中文 (中国)
English
Trong thời đại mà các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) bùng nổ và dần trở thành tiêu chuẩn trong phát triển phần mềm, Python đã khẳng định vị thế là ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho AI và machine learning. Với cú pháp đơn giản, dễ đọc, dễ học cùng hệ sinh thái thư viện phong phú như TensorFlow, PyTorch và scikit-learn, Python cung cấp đầy đủ công cụ để xây dựng các mô hình học máy, xử lý dữ liệu và phát triển hệ thống mạng nơ-ron tiên tiến.
Chính nhờ sự linh hoạt và khả năng mở rộng mạnh mẽ, Python ngày càng được lựa chọn làm nền tảng chính trong các dự án AI từ cơ bản đến chuyên sâu. Vì thế, việc nắm vững cách chạy Python script trên hệ điều hành Ubuntu là kỹ năng không thể thiếu đối với bất kỳ lập trình viên hay kỹ sư AI nào.
Bài hướng dẫn này sẽ giúp bạn thiết lập môi trường Python, tạo và thực thi các script cơ bản, từ đó xây dựng nền tảng vững chắc cho việc phát triển và triển khai các ứng dụng AI trong môi trường Linux.
Yêu cầu trước khi bắt đầu
Để theo dõi hướng dẫn này, bạn cần chuẩn bị:
- Máy chủ chạy Ubuntu kèm theo một người dùng không phải root có quyền sudo và một firewall đang hoạt động. Để biết cách thiết lập, hãy chọn bản phân phối phù hợp từ danh sách và làm theo Hướng Dẫn Thiết Lập Máy Chủ Ban Đầu của DataOnline. Hãy đảm bảo sử dụng phiên bản Ubuntu được hỗ trợ.
- Hiểu biết cơ bản về dòng lệnh Linux. Nếu bạn cần làm mới kiến thức về dòng lệnh, bạn có thể tham khảo hướng dẫn cơ bản về dòng lệnh Linux.
- Cập nhật hệ thống: Trước khi bắt đầu, hãy chạy lệnh sau trong terminal của Ubuntu để đảm bảo hệ thống của bạn có các phiên bản mới nhất và các bản vá bảo mật cho phần mềm từ các repository đã cấu hình:
sudo apt-get update
Hướng dẫn này áp dụng cho các phiên bản Ubuntu mới nhất: Ubuntu 24.04, Ubuntu 22.04 và Ubuntu 20.04. Nếu bạn đang sử dụng Ubuntu phiên bản ≤ 18.04, hãy nâng cấp lên phiên bản mới nhất vì Ubuntu không còn hỗ trợ các phiên bản cũ này. Bộ sưu tập hướng dẫn sau đây sẽ giúp bạn nâng cấp phiên bản Ubuntu của mình.
Bước 1 – Thiết lập môi trường Python
Ubuntu 24.04 đã được cài đặt sẵn Python 3. Mở terminal và chạy lệnh sau để kiểm tra cài đặt Python 3:
python3 --version
Nếu Python 3 đã được cài đặt, lệnh này sẽ trả về phiên bản hiện tại của Python 3. Trong trường hợp chưa có, bạn có thể cài đặt Python 3 bằng lệnh:
sudo apt install python3
Tiếp theo, bạn cần cài đặt trình quản lý gói pip cho hệ thống:
sudo apt install python3-pip
Bước 2 – Tạo Python Script
Bước tiếp theo là viết code Python mà bạn muốn chạy. Để tạo một script mới, hãy chuyển đến thư mục mà bạn muốn lưu script:
cd ~/path-to-your-script-directory
Khi đã ở trong thư mục, hãy tạo một file mới bằng cách thực hiện lệnh sau:
nano demo_ai.py
Lệnh này mở một trình soạn thảo văn bản (nano) với một file trống. Bạn có thể viết logic của mình tại đây hoặc sao chép đoạn mã sau:
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
import random
# Generate sample data
x = np.array([[i] for i in range(1, 21)]) # Numbers 1 to 20
y = np.array([i % 2 for i in range(1, 21)]) # 0 for even, 1 for odd
# Create and train the model
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(x, y)
# Function to predict if a number is odd or even
def predict_odd_even(number):
prediction = model.predict([[number]])
return "Odd" if prediction[0] == 1 else "Even"
if __name__ == "__main__":
num = random.randint(0, 20)
result = predict_odd_even(num)
print(f"The number {num} is an {result} number.")
