1. Curso de fundamentos de redes neuronales
2. Curso de Redes Neuronales Convolucionales
3. Curso profesional de Redes Neuronales con TensorFlow
4. Curso de Transfer Learning con Hugging Face
5. Curso de introducción a Demos de Machine Learning con Hugging Face
6. Curso profesional de Computer Vision con TensorFlow
7. Curso de detección y segmentación de objetos con TensorFlow
8. Curso de generación de imágenes
9. Curso de Fundamentos de NLP
10. Curso de Algoritmos de Clasificación de Texto
Este repositorio ha sido creado utilizando Ubuntu 22.04.2 LTS
La fecha inicial de creación de este repositorio es: Marzo 2023
Las características de mi computadora de trabajo son las siguientes:
- Modelo del hardware: Acer Nitro AN515-58
- Memoria: 16 Gb
- Procesador: 12th Gen Intel® Core™ i7-12700H × 20
- Gráficos: NVIDIA Corporation GA106M [GeForce RTX 3060 Mobile / Max-Q]
- Disco: 1.5 TB
- SO: Ubuntu 22.04.2 LTS
- Tipo de SO: 64-bits
- Versión de GNOME: 42.5
Drivers de NVIDIA para Deep Learning:
Thu Mar 16 14:25:50 2023
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| NVIDIA-SMI 515.86.01 Driver Version: 515.86.01 CUDA Version: 11.7 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| N/A 42C P8 16W / N/A | 62MiB / 6144MiB | 14% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| 0 N/A N/A 2626 G /usr/lib/xorg/Xorg 61MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Se ha utilizado python 3.10 como base de este repositorio.
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Instalar venv:
pip3 install virtualenv
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Crear entorno virtual:
python3 -m venv model_env
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Activar el entorno:
source model_env/bin/activate
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Actualizar pip:
pip install --upgrade pip
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Instalar dependencias:
pip install -r requirements.txt
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Corroborar que se está corriendo el python adecuado:
which python
Respuesta esperada:
Deep Learning/model_env/bin/python
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Correr python:
python main.py
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Desactivar entorno:
deactivate