Welche Voraussetzungen für Deep Learning mit Python?
Hallo, ich lerne gerade Python und würde mich auf einem höheren Niveau später auch mit Deep Learning befassen wollen. Ich habe gelesen, dass Deep Learning entsprechende Hardware benötigt, kann mir unter dieser abstrakten Formulierung aber nicht viel vorstellen. Auf Seiten wie Mifcom habe ich PCs gesehen, die extra für diese Bereiche konzipiert wurden und frage mich nun, ob ich mit einem Macbook überhaupt in diesen Bereich gehen kann. Die Grafikkarte ist ja schliesslich nicht gerade die Stärke von Macbooks (in diesem Fall Macbook Pro, 2019).
Als jemand mit bislang 0 Plan diesbezüglich würde ich eure Meinungen hören wollen, gerne auch von jemandem, der Erfahrung in diesem Bereich hat.
2 Antworten
ob ich mit einem Macbook überhaupt in diesen Bereich gehen kann
Willst du's lernen? Klar, dein Macbook reicht dafür vollkommen aus.
Willst du mit großem Durchsatz komplexe Modelle mit vielen Daten trainieren und ausführen? Das wird halt nix auf der eigenen Maschine, da wirst du dir eher eine GPU-Instanz von AWS oder sonst einem Cloudprovider besorgen.
Ich natürlich.
Aber ernsthaft: da ist kein Widerspruch. Der Mac reicht völlig aus, um das Handwerkszeug zu lernen - auch Profis in dem Bereich lassen dann aber nicht unter dem Schreibtisch rechnen, sondern in der Cloud. Als Entwicklermaschine verwenden sie gern Macs.
Beide haben recht, da es stark davon abhängt, im welchem Umfang du dein Modell betreiben willst.
Für die ersten Schritte zum Lernen und kleinen Rumexperimentieren reicht das Macbook völlig aus, bei detailliertere Auswertungen dürfte es dein Macbook aber sehr schnell in die Knie zwingen.
Aber ob sich der spezielle Hardware-Kauf lohnt? Da mietet man sich doch eher irgendwo Rechnerzeit und lässt es dort durchlaufen.
Wenn es stimmt, dass
Auf Seiten wie Mifcom habe ich PCs gesehen, die extra für diese Bereiche konzipiert wurden.
frage ich mich, warum man statt solcher PCs nicht gleich die kostenfreie Variante von Colab nutzt (vor allem dann, wenn man sich im Ernstfall doch mit Colab bekannt machen muss). Muss man das Lernen auf Mac oder dedizierten PCs dann nicht als Umweg sehen? Wenn nein, warum nicht?
Danke, genau darum geht es mir: Ein Haus baut man ja auch nicht vom Dach aus, ich will mir erstmal nur Wissen aneignen und es anhand von vergleichsweise simplen Beispielen ausprobieren. Wusste nur nicht, wie rechenintensiv das ist und ob mein Mac direkt Schwierigkeiten kriegt. Später kann ich mir ja immer noch einen entsprechenden Rechner kaufen, wenn sich wirklich grosses Interesse entwickelt und ich in die Richtung gehen möchte.
Stell dir einfach einen Garten vor.
Wenn du gerade mal 1m² Rasenfläche hast, wirst du dir dafür keinen 250€ Rasenmäher holen, sondern vielleicht einen für 50€, wo du die Cutter vielleicht noch von Hand betreiben musst. Da das Mähen aber kaum 2 Minuten dauert, kümmert dich der Mehraufwand nicht.
Bei 20+ m² greifst du dann vielleicht doch langsam zum höherwertigen Modell um Arbeit und Zeit zu sparen!
Wenn du aber hinter deinem Schloss 5 Fussball-Felder stehen hast, die du mähen musst, engagierst du direkt einen Gärtner, der einen fahrbaren Rasenmäher und ähnlich professionelles Equipment hat.
Ich hoffe, dieses äußerst bildliche Gedankenmodell erklärt, wann was wie und wo geeignet ist.
Wenn du erstmal mit 1m² Rasenfläche anfangen willst, kaufst du dir noch keinen Rasenmäher. ;-)
Wäre der Umgang mit der kostenfreien Variante von Colab deutlich umständlicher als auf Mac oder PC die Basics von Deep Learning zu erlernen?
Die Frage verstehe ich nicht ganz. Wenn ich mich nicht täusche, fügst du bei Colab doch einfach nur deinen Python Code ein, der dann ausgeführt wird, nur eben auf der bereitgestellten Hardware von Google statt auf deinem Computer.
Das hat mit dem Lernen als solches nicht zu tun, bei beiden musst du die Coding-Basics erstmal erlernen, du nutzt zum Ausführen lediglich eine andere Hardware.
Oder täusche ich mich und Colab setzt eine eigene Programmiersprache voraus?
https://www.youtube.com/watch?v=inN8seMm7UI
Mit anderen Worten: Gleich mit Colab zu lernen scheint noch einfacher als einen eigenen Mac oder PC zu nutzen.
Wenn du auf die Funktionalität rauswillst:
Man bringt Grundschülern nicht das Rechnen bei, indem man ihnen einen Taschenrechner in die Hand drückt. ;-)
Nein, mit Macbook kannst du kaum was drehen.
Deep Learning erfordert fast immer aufgrund der Frameworks eine CUDA GPU von Nvidia, und eine MacBook APU oder was auch immer verbaut ist ist nicht ansatzweise leistungsstark genug, je nachdem was du vorhast (8 GB VRAM sind eigentlich ein minimum, macbook pros haben nichtmal 2 wenn ich mich nicht irre)
Du kannst aber colab.research.google.com verwenden, da kriegst du gute GPUs für bis zu 12 Stunden
Sehr interessant, danke.
Wer hat denn nun recht: Sie oder mompf03231 ?
Ihrer beider Aussagen widersprechen sich ja in vollem Umfang.