iAI

iAI 项目介绍

iAI项目是基于Ubuntu平台构建的AI实验环境，旨在为研究人员和开发人员提供一个完整的AI学习和实验框架。项目覆盖从硬件配置到软件安装，再到算法实现和优化的全流程，帮助用户更好地在AI领域开展研究和开发。

安装环境

项目所需的软硬件环境配置如下：

硬件：

• Intel 12900K 处理器
• ROG MAXIMUS Z690 HERO 主板
• NVIDIA RTX 3090 显卡
• 32G DDR5 5600内存
• SSD 7T (1 个) + 1T (4 个)
• HDD 16T (2 个)

系统：

• Ubuntu 版本范围从18.04到22.04
• Windows 11 Professional

软件：

• 支持CUDA版本从9.0到12.1，以及cuDNN和TensorRT
• 其它工具包括OpenCV、caffe、Protobuf、Matlab、VIM、Tmux、zsh

框架与算法：

• Pytorch、OpenmmLab框架
• 涵盖目标检测、语义分割、多任务学习、BEV、大模型等算法

AI基础环境搭建

项目首先提供详尽的AI基础环境搭建指南，包括安装Ubuntu和Windows双系统，设置NVIDIA驱动和CUDA工具包等。例如：

• 在有无集成显卡的情况下安装和设置不同的系统环境
• 使用多版本CUDA，并进行相应的环境变量配置
• 使用Anaconda进行虚拟环境的管理
• 安装和配置OpenCV、Docker、TensorRT等工具

AI算法实现

一旦环境搭建完成，项目引导用户在此基础上实现各种AI算法，主要包括：

• 目标检测：如YOLO V3、Faster R-CNN
• 处理Anaconda环境下TensorFlow和Pytorch共存问题
• 深度学习服务器上的常见问题解决，如多显卡训练和远程服务器访问

AI框架与模型优化

项目详细介绍了如何使用常见的AI框架（如TensorFlow和Pytorch）进行模型研发和优化。具体包括：

• 模型定义、训练和测试流程
• 使用工具如Netron和TensorBoard进行模型和训练过程的可视化
• 网络量化和剪枝等模型优化技术，以提升模型效能

Ubuntu FAQ及工具

为了适应AI开发过程中可能遇到的系统问题，项目还包含了Ubuntu系统的常见问题解答，如：

• 系统环境变量初始化
• Docker和zsh等工具的安装
• 各种编程环境vscode及Sublime Text 3的配置
• 监视GPU和CPU资源利用情况

未来计划

项目团队计划继续完善算法实现，如语义分割、网络优化、目标追踪等，同时保持对最新硬件（如3090显卡）和最新Ubuntu系统的适配。

通过这些组件的有效整合，iAI项目为AI开发者提供了一个功能齐全且灵活的实验平台，支持用户对不同算法进行尝试，并手把手带领大家从入门到精通。