{"id":183967,"date":"2023-08-20T18:49:38","date_gmt":"2023-08-20T17:49:38","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=183967"},"modified":"2026-02-06T06:20:38","modified_gmt":"2026-02-06T05:20:38","slug":"machine-learning-projekt-wie-bereite-ich-meine-umgebung-vor-bevor-ich-ein-projekt-beginne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-projekt-wie-bereite-ich-meine-umgebung-vor-bevor-ich-ein-projekt-beginne","title":{"rendered":"Machine Learning Projekt: Wie bereite ich meine Umgebung vor, bevor ich ein Projekt beginne?"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li><a style=\"color: #000000;\" href=\"\/#introduction\">Einf\u00fchrung<\/a>\n<ul>\n<li><a style=\"color: #000000;\" href=\"\/#reglages\">Einstellungen<\/a><\/li>\n<li><a style=\"color: #000000;\" href=\"\/#environnement\">Virtuelle Umgebung<\/a><\/li>\n<li><a style=\"color: #000000;\" href=\"\/#editeurs\">Texteditoren<\/a><\/li>\n<li><a style=\"color: #000000;\" href=\"\/#dossier\">Ordner organisieren<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a style=\"color: #000000;\" href=\"\/#conclusion\">Schlussfolgerung<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Einf\u00fchrung<\/h3>\n<p>Wenn du ein Projekt im <strong>Bereich Data Science<\/strong> beginnst, wird dich dieser Artikel interessieren!<\/p>\n<p>Bevor du mit einem <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-modelle-so-geht-diemodellierung-eines-machine-learning-projekts\">Machine-Learning-Projekt<\/a> beginnst, ist es wichtig, dass du deine Entwicklungsumgebung gut vorbereitet und organisiert hast.<\/p>\n<p>In diesem Artikel erf\u00e4hrst du, wie du deine Umgebung in mehreren Schritten einrichten und vorbereiten kannst.<\/p>\n<h4>a) Einstellungen<\/h4>\n<p>Bevor du loslegst, ist es wichtig, dass du einige Einstellungen an deiner Arbeitsumgebung vornimmst. Dieser Schritt ist eine wichtige Voraussetzung, bevor du dich mit dem eigentlichen Problem befassen kannst.<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1600\" height=\"944\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/script_12.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/script_12.jpg 1600w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/script_12-300x177.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/script_12-1024x604.jpg 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/script_12-768x453.jpg 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/script_12-1536x906.jpg 1536w\" sizes=\"(max-width: 1600px) 100vw, 1600px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>Die erste Frage, die sich stellt, ist die nach der Code-Unterst\u00fctzung, die du verwenden willst: Um Python zu installieren, stehen dir mehrere M\u00f6glichkeiten zur Verf\u00fcgung. Du kannst Anaconda, Spyder oder eine andere geeignete IDE (oder Entwicklungsumgebung) verwenden.<\/p>\n<p>Im Allgemeinen empfehlen wir aus mehreren Gr\u00fcnden, Anaconda zu verwenden:<\/p>\n<p>Erstens: Die Funktionen von Anaconda f\u00fcgen sich gut in deine Umgebung ein und sind sehr einfach zu bedienen.<br \/>\nZweitens ist die Benutzeroberfl\u00e4che von Anaconda Desktop relativ einfach zu erlernen.<br \/>\nUnd schlie\u00dflich verf\u00fcgt Anaconda \u00fcber eine Reihe wichtiger Pakete und Bibliotheken, mit denen du die grundlegendsten Aufgaben erledigen kannst.<\/p>\n<style type=\"text\/css\">\n.tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}<br \/>\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}<br \/>\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}<br \/>\n.tg .tg-baqh{text-align:center;vertical-align:top}<br \/>\n.tg .tg-2sbs{background-color:#68cbd0;font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:top}<br \/>\n.tg .tg-0lax{text-align:left;vertical-align:top}<br \/>\n.tg .tg-jzk6{background-color:#9698ed;font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:top}<br \/>\n<\/style>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>Auf Windows<\/th>\n<th>Auf Mac<\/th>\n<th>Auf Linux<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Python<\/td>\n<td colspan=\"2\">https:\/\/www.python.org\/downloads\/<\/td>\n<td>sudo apt-get install python<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Spyder<\/td>\n<td colspan=\"2\">https:\/\/docs.spyder-ide.org\/3\/installation.html<\/td>\n<td>sudo apt-get install spyder<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><center><figcaption>Python und Spyder Installationsbefehle<\/figcaption><\/center><\/p>\n<h4>b) Virtuelle Umgebung<\/h4>\n<p>Nachdem du python installiert hast, ist es wichtig, eine virtuelle Umgebung zu schaffen.<\/p>\n<h5>Warum sollte man das tun?<\/h5>\n<p>Es ist wichtig, dass du sicherstellst, dass nur die verwendeten Pakete in deiner Umgebung installiert sind. Die virtuelle Umgebung erm\u00f6glicht es dem Python-Interpreter, isoliert installierte Bibliotheken und Skripte einzubinden.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.python.org\/3\/library\/venv.html\"><strong>Virtualenv (venv)<\/strong><\/a> ist eines der am h\u00e4ufigsten verwendeten Werkzeuge daf\u00fcr. In den meisten Versionen von Anaconda ist dieses bereits vorintegriert. Andernfalls musst du es herunterladen, bevor du eine neue Umgebung im Projektordner erstellst.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" width=\"750\" height=\"400\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image5.