所以请幽默一下我。
在我们开始行动之前，我还有一些管理方面的事情。
所以我想谈谈我如何定位这门课程以及它是否适合您。
您可能是以前从未写过一行代码的人的编码新手。
您可能已经认为自己是代理工程师。
这是两个极端。
或者你可能处于中间。
您已经是一名 Python 程序员或者您是一名人工智能工程师。
也许您甚至参加了我的法学硕士工程课程，在这种情况下，谢谢您并欢迎您。
但我在这里告诉您，本课程旨在吸引整个连续体中的每个人。
这里适合每个人。
中间黄色方框里的人。
你将会度过最美好的时光。
毫无疑问，它最适合您。
那不用说了。
对于刚接触编码的人来说，这将是一个挑战。
毫无疑问，您需要有很大的耐心，但是这门课程还可以。
你将能够到达那里并建造出令人惊奇的东西。
对于已经是代理工程师并且之前构建过一些代理平台的人来说。
您可能想快速浏览其中的一些内容，但我已确保涵盖了高级材料
也。
我们将在每个点上做一些非常有趣的事情并构建一些伟大的项目
也。
所以我在这里想说的是，如果您是编码新手，请花一些时间阅读我编写的指南。
当我们安装存储库时，您将在指南文件夹中找到它们。
我用它来建立你的基本专业知识，这样你就可以达到
Python 程序员，尤其是人工智能工程师的基础。
如果您修读了 LLM 工程课程，那就完美了。
那么你将会度过一段美好的时光。
对于代理工程师来说，专注于项目。
那是我们真正付诸行动的时候。
我对我们建造的项目感到非常自豪。
我认为您会喜欢它们，即使您已经有一些经验。
对于任何没有参加过 LM 工程课程的人，我一定会在
课程资源。
我确实认为这是互补的，而且不一定是先决条件
到这门课程。
您可以在没有参加过该课程的情况下参加本课程，但如果您已经参加过该课程，您将会
为这门课程做好充分的准备，因为它在以下方面积累了很多深度的专业知识
选择并应用 LMS 来解决问题意味着什么？
稍后我们将开始编码。
我知道你很烦躁。
我知道你在等这个。
他就不能停止说话并开始做事吗？
我们会的。
但我确实想告诉你，我们要做的第一件事就是设置你的环境
并建立一个环境，一个处于可能前沿的大数据科学环境。
这可能是一个有点痛苦的过程。
我是来帮忙的。
我来这里是为了让事情顺利进行。
但请厚脸皮，因为你知道你可能会遇到一些挑战。
我们会解决它们的。
我们会把它们修好。
我们将帮助您启动并运行。
不过，这一次，我们将得到几位非常好的朋友的帮助，他们是
平台光标，我们将使用它作为我们的 IDE。
我就是喜欢光标。
当然，Cursor 是由 Llms 提供支持的人工智能平台，它使我们能够如此高效，
它是基于 VSCode 构建的，非常棒。
因此，与此合作将会非常有趣。
但也许更具体地说，为了构建环境，我们将使用这个名为
UV，你可以认为它正在取代我在 LLM 工程中使用的 Anaconda
课程。
它是一种建立在虚拟环境之上的技术。
它非常快，非常简单，而且很有效。
我非常喜欢紫外线。
实际上是一名法学硕士工程课程的学生首先引起了我的注意，他说：
这就是我们应该使用的。
对于 LM 工程来说已经太晚了。
但对于这门课程来说还不算太晚。
事实证明，UV 已经变得如此流行，以至于我们将要寻找的大多数代理框架
他们已经以紫外线为核心。
从某种程度上来说，Crew 有点像用 UV 建造的，正如你所看到的。
所以UV真的很容易使用。
对于以前这样做过的人来说，它与 Anaconda 完全不同。
它基本上与使用虚拟 AMS 非常非常相似，您一定会喜欢它的。
所以我知道必须引入新的东西总是很烦人，但这是值得的。
你会为此感谢我的。
你会喜欢 UV 的，它是用铁锈写成的，每个人都喜欢写出来的东西
生锈了。
所以就这样吧。
做好准备吧。
实际上，我们还必须进行一场更困难的对话，它是关于 API 的。
所以看，本课程确实涉及调用 OpenAI 和 Deep Seek 等前沿模型。
它们是有代价的。
那里有一个价格点。
我想强调的是，这完全取决于你。
你可以选择。
我同时使用开放 AI 和深度 seq，但您可以选择仅使用深度 seq，从而获得更低的成本
成本。
双子座你也可以使用。
现在 Gemini 有免费套餐。
我不知道这会持续多久，但你可以在课程的大部分时间里免费使用 Gemini。
您还可以完全免费地使用 Alama，只需在计算机上本地运行开源模型即可。
完全没有成本。
但这里需要一些权衡。
如果你想使用任何一种好的模型，都需要很长的时间。
如果您使用像 llama 3.2 这样的快速模型，那么它可能会在连贯性方面遇到麻烦，而且您当然
当我使用前沿模型时，我不会看到我会得到的结果，但是
这可以让你获得某种平衡。
您可以免费在本地运行并查看一组结果，并且您可以观看我使用
前沿模型。
如果您不想花钱，API 会自行收费。
那么这些 API 费用是多少呢？
嗯，不同的国家可能有不同的定价。
我可以告诉你的是，对于我来说，运行整个课程，我在任何一个项目上花费的钱都低于 5 美元。
LLM模型费用。