Đoạn script trên tạo ra một mô hình phân loại dựa trên cây quyết định sử dụng thư viện scikit-learn. Mô hình được huấn luyện để phân biệt giữa số lẻ và số chẵn dựa vào dữ liệu mẫu được tạo ra, sau đó dự đoán kết quả cho một số ngẫu nhiên.
Sau khi hoàn tất, lưu và thoát trình soạn thảo.
Bước 3 – Cài đặt các gói yêu cầu
Trong bước này, bạn sẽ cài đặt các gói mà bạn đã sử dụng trong script.
- NumPy: Thư viện này được dùng để tạo ra dataset phục vụ huấn luyện mô hình.
- scikit-learn: Dùng để xây dựng mô hình học máy.
Từ Python 3.11 và pip 22.3 trở đi, theo PEP 668, các môi trường Python cơ sở được đánh dấu là “externally managed”. Do đó, việc chỉ chạy lệnh cài đặt như
pip install scikit-learn numpycó thể gây lỗi do thông báoerror:externally-managed-environment.
Để cài đặt thành công các gói này, bạn cần tạo một virtual environment để tách biệt các gói Python của bạn với môi trường hệ thống, tránh xung đột giữa các phiên bản gói của các dự án khác nhau.
Đầu tiên, cài đặt công cụ tạo virtual environment:
sudo apt install python3-venv
Sau đó, tạo một virtual environment trong thư mục làm việc của bạn:
python3 -m venv python-env
Kích hoạt virtual environment bằng lệnh:
source python-env/bin/activate
Khi kích hoạt thành công, bạn sẽ thấy terminal prompt được thêm phần tên của virtual environment, ví dụ:
Output (python-env) ubuntu@user:
Bây giờ, cài đặt các gói cần thiết:
pip install scikit-learn numpy
Lưu ý: Module
randomlà một phần của thư viện chuẩn Python, nên không cần phải cài đặt riêng.
Bước 4 – Chạy Python Script
Sau khi đã cài đặt các gói cần thiết, bạn có thể chạy Python script bằng lệnh sau trong thư mục làm việc:
python3 demo_ai.py
Khi chạy thành công, bạn sẽ thấy output như ví dụ sau:
Output (python-env) ubuntu@user:~/scripts/python demo_ai.py The number 5 is an Odd number. (python-env) ubuntu@user:~/scripts/python demo_ai.py The number 17 is an Odd number.
Bước 5 – Làm cho Script có thể thực thi
Việc làm cho script có thể thực thi cho phép bạn chạy trực tiếp mà không cần gọi Python bằng lệnh python3 mỗi lần, giúp tiện lợi hơn khi chạy script.
Mở file Python script bằng trình soạn thảo (ví dụ, nano):
nano demo_ai.py
Thêm dòng shebang ở đầu file để thông báo cho hệ thống biết sử dụng trình thông dịch nào khi chạy script. Thêm dòng sau trước code của bạn:
#!/usr/bin/env python3
Lưu và thoát file.
Thay đổi quyền của file để cho phép nó thực thi:
chmod +x demo_ai.py
Khi thực hiện thành công, bạn sẽ thấy terminal trả về ngay mà không có thông báo lỗi. Từ giờ, bạn có thể chạy script trực tiếp bằng cách:
./demo_ai.py
Kết luận
Chạy một Python script trên hệ điều hành Ubuntu là một thao tác đơn giản nhưng lại cực kỳ quan trọng, đặc biệt khi bạn đang bắt đầu hành trình phát triển với Python trong môi trường Linux. Khi đã thành thạo quy trình này, bạn sẽ dễ dàng tiếp cận và khai thác trọn vẹn sức mạnh của hệ sinh thái Python — bao gồm những thư viện cốt lõi trong AI, machine learning và xử lý dữ liệu.
Hãy bắt đầu từ những đoạn mã đơn giản, xây dựng nền tảng kỹ thuật vững chắc, sau đó tiến dần đến việc triển khai các dự án trí tuệ nhân tạo phức tạp hơn. Sự kết hợp giữa Python và Ubuntu không chỉ mang lại hiệu suất cao mà còn đảm bảo khả năng mở rộng, tính linh hoạt và độ tin cậy cho bất kỳ ứng dụng AI nào bạn đang hướng tới.