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image5.png 750w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image5-300x160.png 300w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\"><\/p>\n<h5>Die Vorteile<\/h5>\n<p>Du kannst<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/virtuelle-maschine-definition-verwendung-und-vorteile\"> virtuelle Umgebungen<\/a> beliebig oft erstellen und wechseln. Jede dieser Umgebungen kann unterschiedliche Bibliotheken und zugeh\u00f6rige Pakete haben.<\/p>\n<p>Du kannst Umgebungen auch relativ einfach in Anaconda erstellen und die verschiedenen Pakete, die du ben\u00f6tigst, direkt durch Suchen und Installieren in sie importieren.<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2022\/10\/script_13.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h5>Wie geht das ?<\/h5>\n<p>Il existe des commandes sp\u00e9cifiques pour utiliser, activer et d\u00e9sactiver un environnement virtuel depuis le terminal de votre machine :<\/p>\n<style type=\"text\/css\">\n.tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}<br \/>\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}<br \/>\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}<br \/>\n.tg .tg-kgcv{background-color:#68cbd0;border-color:inherit;font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}<br \/>\n.tg .tg-ehbx{background-color:#9698ed;border-color:inherit;font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}<br \/>\n.tg .tg-0pky{border-color:inherit;text-align:left;vertical-align:top}<br \/>\n<\/style>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>Windows<\/th>\n<th>Mac OS<\/th>\n<th>Linux<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Erstellung<\/td>\n<td>$ conda create -n nom_env python=3.6<\/td>\n<td colspan=\"2\">$ mkvirtualenv nom_env<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Aktivierung<\/td>\n<td>$ conda activate nom_env<\/td>\n<td colspan=\"2\">$ source activate nom_env<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Deaktivierung<\/td>\n<td>$ deactivate<\/td>\n<td colspan=\"2\">(nom_env)$ source deactivate<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h4>c) Texteditoren<\/h4>\n<p>Wenn du direkt mit .py-Dateien arbeitest, z. B. f\u00fcr den Import von Skripten, gibt es verschiedene Texteditoren wie Spyder, VSCode, PyCharm, Eclipse mit PyDev, usw.<\/p>\n<p>Wir empfehlen die Verwendung von Spyder oder VSCode, da diese Programme einen eingebauten <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/kernel-alles-ueber-die-methode-des-machine-learning\">Python-Kernel<\/a> und einen Bibliotheksbrowser haben, was die \u00dcberpr\u00fcfung des Codes und die Arbeit mit installierten Modulen erleichtert.<\/p>\n<p>Es ist auch m\u00f6glich, Erweiterungen zu integrieren, z. B. um den Code zu formatieren. Hierf\u00fcr gibt es z. B. Black oder Flake8.<\/p>\n<p>Wenn du jedoch nur Jupyter Notebook verwenden m\u00f6chtest, kannst du die folgenden Formatierungserweiterungen installieren: AutoPep8, isort, Flake8_nb&#8230;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" width=\"387\" height=\"137\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image2-3.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image2-3.png 387w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image2-3-300x106.png 300w\" sizes=\"(max-width: 387px) 100vw, 387px\"><\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"150\" height=\"150\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image1-150x150.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image1-150x150.png 150w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/08\/image1.png 256w\" sizes=\"(max-width: 150px) 100vw, 150px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h4>d) Organisiere den Ordner<\/h4>\n<p>Der letzte Schritt vor dem eigentlichen Projekt ist die Organisation der verschiedenen Python-Dateien, die mit dem Projekt in Verbindung stehen, im selben Verzeichnis (in dem du die virtuelle Umgebung erstellt hast). Dazu geh\u00f6rt auch eine Datei requirements.txt, die alle <strong>Bibliotheken<\/strong> enth\u00e4lt, die zu Dokumentationszwecken verwendet werden.<\/p>\n<p>Wie kann ich alle<strong> installierten Pakete anzeigen?<\/strong> Mit dem Befehl freeze<\/p>\n<p>zeige pip freeze<\/p>\n<p>Anschlie\u00dfend musst du alle Pakete in einer Textdatei speichern.<\/p>\n<p>pip freeze anzeigen &gt; requirements.txt<\/p>\n<p>Nun stell dir vor, dass du das Projekt eines Kollegen \u00fcbernehmen m\u00f6chtest. Um seinen gesamten Code ausf\u00fchren zu k\u00f6nnen, musst du die installierten Pakete lokal installieren. Das ist ganz einfach: Du kannst den folgenden Befehl ausf\u00fchren:<\/p>\n<p>pip install -r requirements.txt anzeigen<\/p>\n<h3>Fazit<\/h3>\n<p>Das Ziel dieses Artikels war es, dir bei der Einrichtung deiner Produktionsumgebung zu helfen.<\/p>\n<p>Jetzt kannst du jedes Machine-Learning-Projekt in Angriff nehmen.<\/p>\n<p>Wenn du mehr \u00fcber die verschiedenen Schritte eines <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/kernel-alles-ueber-die-methode-des-machine-learning\">Machine-Learning-Projekts<\/a> erfahren m\u00f6chtest, sehen wir uns im n\u00e4chsten Artikel.<\/p>\n<p>Bis bald!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Einf\u00fchrung Einstellungen Virtuelle Umgebung Texteditoren Ordner organisieren Schlussfolgerung Einf\u00fchrung Wenn du ein Projekt im Bereich Data Science beginnst, wird dich dieser Artikel interessieren! Bevor du mit einem Machine-Learning-Projekt beginnst, ist es wichtig, dass du deine Entwicklungsumgebung gut vorbereitet und organisiert hast. 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