Среда разработки

Инструменты формируют ваше мышление. Настройте их один раз — и настройте правильно.

Тип: Практика Языки: Python, Node.js, Rust Предварительные требования: Нет Время: около 45 минут

Цели обучения

• С нуля настроить инструментарий Python 3.11+, Node.js 20+ и Rust.
• Настроить виртуальные окружения и менеджеры пакетов для воспроизводимых сборок.
• Проверить доступ к GPU через CUDA/MPS и выполнить тестовую операцию с тензором.
• Понять четырёхуровневый стек: система, пакеты, среды выполнения и AI-библиотеки.

Проблема

Вам предстоит изучать AI-инженерию на протяжении более чем 200 уроков, используя Python, TypeScript, Rust и Julia. Если окружение работает неправильно, каждый урок превращается в борьбу с инструментами вместо обучения.

Большинство людей пропускает настройку окружения. Затем они часами разбираются с ошибками импорта, конфликтами версий и отсутствующими драйверами CUDA. Мы сделаем всё один раз и как следует.

Концепция

Среда для AI-инженерии состоит из четырёх уровней:

Устанавливаем снизу вверх. Каждый уровень зависит от расположенного под ним.

Собираем сами

Шаг 1. Системная основа

Проверьте свою систему и установите базовые инструменты.

# macOS
xcode-select --install
brew install git curl wget

# Ubuntu/Debian
sudo apt update && sudo apt install -y build-essential git curl wget

# Windows (use WSL2)
wsl --install -d Ubuntu-24.04

Шаг 2. Python с uv

Мы используем uv: он в 10–100 раз быстрее pip и автоматически управляет виртуальными окружениями.

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

uv python install 3.12

uv venv
source .venv/bin/activate  # or .venv\Scripts\activate on Windows

uv pip install numpy matplotlib jupyter

Проверка:

import sys
print(f"Python {sys.version}")

import numpy as np
print(f"NumPy {np.__version__}")
a = np.array([1, 2, 3])
print(f"Vector: {a}, dot product with itself: {np.dot(a, a)}")

Шаг 3. Node.js с pnpm

Для уроков на TypeScript: агенты, MCP-серверы и веб-приложения.

curl -fsSL https://fnm.vercel.app/install | bash
fnm install 22
fnm use 22

npm install -g pnpm

node -e "console.log('Node', process.version)"

Шаг 4. Rust

Для уроков, критичных к производительности: инференс и системное программирование.

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

rustc --version
cargo --version

Шаг 5. Julia (необязательно)

Для насыщенных математикой уроков, где Julia особенно хороша.

curl -fsSL https://install.julialang.org | sh

julia -e 'println("Julia ", VERSION)'

Шаг 6. Настройка GPU (если он у вас есть)

# NVIDIA
nvidia-smi

# Install PyTorch with CUDA
uv pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

import torch
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

Нет GPU? Ничего страшного. Большинство уроков работает на CPU. Для уроков с ресурсоёмким обучением используйте Google Colab или облачные GPU.

Шаг 7. Проверяем всё

Запустите проверочный скрипт:

python phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py

Используем готовое

Теперь ваше окружение готово ко всем урокам курса. Вот где и что будет использоваться:

Язык	Где используется	Менеджер пакетов
Python	Фазы 1–12: ML, глубокое обучение, NLP, компьютерное зрение, аудио, LLM	uv
TypeScript	Фазы 13–17: инструменты, агенты, рои, инфраструктура	pnpm
Rust	Фазы 12, 15–17: критичные к производительности системы	cargo
Julia	Фаза 1: математические основы	Pkg

Готовый результат

Результат этого урока — проверочный скрипт, который любой пользователь может запустить для проверки своей конфигурации.

В outputs/prompt-env-check.md находится промпт, помогающий AI-ассистентам диагностировать проблемы с окружением.

Упражнения

1. Запустите проверочный скрипт и устраните все обнаруженные проблемы.
2. Создайте виртуальное окружение Python для этого курса и установите PyTorch.
3. Напишите и запустите «Hello, world!» на всех четырёх языках.

---

Источник: Dev Environment — оригинал Навигация: Фаза 0 — Настройка и инструменты · Полный каталог · далее: 00.02 — Git и совместная работа.