムに生成されたサンプルデータに基づいて、モデルに奇数と偶数を区別する学習を行います。そして、学習結果に基づいて、指定された数値の予測を行います。.
保存してテキストエディターを終了します。.
ステップ3 – 必要なパッケージをインストールする
この手順では、上記のスクリプトで使用したパッケージをインストールします。.
最初にインストールする必要があるパッケージはNumPyです。このライブラリを使用して、機械学習モデルのトレーニング用のデータセットを作成しました。.
Python 3.11 および Pip 22.3 以降では、Python ベース環境を「外部管理」としてマークすることを規定する新しい PEP 668 が導入されました。そのため、pip3 scikit-learn numpy などの numpy インストールコマンドを実行すると、「外部管理環境」というエラーが発生します。.
Numpyを正常にインストールして使用するには、Pythonパッケージをシステム環境から分離する仮想環境を作成する必要があります。これは、異なるプロジェクトに必要な依存関係を分離し、パッケージバージョン間の潜在的な競合を防ぐため、重要です。.
まず、次のコマンドを実行して仮想環境を作成します。
sudo apt install python3-venv
このツールを使用して、作業ディレクトリに仮想環境を作成します。.
python3 -m venv python-env次のステップは、アクティベーション スクリプトを実行してこの仮想環境をアクティベートすることです。.
source python-env/bin/activate
実行すると、仮想環境名のプレフィックスが次のようになっていることを示すターミナルプロンプトが表示されます。
Output
(python-env) ubuntu@user:次のコマンドを実行して必要なパッケージをインストールします。
pip install scikit-learn numpy
random モジュールは Python 標準ライブラリの一部なので、別途インストールする必要はありません。Python に付属しており、追加のインストールなしで直接使用できます。.
ステップ4 – Pythonスクリプトを実行する
必要なパッケージがすべて揃ったので、作業ディレクトリで次のコマンドを実行して Python スクリプトを実行できます。
python3 demo_ai.py
実行が成功すると、目的の出力が表示されます。.
Output
(python-env) ubuntu@user:~/scripts/python demo_ai.py
The number 5 is an Odd number.
(python-env) ubuntu@user:~/scripts/python demo_ai.py
The number 17 is an Odd number.ステップ5 [オプション] – スクリプトを実行可能にする
スクリプトを実行すると、python3と入力して明示的にPythonを呼び出すことなく、直接実行できます。これにより、スクリプトの実行速度が上がり、実行が簡単になります。.
テキスト エディターを使用して Python スクリプトを開きます。.
nano demo_ai.py
ファイルの先頭に、スクリプト実行時に使用するインタープリタをシステムに指示するシェバン「#!」を追加します。コードの前に次の行を追加します。
#!/usr/bin/env python3
ファイルを保存して閉じます。.
次に、このスクリプトを実行可能にして、ターミナル内の他のプログラムやコマンドと同じように実行できるようにします。.
chmod +x demo_ai.py
実行が成功すると、すぐにコントロールが表示されます。その後は、次のようにスクリプトを実行できます。
./demo_ai.py
結果
UbuntuマシンでPythonスクリプトを実行するのは簡単です。Pythonスクリプトの実行方法を理解することで、人工知能開発に不可欠なツールも含め、Pythonが提供する強力なツールを探求し始めることができます。.
