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阅读完本文你可以:完成python开发环境搭建。
本机系统环境:macOS 12.6.2
安装项:
- Python 3.11.8
- Anaconda 2.5.0
- Visual Studio Code 1.86.0
Python
目前调用大模型的API并不限制特定编程语言,但是Python因其丰富的数据科学和机器学习库而广受欢迎,在自然语言处理(NLP)和AI开发领域尤为普遍,比如通过Hugging Face Transformers库可以轻松调用各种预训练大模型API。对于初学者或快速原型开发,Python通常更为便捷。
python下载地址:www.python/downloads/
根据自己的环境选择对应的安装包,我的环境是mac使用的是 3.11.8,安装使用默认配置,直接一路“继续”就好。
安装完成后,执行命令查看是否安装成功。
python -V
如果输出“Python 3.11.8”则表示安装成功。
Anaconda
Anaconda 是一个流行的开源数据科学平台,它提供了便于安装、管理和使用 Python 和 R 等语言的数据科学软件包的环境。Anaconda已经自带了很多版本的python环境,也可以只安装Anaconda然后选择其自带的python环境。
Anaconda 主要包含以下组件:
- Conda:一个开源的包管理系统和环境管理器,用来创建、管理和切换不同的Python环境,我们常用的组件
- Anaconda Navigator:一个图形用户界面,可以直观地管理环境、安装包、启动Jupyter Notebook、Spyder等开发工具,我们常用的组件
- Anaconda Distribution:预装了许多常用的数据科学和机器学习库,如NumPy、Pandas、Scikit-Learn、Matplotlib等,同时也支持R语言的统计和图形化工具。
- Jupyter Notebook(或JupyterLab) :一个基于Web的交互式计算环境,支持混合代码、文本、数学表达式、富媒体输出等形式,极大地方便了数据清理、探索性分析和结果展示等工作。
Anaconda下载地址:www.anaconda/download
配置
安装成功后就可以创建运行环境了,点击桌面上的Anaconda Navigator图标,打开Anaconda Navigator界面
Anaconda Navigator内,点击左下的“Create”按钮,输入自定义的环境名称,勾选Python环境,并选择对应的python版本,我这里选择的是3.11.8,点击弹窗内“Create”后会开始创建环境,这需要一段时间。环境创建好后,会在右侧看到当前环境的所有已安装的依赖包。
Conda常用命令
- 创建同时指定Python版本的新环境
conda create --name myenv python=3.9
- 激活名为myenv的环境
conda activate myenv
- 列出所有已创建的环境
conda env list
- 退出当前激活的Conda环境
conda deactivate
- 删除名为myenv的环境
conda remove --name myenv --all
- 在当前环境安装包
conda install package_name
- 在激活的conda环境中使用pip安装包
conda activate myenv && pip install package_name
- 更新当前环境中的所有包
conda update --all
- 更新指定包至最新版本
conda update package_name
- 从当前环境卸载包
conda remove package_name
- 导出当前环境配置到environment.yml文件
conda env export > environment.yml
- 根据environment.yml文件创建新环境
conda env create -f environment.yml
- 查看当前Conda环境的详细信息
conda info
- 列出当前环境中已安装的所有包
conda list
- 添加新的conda频道
conda config --add channels channel_name
- 查看当前conda版本号
conda --version
这些命令工具在Anaconda Navigator内大部分都可以界面化操作。
Visual Studio Code
Visual Studio Code (简称VSCode) 是一款由微软开发的开源、跨平台的源代码编辑器,适用于Windows、Linux和macOS操作系统。VSCode以其轻量级、高度可定制性和丰富的扩展生态系统而广受欢迎,尤其适合Python及其他多种编程语言的开发。
下载地址:code.visualstudio/Download
配置
安装python扩展
点击“Install”(安装)按钮开始安装扩展。
激活并选择conda环境
- 方式一:点击右下角的解释器,选择conda环境
- 方式二:过按
Cmd+Shift+P
(Mac)或Ctrl+Shift+P
(Windows/Linux)可以打开命令面板,输入 "Python: Select Interpreter"后回车,选择conda环境
安装“通义灵码”扩展
通义灵码,是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。
可用于日常辅助开发,但是有些公司基于安全性考虑禁止在公司内部使用。
安装方式与其它扩展方式相同。
安装Jupyter扩展
Jupyter 是一个开源的交互式计算环境,最初称为 IPython notebook,用于数据清理、转换、可视化、数值模拟、统计建模、机器学习等多个领域。它提供了一个基于Web的笔记本界面,用户可以在其中编写和运行代码、查看实时结果、制作图表、撰写叙述性的文本等。
如果习惯使用Jupyter编辑器,可以安装该扩展
如果使用Jupyter编辑器需要注册conda的环境切换按钮在编辑器的右上角
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
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第一阶段(10天):初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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