非常便宜。
第一次使用 OpenAI 时，您需要至少预付 5 美元。
我是按你所花的钱来支付的。
所以这很烦人。
因此，如果您以前没有这样做过，您可能必须这样做。
但除此之外，我们实际花的钱会比较少，也就几个而已
美元。
而且很难在深海上花很多钱，因为它太便宜了。
现在，我要说的是，在上周我可以选择使用适当的实时市场数据提供商
我用过，花了我 20 美元。
但这是没有必要的。
也有免费的选择，但如果你像我一样进入它，那么你可能会这样做。
你知道，我只是想在最后强调这一点。
人们确实对 API 成本感到沮丧。
他们身上有一些让人有点恼火的东西，因为感觉每个人都是镍币
并调暗你。
您会在这里收取一点费用，那里收取一点费用，还有另一项 API 费用。
而且我明白，尽管我说这些东西很便宜，几美元，但加起来就多了。
这并不总是便宜的。
尤其是在汇率和不同经济体的情况下，这可能是一个相当大的负担。
但我确实想强调一点，你必须记住正在发生的事情。
当我们对这些大型 llms 进行推理时，会进行数万亿次浮点计算
在。
这是重型机械。
所以这些公司并不只是从你身上赚取额外的现金。
我确信他们的利润相当可观，但大多数情况下，利润相对较小，因为
与运行这些大型模型相关的大量计算成本。
如果您考虑购买一台新笔记本电脑甚至像游戏盒这样的大设备的价格，实际上可能会
运行更大的模型本身，你会谈论数千美元。
因此，正如我所说，这种 API 定价虽然有时让人感觉有点令人难堪
为这些不同的 API 支付费用。
值得记住幕后发生的事情的背景。
这些公司需要支付电费。
有大量的计算，我们正在从我们使用的东西中获得真正的价值。
所以我不知道这是否有帮助，但它为您提供了一些背景信息。
请记住，如果您不愿意，则无​​需在 API 上花费任何费用。
因此，您需要记住三件事。
第一个是本课程附带的资源，而且它们真的很棒。
我在一个网站上放置了链接，并且以 YouTube 视频的形式提供了额外的内容
应该会有帮助。
在 GitHub 上，有一整个部分包含不同的指南来教授不同类型的技能
你可能需要的。
那里还有一些故障排除指南，可以为您和实验室解决问题。
所以我一直在更新它们的实验室，你可以将它们视为持续流动的流体
资源。
每次执行 git pull 来获取最新内容时，您都会因新内容而焕然一新。
也许不是每次，但大多数时候我都在努力让它们成为一个有生命力、有呼吸的资源。
你。
然后记得保持耐心。
请记住，如果您遇到问题、遇到障碍，这实际上是一个很好的学习机会。
因为弄清楚发生了什么，弄清楚如何解决这个问题是最好的学习方法之一
并尝试去接受它。
尝试并尽可能地享受它。
有一些有趣的项目，并弄清楚为什么它们第一次不起作用。
这是乐趣的一部分。
然后第三点是，如果其他一切都失败了，或者即使其他都没有失败，请联系我。
我在这儿。
我喜欢这个东西。
我实际上反应超级灵敏。
如果您给我发电子邮件或通过 LinkedIn 联系我，我会很快回复。
除非我正在开会、旅行或者其他什么事情，或者我睡着了。
对于不同时区的人，我确实倾向于很快回复。
人们总是感到惊讶。
事实上，很多人认为我是一个AI特工。
当我回复时，他们会问，你有自己的经纪人吗？
但不，这是真实的我，我会回答，我喜欢收到问题。
我喜欢回答这个问题，所以请随时与我们联系。
保持联系。
我欢迎您提出想法、想法和问题以及任何您能想到的东西。
无论如何，如果你愿意的话，那么 LinkedIn 和我一起 我有些人呃，喜欢呃，
由于某种原因，我觉得这样做不太舒服，但我对此很开放。
我喜欢建立一个数据科学领域的社区，并且可以互相支持。
如果人们正在寻找雇用某人或正在寻找工作，则可以这样做。
我可以帮助人们建立联系。
所以这对我来说是一个构建社区并为社区做出贡献的好方法。
这非常重要。
但人们在我上一门课程中所做的一件事是他们会发布他们已经完成的项目
并在他们身上标记我，或者他们在课程中所做的事情，然后我可以放大它，因为
然后我可以加入一些评论，并提出一些观察或说它有多棒，他们已经
完成某件事，然后该课程的所有其他学生都可以使用该内容。
你也可以权衡一下。
这确实发生了，它让你可以分享事物并放大它们。
LinkedIn 是实现这一目标的好地方。
这将是你未来的客户或未来的客户将会看到的东西
还有你的雇主。
所以这确实是一件好事。
所以我强烈鼓励这样做。
与我联系 LinkedIn 并在 LinkedIn 上分享。
这是一个很棒的资源，我迫不及待地想看看你在做什么。
所以现在你已经忍受了我半个小时的喋喋不休了。
最后，是时候采取行动了。
我们要去实验室。
我们将设置您的环境。
下一个视频是针对电脑用户的。
我们将有一个针对 PC 设置的视频，然后是针对 Mac 用户和 Linux 的视频。
您也许应该加入 Mac 人员的行列。
它对你来说足够相似了。
之后我们将重新讨论视频。
因此，将是 PC，然后是 Mac，最后我们将通过完全构建的环境再次聚集在一起。
我们开始做吧。