Mediul de dezvoltare

Instrumentele vă modelează modul de gândire. Configurați-le o singură dată și configurați-le corect.

Tip: Construire Limbaje: Python, Node.js, Rust Cerințe preliminare: Niciuna Durată: ~45 de minute

Obiective de învățare

• Configurarea de la zero a lanțurilor de instrumente pentru Python 3.11+, Node.js 20+ și Rust
• Configurarea mediilor virtuale și a managerilor de pachete pentru builduri reproductibile
• Verificarea accesului la GPU prin CUDA/MPS și efectuarea unei operații de test cu tensori
• Înțelegerea stivei cu patru niveluri: sistem, pachete, medii de execuție și biblioteci pentru IA

Problema

Urmează să învățați ingineria IA pe parcursul a peste 200 de lecții, folosind Python, TypeScript, Rust și Julia. Dacă mediul nu funcționează corect, fiecare lecție se transformă într-o luptă cu instrumentele, în loc să fie o experiență de învățare.

Cei mai mulți omit configurarea mediului. Apoi pierd ore întregi depanând erori de import, conflicte între versiuni și drivere CUDA lipsă. Noi vom face acest lucru o singură dată și îl vom face cum trebuie.

Conceptul

Un mediu pentru ingineria IA are patru niveluri:

Instalăm de jos în sus. Fiecare nivel depinde de cel aflat sub el.

Construirea mediului

Pasul 1: baza sistemului

Verificați sistemul și instalați componentele de bază.

# 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

Pasul 2: Python cu uv

Folosim uv: este de 10–100 de ori mai rapid decât pip și gestionează automat mediile virtuale.

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

Verificați instalarea:

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)}")

Pasul 3: Node.js cu pnpm

Pentru lecțiile de TypeScript (agenți, servere MCP, aplicații web).

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)"

Pasul 4: Rust

Pentru lecțiile în care performanța este critică (inferență, sisteme).

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

rustc --version
cargo --version

Pasul 5: Julia (opțional)

Pentru lecțiile cu multă matematică, unde Julia excelează.

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

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

Pasul 6: configurarea GPU-ului (dacă aveți unul)

# 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)}")

Nu aveți GPU? Nicio problemă. Majoritatea lecțiilor funcționează pe CPU. Pentru lecțiile care necesită antrenare intensivă, folosiți Google Colab sau GPU-uri în cloud.

Pasul 7: verificarea întregului mediu

Rulați scriptul de verificare:

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

Utilizarea mediului

Mediul este acum pregătit pentru fiecare lecție din acest curs. Iată unde veți folosi fiecare limbaj:

Limbaj	Utilizat în	Manager de pachete
Python	Fazele 1–12 (ML, DL, NLP, viziune, audio, LLM-uri)	uv
TypeScript	Fazele 13–17 (instrumente, agenți, roiuri, infrastructură)	pnpm
Rust	Fazele 12, 15–17 (sisteme în care performanța este critică)	cargo
Julia	Faza 1 (fundamente matematice)	Pkg

Livrarea rezultatului

În urma acestei lecții obțineți un script de verificare pe care oricine îl poate rula pentru a-și verifica mediul.

Consultați outputs/prompt-env-check.md pentru un prompt care ajută asistenții IA să diagnosticheze problemele de mediu.

Exerciții

1. Rulați scriptul de verificare și remediați toate erorile.
2. Creați un mediu virtual Python pentru acest curs și instalați PyTorch.
3. Scrieți câte un program „Hello, world!” în toate cele patru limbaje și rulați fiecare program.

---

Sursă: Dev Environment — original Navigare: Faza 0 — Configurare și instrumente · Catalog complet · în continuare: 00.02 — Git și colaborare.