Giriş
Yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi ve dağıtılması, günümüz teknolojik dünyasında önemli bir yer tutar. Rocky Linux 9, stabil ve güvenilir bir Linux dağıtımıdır ve yapay zeka uygulamalarının dağıtımı için uygun bir ortam sağlar. Bu dağıtımın özellikleri, kullanıcıların çeşitli araçlar ve kütüphaneler aracılığıyla yapay zeka projelerini etkili bir şekilde gerçekleştirmelerine olanak tanır.
Rocky Linux 9 Kurulumu
Rocky Linux 9’un kurulum süreci, diğer Linux dağıtımlarındaki gibi oldukça basittir. Öncelikle bir yükleme medyası oluşturulması gerekmektedir. Bu medya bir USB sürücü veya DVD olabilir. Rocky Linux’un resmi web sitesinden ISO dosyası indirilerek yükleme medyası hazırlanır. Medya hazırlandıktan sonra, sunucu veya hedef makine bu medyadan başlatılır.
Kurulumu başlatıldığında, dil ve klavye ayarları gibi temel yapılandırmalar yapıldıktan sonra, disk bölümlendirmesi yapılır. Otomatik veya elle bölümlendirme seçeneğiyle, sistemin kurulacağı disk alanı belirlenir. Kurulum tamamlandıktan sonra, sunucu yeniden başlatılır ve temel ayarlar yapılandırılır.
Gerekli Paketlerin Yüklenmesi
Yapay zeka uygulamalarının çalışması için genellikle birkaç önemli paketin yüklenmesi gerekmektedir. Rocky Linux 9, yum veya dnf paket yöneticileri ile bu işlemleri yapmayı kolaylaştırır. Gerekli olan Python, TensorFlow, PyTorch gibi yapay zeka kütüphaneleri için öncelikle EPEL (Extra Packages for Enterprise Linux) deposu etkinleştirilir.
Örneğin, aşağıdaki komutlarla Python ve bazı temel kütüphaneler yüklenebilir:
“`bash
sudo dnf install python3 python3-pip
“`
Sonrasında TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler pip aracılığıyla kurulabilir:
“`bash
pip3 install tensorflow
pip3 install torch torchvision torchaudio
“`
Ortamların Yönetimi
Yapay zeka projeleri genellikle bağımlılıkların doğru bir şekilde yönetilmesini gerektirir. Bu nedenle, sanal ortamlar oluşturmak faydalı olacaktır. Python’da sanal ortam oluşturmak için `venv` modülü kullanılabilir. Aşağıdaki komut ile yeni bir sanal ortam oluşturulabilir:
“`bash
python3 -m venv myenv
“`
Bu ortam aktif hale getirildikten sonra, projeye özgü kütüphane yüklemeleri yapılabilir. Ortamı aktifleştirmek için şu komut kullanılmalıdır:
“`bash
source myenv/bin/activate
“`
Model Geliştirme
Rocky Linux 9 üzerinde yapay zeka uygulamaları geliştirmek için, genellikle Jupyter Notebook gibi interaktif araçlar kullanılır. Jupyter Notebook, kod yazmayı, çalıştırmayı ve sonuçları görselleştirmeyi kolaylaştırır. Jupyter’ın yüklenmesi için aşağıdaki komut kullanılabilir:
“`bash
pip install jupyter
“`
Sonrasında, Jupyter Notebook başlatılarak projeye dair gerekli çalışmalar yapılabilir:
“`bash
jupyter notebook
“`
Uygulama Dağıtımı
Uygulama geliştirme süreci tamamlandığında, bu uygulamanın dağıtımı için farklı yöntemler bulunmaktadır. Docker, uygulama dağıtımı için en yaygın kullanılan araçlardan biridir. Docker, uygulamaların izole bir ortamda çalıştırılmasına olanak tanıyarak, dağıtım sürecini basitleştirir.
Docker kurulumu için öncelikle aşağıdaki komutlar kullanılabilir:
“`bash
sudo dnf install dnf-plugins-core
sudo dnf config-manager –set-enabled powertools
sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
“`
Docker kurulduktan sonra, proje için bir Docker imajı oluşturulabilir. Aşağıdaki gibi bir Dockerfile hazırlanarak, gerekli bağımlılıklar ve ayarlar tanımlanabilir:
“`Dockerfile
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD [“python”, “app.py”]
“`
Docker imajı oluşturulduktan sonra, aşağıdaki komut ile çalıştırılabilir:
“`bash
docker build -t my-ai-app .
docker run -p 5000:5000 my-ai-app
“`
İzleme ve Yönetim
Uygulama dağıtıldıktan sonra, performans izleme ve yönetim süreçleri de önemlidir. Prometheus, Grafana gibi araçlar kullanılarak uygulamanın performansı gerçek zamanlı olarak izlenebilir. Bu araçlar, sistemin kararlılığını sağlamaya ve gerektiğinde müdahalelerde bulunmaya olanak tanır.
Sonuç
Rocky Linux 9, yapay zeka uygulamalarının dağıtımında güvenilir ve esnek bir platform sunar. Kurulum aşamasından model geliştirmeye, uygulama dağıtımından performans izlemeye kadar birçok işlem, bu sistem üzerinde kolaylıkla gerçekleştirilebilir. Yapay zeka projelerinin hayata geçirilmesi için gerekli altyapının oluşturulması, Rocky Linux 9’un sunduğu araçlar ve kütüphaneler sayesinde mümkün hale gelir.
